pytorch-semseg

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做语义分割的人往往要在一堆经典网络之间来回对比，这个仓库把 FCN、U-Net、SegNet、PSPNet、ICNet、LinkNet 和 FRRN 都收进了一套 PyTorch 代码里，共用同一个训练流程。想在同一份数据上看看不同结构到底差在哪，直接换模型名就行，省去了自己拼凑七八个风格各异的项目的麻烦。自带的数据加载器覆盖 CamVid、Cityscapes、Pascal VOC、ADE20K 和 NYU Depth，跑基准训练几乎不用额外折腾。所有模型都是纯 PyTorch 实现，没有包一层重型框架，代码读起来清楚，想加自己的数据集或者改某个网络结构都很顺手。它更像是一套学习和参考用的工具集，而不是长期维护的生产级服务，但对做研究、交作业或者快速验证想法来说，所有东西都放在一处，起点非常方便。