CGRSeg 开源项目教程

CGRSeg 开源项目教程

CGRSeg [ECCV 2024] Context-Guided Spatial Feature Reconstruction for Efficient Semantic Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cg/CGRSeg

1. 项目介绍

CGRSeg 是一个基于深度学习的语义分割项目，它通过上下文引导的空间特征重建实现了高效的语义分割。该项目在 ECCV 2024 上发表，旨在通过创新的 Rectangular Self-Calibration Module (RCM) 和 Dynamic Prototype Guided (DPG) 头部来提高前景物体的分类性能。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保你的系统中已经安装了以下依赖：

• Python 3.8
• PyTorch 1.8.2
• Torchvision 0.9.2
• Torchaudio 0.8.2
• TIMM 0.6.13
• MMCV-Full 1.6.1
• OpenCV 4.1.2.30
• mmsegmentation 0.27.0

安装完依赖后，你可以按照以下步骤启动项目：

克隆项目

git clone https://github.com/nizhenliang/CGRSeg.git
cd CGRSeg

创建虚拟环境并安装依赖

conda create --name cgrseg python=3.8 -y
conda activate cgrseg
pip install -r requirements.txt

训练模型

单 GPU 训练：

python train.py local_configs/cgrseg/cgrseg-t_ade20k_160k.py

多 GPU 训练（4 GPU）：

sh tools/dist_train.sh local_configs/cgrseg/cgrseg-t_ade20k_160k.py 4

测试模型

单 GPU 测试：

python test.py local_configs/cgrseg/cgrseg-t_ade20k_160k.py ${CHECKPOINT_FILE} --eval mIoU

多 GPU 测试（4 GPU）：

sh tools/dist_test.sh local_configs/cgrseg/cgrseg-t_ade20k_160k.py ${CHECKPOINT_FILE} 4 --eval mIoU

请确保你已经有了预训练的 CHECKPOINT_FILE 文件。

3. 应用案例和最佳实践

在语义分割领域，CGRSeg 可以应用于多种场景，例如：

• 图像分割
• 视频分割
• 实时分割

最佳实践建议：

• 在训练前确保数据集已经被正确准备和预处理。
• 使用数据增强技术来提高模型的泛化能力。
• 在不同的数据集上验证模型的性能。
• 根据任务需求调整模型结构和参数。

4. 典型生态项目

CGRSeg 是基于 mmsegmentation 框架构建的，以下是与之相关的典型生态项目：

• mmsegmentation: 一个开源的语义分割工具箱。
• MMSegmentation: 一个基于 PyTorch 的语义分割库。

以上就是 CGRSeg 的开源项目教程，希望对您有所帮助！

CGRSeg [ECCV 2024] Context-Guided Spatial Feature Reconstruction for Efficient Semantic Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cg/CGRSeg