Pytorch和MMCV语义分割算法库实现.rar

语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，而semseg则是一个基于PyTorch和MMCV的开源库，专门用于实现语义分割和场景解析。该库的设计旨在为开发者提供便捷的工具，用于训练和测试各种语义分割数据集。主要采用ResNet50/101/152作为主干网，同时也支持轻松切换到其他分类网络结构。已经实现了多个网络模型，包括PSPNet和PSANet等，这些模型在2016年ImageNet场景解析挑战赛、LSUN语义分割挑战赛2017和WAD可驾驶区域分割挑战赛2018中均取得了第一名的成绩。示例实验数据集包括ADE20K、PASCAL VOC 2012和Cityscapes等主流数据集。开发者本身即为PSPNet和PSANet算法的一作。此外，该库支持多线程训练与多进程训练，尤其是后者表现出色，极大提升训练效率。重新实现的算法不仅取得更好的结果，而且代码结构清晰，体现了高质量的代码设计。值得注意的是，所有初始化模型、训练得到的模型和预测结果都可以轻松下载。