DeepLabV3Plus-Pytorch：预训练权重资源

简介

此仓库包含DeepLabv3和DeepLab 3+模型的Pytorch实现及其在VOC和Cityscapes数据集上的预训练权重。DeepLabV3Plus-Pytorch提供了多种架构选择，并允许用户自定义输出步幅，以优化模型在不同应用场景下的性能。

模型架构

以下是可用的模型架构列表：

• DeepLabV3
• DeepLabV3+
• deeplabv3_resnet50
• deeplabv3plus_resnet50
• deeplabv3_resnet101
• deeplabv3plus_resnet101
• deeplabv3_mobilenet
• deeplabv3plus_mobilenet

使用方法

要指定模型架构，可以使用命令行参数 --model ARCH_NAME。此外，还可以使用 --output_stride OUTPUT_STRIDE 来设置输出步幅。

加载预训练模型时，使用以下代码：

model.load_state_dict(torch.load(CKPT_PATH)[model_state])

注意事项

• 请确保正确设置模型架构和输出步幅参数。
• 加载预训练权重时，路径 CKPT_PATH 应指向正确的预训练权重文件。
• 本资源适用于熟悉Pytorch框架和深度学习模型部署的用户。

此资源旨在为研究者和开发者提供便利，以进一步探索和实现基于DeepLabV3和DeepLabV3+的语义分割任务。