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LibTorch实战六：U2-Net实战训练<二>
一、数据准备 U2-Net模型分为两种： U2NET---173.6 MB （参数量：4千万） U2NEP---4.7 MB （参数量：1 百万） （5s为700万个参数，VGG-16有4000万，ResNet 1.3亿个参数） 人体/肖像分割预训练模型：u2net_human_seg.pth ，这个模型是基于Supervisely Person Dataset（数据集由5711张图片组成，有6884使用U2net+cpu+pytorch完成照片素描化
使用U2net+cpu+pytorch完成照片素描化 u2net_portrait_test.py import os from skimage import io, transform import torch import torchvision from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import DatU2-Net网络学习笔记（记录）
论文地址：http://www.arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf 该设计有以下两点优势：（1）它能够捕捉更多的上下文信息，因为提出了RSU(ReSidual U-blocks)结构，融合了不同尺度的感受野的特征；（2）它增加了整个架构的深度但并没有显著增加计算成本，因为在这些RSU块中使用了池化操作。 这种架构使能够