YOLO实现语义分割（Cityscapes数据集）附源码
资源描述
本仓库提供了一个基于YOLO（You Only Look Once）的语义分割实现，特别针对Cityscapes数据集进行了优化。语义分割是当今计算机视觉领域的关键问题之一，它能够将图像中的每个像素分配到特定的类别，从而实现对场景的详细理解。
内容概述
- 源码：包含了完整的YOLO语义分割实现代码，可以直接用于训练和测试。
- 数据集：使用了Cityscapes数据集，该数据集包含了大量高质量的城市街景图像，非常适合用于语义分割任务。
- 模型：提供了预训练的YOLO模型，可以直接用于推理或进一步微调。
使用说明
- 环境配置：
- 确保安装了Python 3.x。
- 安装必要的依赖库，如TensorFlow、Keras等。
- 数据准备：
- 下载Cityscapes数据集并解压到指定目录。
- 根据代码中的配置文件，设置数据集路径。
- 训练模型：
- 运行训练脚本，开始训练YOLO语义分割模型。
- 可以根据需要调整超参数，如学习率、批量大小等。
- 模型评估：
- 使用测试集对训练好的模型进行评估，查看分割效果。
- 可以生成评估报告，分析模型的性能。
- 推理应用：
- 使用训练好的模型对新图像进行语义分割。
- 可以保存分割结果，用于进一步分析或展示。
注意事项
- 由于Cityscapes数据集较大，建议使用GPU进行训练，以加快训练速度。
- 在训练过程中，可以根据实际情况调整模型的复杂度和训练策略，以获得更好的分割效果。
贡献
欢迎大家提出改进建议或提交Pull Request，共同完善这个项目。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。