一大波PyTorch图像分割模型来袭,俄罗斯程序员出品新model zoo

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大浪的PyTorch图像分割模型受到冲击,俄罗斯程序员制作了新的模型动物园

来自凹庙的鱼和羊[

一个新的图像分割模型动物园即将到来!

基于PyTorch的大量图像分割模型可供您使用

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这个新系列由俄罗斯程序员Pavel Yakubovskiy创建,由四个模型架构和30个预先训练的骨干模型组成。官方文件列出了四个主要特征:

高级API(构建神经网络的两行代码)

4个模型架构:Unet,Linknet,FPN,PSPNet

每个架构30个可用的编码器

所有编码器都具有预先训练的权重,以实现更快,更好的收敛

教人钓鱼并不是一个好主意,模型动物园也不计算在内。弟弟还提供了如何使用CamVid数据集进行训练的示例。

效果如何?

CamVid数据集是计算机视觉领域中常用的数据集,通常用于街景分割。

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俄罗斯兄弟使用这个数据集训练一个识别图片中汽车的新模型。无论汽车是隐藏在黑暗中还是只有大豆的大小,它都无法逃脱手掌的图像分割模型。

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在构建模型时,他选择了传奇的Unet架构并使用了预训练骨干模型se_resnext50_32x4d。

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这听起来像是一个非常强大的外表,但是群众认为眼见为实,而不是看模特训练的效果,我内心不可避免地存在怀疑。

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好吧,似乎无论是黑暗还是目标只是稍大一点,新模型的预测结果都相当不错。

增加难度?

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量子比特表明眼睛已经瘫痪,模型非常强大。

Pavel Yakubovskiy还将代码放在Colab上,用Catalyst(PyTorch上的高级框架)训练模型。如果您有兴趣,可以直接在浏览器上运行它。

入学指南

模型动物园是开源的,免费入场,来围观。

让我们首先了解可用的预培训模型:

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他们的重量:

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PIP:

$ pip install segmentation-models-pytorch

$ pip install git +https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch

安装python库后,您可以轻松创建模型:

1importsegmentation_models_pytorch assmp

2model=smp.Unet()

根据培训任务,可以通过调整骨干模型并使用预训练权重进行初始化来更改网络结构:

1model=smp.Unet('resnet34',encoder_weights='imagenet')

您还可以更改模型的输出类型:

1model=smp.Unet('resnet34',类=3,激活='softmax')

所有型号都有预先训练过的编码器,因此准备数据的方法必须与重量训练一致:

1fromsegmentation_models_pytorch.encoders importget_preprocessing_fn

2preprocess_input=get_preprocessing_fn('renset18',pretrained='imagenet')

还有一件事

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事实上,Pavel Yakubovskiy的弟弟发布了一个基于Keras的模型动物园,该动物园去年很受欢迎。

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同样的配方,相同的味道,易于使用,在同一个静脉。妈妈再也不用担心我找不到合适的预训练模型了。

然而,基于Keras的预训练模型的版本较少,并且小兄弟没有发布相应的示例。如果效果很好,你需要自己测试一下

门户[p>

PyTorch的Github地址:

https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch

Keras版本的Github地址:

https://github.com/qubvel/segmentation_models

Colab开始了:

https://colab.research.google.com/gist/Scitator/e3fd90eec05162e16b476de832500576/cars-segmentation-camvid.ipynb#scrollTo=A40deTWg-WJ1

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