Pytorch 中的语义分割
该仓库是一个用于语义分割/场景解析的 PyTorch 实现。该代码易于在各种数据集上进行训练和测试。代码库主要使用 ResNet50/101/152 作为后端，并且可以轻松适应其他基本分类结构。实现的网络包括 PSPNet 和 PSANet，它们在 ImageNet Scene Parsing Challenge 2016 @ECCV16、LSUN Semantic Segmentation Challenge 2017 @CVPR17 和 WAD Drivable Area Segmentation Challenge 2018 @CVPR18 中分别获得第一名。示例实验数据集包括 ADE20K、PASCAL VOC 2012 和 Cityscapes。
2020.05.15: 分支 master, 使用官方 nn.SyncBatchNorm, 仅支持多进程训练, 使用 pytorch 1.4.0 进行测试。
使用官方 nn.SyncBatchNorm 的快速多进程训练 (nn.parallel.DistributedDataParallel)。
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