实现Pixel Link技术的Keras代码库

资源摘要信息:"pixel_link_keras是一个开源的项目，其代码对应于AAAI18上发表的一篇论文。该仓库由邓丹、刘海峰、李雪龙和蔡登四位研究人员共同贡献。项目的目标是提供一个基于Keras框架的深度学习模型实现，用于像素级的链接任务。该项目不仅可以作为一个研究的参考，还鼓励社区成员贡献更多的内容，如其他骨干网络的实现以及相应的模型定义和预训练模型等。 安装过程需要先克隆仓库，通过`git clone --recursive`命令获取`pixel_link`项目的代码。用户需要注意的是，仓库使用了递归克隆的方式来确保子模块也被正确下载。克隆完成后，用户需要将项目根目录下的`pylib/src`路径添加到PYTHONPATH环境变量中，以确保Python能够识别自定义模块的路径。 在运行该项目之前，需要满足一定的先决条件。由于项目是在Ubuntu操作系统上进行测试的，因此建议使用Ubuntu 14.04或Ubuntu 16.04版本。此外，由于代码基于Python 2.7版本进行开发，用户需要确保自己的环境中安装了这个版本的Python。 该项目的标签为"Python"，这意味着它与Python语言紧密相关，所有的代码和脚本都是基于Python语言编写的。Python作为一种高级编程语言，在数据科学和机器学习领域广泛被采用，尤其是其简洁的语法和丰富的库使得它非常适合快速原型开发和科研实验。 从文件名称列表来看，该项目的压缩包子文件的名称为"pixel_link_keras-master"，这表明了该仓库的版本是主分支，意味着用户将获取到的是最新版本的代码和文档。在进行项目部署之前，用户应该首先检查仓库中是否存在问题，或者是否有重复或相似的问题已经发布过。这样做是为了避免资源浪费，并保持社区问题解答的条理性和有效性。 总结来说，`pixel_link_keras`提供了一个Keras框架下的深度学习模型，用于像素级链接任务的研究和开发。它鼓励社区贡献，同时提供了一个便于扩展和改进的代码基础。在使用过程中，用户需要按照一定的安装步骤和先决条件来确保项目的顺利运行。"