LibTorch实战六：U2-Net实战训练<二>
作者：互联网
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个高质量的标注的人体实例）
(基于U2Net做了一些改进，比如数据增强)，这个模型虽然不会有“发丝”级别的高精度，但是也比官方U2Net基于DUST-TR数据集训练得出的预训练模型(u2net.pt)效果好。
其他模型信息参考：LibTorch实战六：U2-Net实战部署<三> 第一节、数据标注。
标签：实战,训练,模型,u2net,U2,LibTorch,Net 来源： https://www.cnblogs.com/winslam/p/14687296.html