PyTorch-Spiking-YOLOv3 基于YOLOv3的PyTorch实现（ ）的Spiking-YOLOv3的PyTorch实现，目前支持Spiking-YOLOv3-Tiny。 整个Spiking-YOLOv3即将得到支持。 介绍 为了实现尖峰效果，YOLOv3-Tiny中的某些运算符已进行等效转换。 有关详细信息，请参阅/ cfg中的yolov3-tiny-ours（*）。cfg。 某些运营商的转换 'maxpool（stride = 2）'->'convolutional（stride = 2）' 'maxpool（stride = 1）'->'none' 'upsample'->'transposed_convolutional' 'leaky_relu'->'relu' '批处理标准化'->'fuse_conv_and_bn' 用法 有关培训，评估和推断的基

WSDDN PyTorch 使用最新版本的PyTorch实施Weakly Supervised Deep Detection Networks 。 Bilen, H., & Vedaldi, A. (2016). Weakly supervised deep detection networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 2846-2854). 实施差异 亚当优化器（而不是SGD） 未添加空间正则化器 实验 基于VGG16的模型最接近EB + Box Sc. L型案例，报告为30.4 mAP 基于AlexNet的模型最接近EB + Box Sc. 模型S的案例，报告为33.4 mAP 将VGG16用作基本模型时的结果 航空 自行车

ERFNET-PyTorch 一个PyTorch实施 ，对于语义分割帕斯卡VOC。 目录： 项目结构： ├── agents | └── erfnet.py # the main training agent ├── graphs | └── models | | └── erfnet.py # model definition for semantic segmentation | | └── erfnet_imagenet.py # model definition for imagenet | └── losses | | └── loss.py # contains the cross entropy ├── datasets # contains all dataloaders for the project | └── voc2012.py #

DeepLabv3Plus-Pytorch DeepLabv3，DeepLabv3 +和VOC和Cityscapes上的预训练权重。 可用架构 使用“ --model ARCH_NAME”指定模型体系结构，并使用“ --output_stride OUTPUT_STRIDE”设置输出步幅。 DeepLabV3 DeepLabV3 + deeplabv3_resnet50 deeplabv3plus_resnet50 deeplabv3_resnet101 deeplabv3plus_resnet101 deeplabv3_mobilenet deeplabv3plus_mobilenet 可用型号： ， 加载预训练的模型： model . load_state_dict ( torch . load ( CKPT_PATH )[ 'model_state' ] )

本篇主要总结语义分割处理PASCAL-VOC2012数据集以及遇到的问题（axis 2 is out of bounds for array of dimension 0） 处理数据集主要参考该博客 https://blog.csdn.net/pangyunsheng/article/details/87360238 在将原始pascal voc 2012数据集中label的三通道RGB图像，转化为8-bit的灰度png图像时使用官方代码时 ` def convert_from_color_segmentation(arr_3d): arr_2d = np.zeros((arr_3d.sh