README.md

PaddleSeg 特色垂类分割模型

提供基于PaddlePaddle最新的分割特色模型

Augmented Context Embedding with Edge Perceiving (ACE2P)

1. 模型概述

CVPR 19 Look into Person (LIP) 单人人像分割比赛冠军模型，详见ACE2P

2. 模型下载

点击链接，下载, 在contrib/ACE2P下解压, tar -xzf ACE2P.tgz

3. 数据下载

前往LIP数据集官网: http://47.100.21.47:9999/overview.php 或点击 Baidu_Drive,

加载Testing_images.zip, 解压到contrib/ACE2P/data文件夹下

4. 运行

NOTE: 运行该模型需要2G左右显存

使用GPU预测

python -u infer.py --example ACE2P --use_gpu

使用CPU预测：

python -u infer.py --example ACE2P

人像分割 (HumanSeg)

1. 模型结构

DeepLabv3+ backbone为Xception65

2. 下载模型和数据

点击链接，下载解压到contrib文件夹下

3. 运行

使用GPU预测：

python -u infer.py --example HumanSeg --use_gpu

使用CPU预测：

python -u infer.py --example HumanSeg

4. 预测结果示例：

原图：

预测结果：

车道线分割 (RoadLine)

1. 模型结构

Deeplabv3+ backbone为MobileNetv2

2. 下载模型和数据

点击链接，下载解压在contrib文件夹下

3. 运行

使用GPU预测：

python -u infer.py --example RoadLine --use_gpu

使用CPU预测：

python -u infer.py --example RoadLine

4. 预测结果示例：

原图：

预测结果：

备注

1. 数据及模型路径等详细配置见ACE2P/HumanSeg/RoadLine下的config.py文件
2. ACE2P模型需预留2G显存，若显存超可调小FLAGS_fraction_of_gpu_memory_to_use