SFSegNets:实施ECCV 2020 口头文件 源码

SFSegNets(ECCV-2020-口头) ECCV-2020口头论文的复制实现:用于快速准确场景解析的语义流。 SFnet是第一个在Cityscape测试装置上达到80 mIoU的实时网络!!! 我们的方法在多个场景解析数据集上实现了最佳的速度和精度折衷。 请注意,原始的纸质链接位于,您可以在其中训练SFnet模型。但是,该回购对于进一步的研究和探索而言过于复杂。 数据集设置 有关详细信息,请参见DATASETs.md。 要求 pytorch> = 1.2.0顶点opencv-python 预训练模型和训练过的CKPT 请下载预训练的模型,包括:resnet18-deep-stem-pytorch: dfnetv1: dfnetv2: sf-resnet18-Mapillary: 并将它们放入pretrained_models目录中。 请下载经过训练的模型,mIoU位于C