Modelos ligeros para segmentación semántica en tiempo real en PyTorch (incluye SQNet, LinkNet, SegNet, UNet, ENet, ERFNet, EDANet, ESPNet, ESPNetv2, LEDNet, ESNet, FSSNet, CGNet, DABNet, Fast-SCNN, ContextNet, FPENet, etc.)
Ejecuta modelos de segmentación de imágenes en tiempo real para tareas como entender escenas de conducción utilizando PyTorch.
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Efficient-Segmentation-Networks tiene 1k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 167 veces. Efficient-Segmentation-Networks está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2019. Efficient-Segmentation-Networks está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: camvid, cityscapes, computer-vision, driving-scene-understanding.
Modelos ligeros para segmentación semántica en tiempo real en PyTorch (incluye SQNet, LinkNet, SegNet, UNet, ENet, ERFNet, EDANet, ESPNet, ESPNetv2, LEDNet, ESNet, FSSNet, CGNet, DABNet, Fast-SCNN, ContextNet, FPENet, etc.)
Efficient-Segmentation-Networks es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
Sí. Efficient-Segmentation-Networks es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
Efficient-Segmentation-Networks está disponible bajo la licencia MIT.
Efficient-Segmentation-Networks está escrito principalmente en Python.
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[](https://olud.ai/project/xiaoyufenfei-efficient-segmentation-networks.html)