Pspnet模型训练私有数据集

1.准备工作

论文：PSPNET

代码：github

环境准备：

PyTorch>=1.1.0, Python3, tensorboardX
注：pytorch为gpu版本

2.论文介绍

PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）是一种用于图像语义分割的深度卷积神经网络模型。它于2016年由中国科学院自动化研究所提出，旨在解决图像语义分割中的像素级别分类问题。

PSPNet的核心思想是利用金字塔池化模块来捕捉不同尺度上的上下文信息，以提高对图像语义的理解和分割准确性。该模型的主要特点包括：

1.金字塔池化模块（Pyramid Pooling Module）：该模块通过在不同尺度上进行池化操作，从不同层次上捕捉图像的全局和局部上下文信息。它能够有效地扩展感受野，使网络能够对不同尺度的对象和场景进行细粒度的分割。

2.R