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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 Dat

U2-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