fastseg提供了MobileNetV3在PyTorch中的实时语义分割实现，具备预训练权重及最新性能表现

快速语义分割 该存储库旨在为PyTorch中的移动设备提供准确的实时语义分段代码，并在Cityscapes上提供预训练的权重。 这可用于在各种现实世界的街道图像上进行有效的分割，包括Mapillary Vistas，KITTI和CamVid等数据集。 from fastseg import MobileV3Large model = MobileV3Large . from_pretrained (). cuda (). eval () model . predict ( images ) 这些模型是MobileNetV3 （大型和小型变体）的实现，具有基于LR- ASPP的修改后的细分头。 *型号在Cityscapes val上能够达到72.3％的mIoU精度，而在GPU上以高达37.3 FPS的速度运行。 请参阅下面的详细基准。 当前，您可以执行以下操作： 加载预训练的Mo