Lightweight-Segmentation 项目教程

Lightweight-Segmentation 项目教程

Lightweight-Segmentation Lightweight models for real-time semantic segmentation(include mobilenetv1-v3, shufflenetv1-v2, igcv3, efficientnet). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Lightweight-Segmentation

1. 项目介绍

Lightweight-Segmentation 是一个专注于提供轻量级模型实现的项目，旨在实现实时语义分割。该项目包含了多种流行的轻量级模型，如 MobileNetV1-V3、ShuffleNetV1-V2、IGCV3 和 EfficientNet。这些模型在保持高性能的同时，能够显著减少计算资源的需求，适用于移动设备和嵌入式系统等资源受限的环境。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了以下依赖：

• Python 3.x
• PyTorch
• CUDA（如果使用GPU）

2.2 克隆项目

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/Tramac/Lightweight-Segmentation.git
cd Lightweight-Segmentation

2.3 训练模型

2.3.1 单GPU训练

使用以下命令进行单GPU训练：

python train.py --model mobilenet --dataset citys --lr 0.01 --epochs 240

2.3.2 多GPU训练

使用以下命令进行多GPU训练（例如使用4个GPU）：

export NGPUS=4
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$NGPUS train.py --model mobilenet --dataset citys --lr 0.01 --epochs 240

2.4 模型评估

2.4.1 单GPU评估

使用以下命令进行单GPU评估：

python eval.py --model mobilenet_small --dataset citys

2.4.2 多GPU评估

使用以下命令进行多GPU评估（例如使用4个GPU）：

export NGPUS=4
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$NGPUS eval.py --model mobilenet --dataset citys

3. 应用案例和最佳实践

3.1 城市街景分割

在城市街景分割任务中，Lightweight-Segmentation 提供了高效的模型，能够在保持高精度的同时，实现实时处理。例如，使用 MobileNetV3 模型在 Cityscapes 数据集上进行训练和评估，可以获得良好的 mIoU 和帧率。

3.2 自动驾驶

在自动驾驶领域，实时语义分割是关键技术之一。Lightweight-Segmentation 提供的轻量级模型能够在嵌入式设备上运行，为自动驾驶系统提供实时的道路和环境感知。

4. 典型生态项目

4.1 Mask R-CNN Benchmark

Mask R-CNN Benchmark 是一个基于 PyTorch 的实例分割框架，与 Lightweight-Segmentation 结合使用，可以进一步提升实例分割的性能。

4.2 Awesome Semantic Segmentation PyTorch

Awesome Semantic Segmentation PyTorch 是一个集合了多种语义分割模型的项目，Lightweight-Segmentation 作为其中的一个重要组成部分，提供了高效的轻量级模型实现。

通过以上教程，你可以快速上手 Lightweight-Segmentation 项目，并在实际应用中发挥其强大的实时语义分割能力。

Lightweight-Segmentation Lightweight models for real-time semantic segmentation(include mobilenetv1-v3, shufflenetv1-v2, igcv3, efficientnet). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Lightweight-Segmentation