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《------往期经典推荐------》
项目名称
1.【BiLSTM模型实现电力数据预测】
2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】
3.【GAN模型实现二次元头像生成】
4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】
5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】
6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】
7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】
8.【AlexNet模型实现鸟类识别】
9.【DIN模型实现推荐算法】
10.【FiBiNET模型实现推荐算法】
11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】
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1. 项目简介
本项目旨在通过深度学习技术实现高效、准确的人像分割，使用了基于双分辨率网络（DDRNet）的模型架构。DDRNet以其在Cityscapes等数据集上达到109 FPS的速度和77.4%的mIoU精度而闻名，具备极高的实时性能，广泛适用于对处理速度和精度要求高的场景，如自动驾驶、视频监控及实时图像分析。然而，由于PaddleSeg库暂未内置DDRNet模型，本项目对DDRNet的原始代码进行了适配与轻量化处理，以支持PaddlePaddle框架，