K-Net (NeurIPS‘2021)语义分割环境配置、K-Net (NeurIPS‘2021)语义分割模型代跑训练、K-Net (NeurIPS‘2021)语义分割模型改进创新K-Net

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K-Net (NeurIPS'2021)语义分割模型代跑训练、
K-Net (NeurIPS'2021)语义分割模型改进创新
K-Net (NeurIPS'2021)语义分割环境配置：Windows、Ubuntu、Centos、Macos等系统环境，如果电脑拥有显卡，可配置GPU版本的K-Net (NeurIPS'2021)语义分割环境。
K-Net (NeurIPS'2021)语义分割模型代跑训练：可支持训练ADE20K、VOC和Cityscapes格式数据集进行模型训练
K-Net (NeurIPS'2021)语义分割模型改进创新：通过提出的需求，对数据集进行整体评估分析，并进行相关模型结构改进和提升IoU精度、Acc精度、Dice精度、Fscore精度、Precision精度和Recall精度，同时拥有Backbone，Neck，Head，Loss等相关改进，
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在读博士，提供指导
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