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如何利用PaddleSeg快速地做一个完整的语义分割项目(教学版)
如何利用PaddleSeg做一个完整的项目
PaddleSeg简介
PaddleSeg是基于PaddlePaddle开发的端到端图像分割开发套件,覆盖了DeepLabv3+, U-Net, ICNet, PSPNet, HRNet, Fast-SCNN等主流分割网络。通过模块化的设计,以配置化方式驱动模型组合,帮助开发者更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。
文章将以一个例子为说明,来谈如何利用PaddleSeg完成一个项目。
教程
Windows(动态图)
本项目基于PaddleSeg-develop下的dygraph:链接
本项目迁移到PaddleSeg最新版下的dygraph也是没有问题的,兼容性好,也无需改动教程,按照教程走下去即可:链接
(推荐下载)教学使用的所有资料(包括实践中使用的数据集,配置文件等):资料链接①
Windows:如何利用PaddleSeg做一个完整的项目(动态图,new)①
Windows:如何利用PaddleSeg做一个完整的项目(动态图,new)②
Windows:如何利用PaddleSeg做一个完整的项目(动态图,new)③
Windows(静态图)
本项目基于PaddleSeg-release-v0.6.0下的pdseg:链接
本项目迁移到PaddleSeg最新版下的pdseg也是没有问题的,兼容性好,也无需改动教程,按照教程走下去即可:链接
(推荐下载)教学使用的所有资料(包括实践中使用的数据集,配置文件等):资料链接②
Windows:如何利用PaddleSeg做一个完整的项目(静态图)①
Windows:如何利用PaddleSeg做一个完整的项目(静态图)②
Windows:如何利用PaddleSeg做一个完整的项目(静态图)③
Linux(基于Ubuntu)
待更新
关于数据集不得不说的一些小故事
注意事项
各位使用的小伙伴们,打开命令行的位置请和教材中的一致喔~
关于作者
- 学校:哈尔滨工业大学(深圳) 大二在读
- 感兴趣的方向:图像视频、强化学习
- 个人兴趣:本人比较喜欢有趣的事情,会开源一些有趣的项目,项目简单且适合新手,欢迎大家常来fork
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- 我的公众号:Hello Neural Networks