PyTorch人体分割模型：实现、代码、训练及权重指南

资源摘要信息: "Human-Segmentation-PyTorch是一个在PyTorch框架下实现的人体分割模型，包含模型的训练和推理代码，以及训练得到的权重。这个模型支持多种网络结构作为主干（backbone）来实现人体分割，例如不同的ResNet模型（如ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101），以及ICNet网络，通过使用这些骨干网络来提取特征，从而实现更精确的人体分割效果。 该模型适用于人像分割场景，能够区分图像中的人体和背景。此外，还支持使用自动化工具进行图像风格化，即将图像中的人物区域替换或与新背景结合。这一过程中，可以使用包含1800张图像的自动人像分割数据集进行训练，以及一个包含5711张图片的监督人数据集来进行更精确的模型训练和验证。 开发者在项目中使用了Python 3.6.x版本进行开发，通过克隆仓库（命令为：git clone --recursive https://github.com/some-repo/Human-Segmentation-PyTorch.git）可以获取到这个项目的所有文件。项目中还包含了用于评估体系结构性能的脚本`measure_model.py`，这个脚本能够评估网络的内存消耗、转发时间（在CPU或GPU上运行）、参数数量以及网络的浮点运算次数（FLOP数量）。 该资源的标签显示它涉及到深度学习、PyTorch框架、语义分割、Deeplab模型、PSPNet、ICNet、BiSeNet以及人像分割等技术领域。标签中还包括了Jupyter Notebook，这表明该项目的文档或者示例代码可能包含在Jupyter Notebook格式中，便于用户直接在浏览器中交互式地运行代码，观察结果，并进行数据分析和可视化的操作。 这个项目文件的名称列表包括"Human-Segmentation-PyTorch-master"，表明这个项目的主分支（master）包含了项目的核心代码和资源。这通常意味着项目的主要开发工作都在这个分支进行，而其他分支可能用于特定的功能开发或实验。"