双重注意力网络：中科院自动化所提出新的自然场景图像分割框架（附源码）。本文提出了一个新的自然场景图像分割框架，以往的方法更为灵活、有效，在三个场景分割数据集Cityscapes、PASCAL Context 和 COCO Stuff上取得了当前最佳分割性能。

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PKUSeg 介绍 PKUSeg是基于PyTorch的开源语义分割工具箱，由北京大学EECS维护。 维护人员全部来自机器感知关键实验室（MOE）。 主要特点 模块化设计，易于使用和部署我们开发此工具的目的在于简化实验和部署。 各种语义分割模型我们在研究论文中实现了许多最新模型。 我们不仅发布代码，而且还发布培训检查点。 多个数据集的最新结果我们在包括Pascal VOC，Cityscapes，Pascal Context和ADE20K在内的多个数据集上获得了最新的结果。 实施文件 PSPNe

很棒的语音增强 语音前端列表，例如语音增强\语音分离\声源定位 语音分离 Tasnet：时域音频分离网络，用于实时单通道语音分离 Conv-TasNet：用于语音分离的超越理想的时频屏蔽 双路径RNN：用于时域单通道语音分离的高效长序列建模 DANet：用于单通道语音分离的深层吸引网络（DANet） TAC端到端麦克风排列和数目不变的多通道语音分离 uPIT进行语音分离：使用发声级PIT进行语音分离 LSTM_PIT_Speech_Separation 深度集群 小行星：