seamseg
画像の全ピクセルにクラスと個別物体のラベルを付けるパノプティックセグメンテーションの研究用コードです。CVPR論文のニューラルネットワークです。
再現できる小さなissueを選び、AIコーディングエージェントで直してみましょう。
Xで共有ライセンス: BSD-3-Clause
概要
Seamless Scene Segmentationは、パノプティック・セグメンテーションのためのCNNベースの構造で、画像の各ピクセルにクラスとインスタンスの両方のラベルを付けます。Feature Pyramid Networkのマルチスケール特徴と、軽量なDeepLab風モジュールの文脈情報を組み合わせます。Mask R-CNNの再実装を土台にしたPyTorchの学習、評価コードを収録し、CVPR 2019の論文が元です。
主な特長
- ピクセルごとにクラスとインスタンスを付けるパノプティック分割
- FPN特徴とDeepLab風の文脈を統合するセグメンテーションヘッド
- PyTorchの学習、評価コード
- Mask R-CNNの再実装が土台
こんな人・用途に
パノプティック・セグメンテーションを学習、評価したい研究者向けです。記載の環境はCUDA 10.1、GCC 7または8のLinux、PyTorch 1.1.0です。
- アップストリーム
- mapillary/seamseg
- GitHubのフォーク
- Guo-astro/seamseg
- アップストリームのスター数
- 301
- カテゴリ
- 金融・データ・リサーチ
- 言語
- Python
- ライセンス
- BSD-3-Clause
- フォーク日
- 2020-12-05
- 同期状態
- 同期済み最終同期 2026-10-19
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