matlab尺度变换代码-pytorch-auto-drive:基于PyTorch1.6并具有混合精度训练的细分模型（ERFNet，ENet，

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文件名称：matlab尺度变换代码-pytorch-auto-drive:基于PyTorch1.6并具有混合精度训练的细分模型（ERFNet，ENet，
文件大小：3.7MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-21 15:23:39
系统开源 matlab尺度变换代码用于深度自动驾驶感知任务的代码库 pytorch-auto-drive是一个纯Python代码库，包括基于PyTorch的语义分割模型，车道检测模型以及混合精度训练。 例如，您不需要matlab即可在CULane上进行测试。 该存储库正在积极开发中，上载模型的结果是稳定的。 对于旧代码用户，请检查更改。 强调 在各种各样的主干，调制和易于理解的代码，图像/关键点加载，转换和可视化，混合精度训练和张量板日志记录中测试了各种方法。 此存储库中的模型训练速度更快（单卡可训练），并且通常比其他实现具有更好的性能，有关模型的原因和技术规格，请参见。 支持的数据集： 任务 数据集 语义分割 帕斯卡VOC 2012 语义分割 城市风光 语义分割 GTAV * 语义分割 合成人* 车道检测 库拉尼 车道检测 TuSimple 车道检测 骆马 车道检测 BDD100K（进行中） * UDA基准设置，其中将Cityscapes val设置为验证。 支持的型号： 任务 骨干 型号/方法 语义分割 ResNet-101 语义分割 ResNet-101 语义分割 ResNet-101 语