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一大波PyTorch图像分割模型来袭俄罗斯程序员出品新model zoo

这个新调集由俄罗斯的法式员小哥Pavel Yakubovskiy一手制造,包含四种模子架构和30种预锻炼骨干模子(backbone),官方文档列举了四条次要特点:

授人以鱼不如授人以渔,放出了model zoo还不算,小哥还贴心地供给了若何利用CamVid数据集进行锻炼的示例。

CamVid数据集是计较机视觉范畴常用的一个数据集,凡是用来进行街景朋分。

俄罗斯小哥用这个数据集锻炼了一个能识别出图片中汽车的新模子。无论这辆车是躲藏在暗夜之中仍是只要黄豆大小,

听上去仿佛很厉害的样子,但群众都相信目睹为实,不看看模子锻炼结果若何,心里不免有一丢丢思疑。

Pavel Yakubovskiy小哥还在Colab上放了用Catalyst(PyTorch上的高级框架)锻炼模子的代码,感乐趣的话能够间接在浏览器上跑一下。

按照锻炼使命的分歧,能够通过调整骨干模子来改变收集布局,而且利用预锻炼权重来进行初始化:

所有的模子都有预锻炼编码器,因而预备数据的方式必需与进行权重锻炼时分歧:

其实Pavel Yakubovskiy小哥早在客岁就发布了一个基于Keras的图像朋分model zoo,一经推出就颇受接待。

一样的配方,一样的味道,简单易用,一脉相承。

不外基于Keras的版本预锻炼模子要少一些,小哥也没有放出对应的示例,结果若何,就需要本人去查验啦~

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