PS-FCN什么神经网络

PS-FCN是一种用于语义分割的神经网络，它是基于Fully Convolutional Networks (FCN)的改进版本。PS-FCN的全称是Pyramid Scene Parsing Network，它在FCN的基础上增加了金字塔池化模块，可以更好地处理不同尺度的物体。此外，PS-FCN还使用了反卷积和双线性插值等技术，可以更好地保留图像的细节信息，提高了语义分割的准确性。

以下是一个使用PS-FCN进行语义分割的例子：

import torch
import torchvision

# 加载预训练的PS-FCN模型
model = torchvision.models.segmentation.fcn_resnet101(pretrained=True, progress=True)

# 加载测试图片
img = Image.open('test.jpg')

# 对图片进行预处理
transform = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.Resize((256, 256)),
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    torchvision.transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225]
    )
])
input_tensor = transform(img).unsqueeze(0)

# 使用PS-FCN进行语义分割
model.eval()
with torch.no_grad():
    output = model(input_tensor)['out'][0]
    output_predictions = output.argmax(0)

# 将预测结果可视化
palette = torch.tensor([2 ** 25 - 1, 2 ** 15 - 1, 2 ** 21 - 1])
colors = torch.as_tensor([i for i in range(21)])[:, None] * palette
colors = (colors % 255).numpy().astype("uint8")
 = Image.fromarray(output_predictions.byte().cpu().numpy()).resize(img.size)
r.putpalette(colors)
r.show()