Перейти к содержимому
Compvision.ru
prim.ko

Multi-class segmentation with a UNet

Recommended Posts

Ну так а если использовать python layer, то почему caffe?

Softmax по идее можно взвесить.

https://github.com/alexgkendall/SegNet-Tutorial/blob/master/Example_Models/train_segnet_sun.prototxt#L1608

Но может у них опять же кастомный layer для этого.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах
15 часов назад, mrgloom сказал:

Ну так а если использовать python layer, то почему caffe?

Softmax по идее можно взвесить.

https://github.com/alexgkendall/SegNet-Tutorial/blob/master/Example_Models/train_segnet_sun.prototxt#L1608

Но может у них опять же кастомный layer для этого.

Ага, помню когда я взвешивал выборку camvid, в которой 325 картинок. , ну она еще с segnet идет в комплексе, получились немного другие цифры ежели у автора. Там даже issue открыли в git, в котором у народа такие же цифры вышли. Автор молчит:)

Некоторые цифры в классах на порядок отличались.

Caffè - потому что она единственная собирается без боли под TX*. К тому же есть TensoRT, которые вообще песня:)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

А что такое TX* ? Tegra?

Ну так python layer придётся переписать на C++/Cuda он же вроде только для train годится.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах
13 минуты назад, mrgloom сказал:

А что такое TX* ? Tegra?

Ну так python layer придётся переписать на C++/Cuda он же вроде только для train годится.

Да. Jetson TX. Если не вру, то python layer вообще не участвует в deploy 

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

А точно, он же только для трейна, а аутпут в деплое это выход с сигмоид. Тогда да.

 

Напишите про опыт с TensoRT.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах
12 часа назад, mrgloom сказал:

Напишите про опыт с TensoRT.

Есть замечательный туториал по работе с TensorRT и внутренней камерой jetsona. Там работает все без унылой OpenCV - на gstremer`e вытягивается сразу на GPU. Перепилил код под свои нужды и все замечательно. DetectNet к примеру на 2 класса выдает - 15 fps (480*360)
 https://github.com/dusty-nv/jetson-inference#image-segmentation-with-segnet

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Недавно где-то читал, что на UNet очень плохо заходит multi-class (плюс дисбаланс классов). Лучше использовать UNet только для бинарной.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Создайте учётную запись или войдите для комментирования

Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий

Создать учётную запись

Зарегистрируйтесь для создания учётной записи. Это просто!

Зарегистрировать учётную запись

Войти

Уже зарегистрированы? Войдите здесь.

Войти сейчас


  • Сейчас на странице   0 пользователей

    Нет пользователей, просматривающих эту страницу

×