PyTorch 图像分割网络训练代码详解

PyTorch 图像分割网络训练代码详解

【下载地址】PyTorch图像分割网络训练代码详解分享 本项目提供了一个使用PyTorch框架训练图像分割网络的完整代码示例。通过本项目，您可以学习到如何构建数据集、进行数据预处理、搭建网络模型、设置超参数以及进行训练和验证的全过程 项目地址: https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/11c02

项目简介

本项目提供了一个使用PyTorch框架训练图像分割网络的完整代码示例。通过本项目，您可以学习到如何构建数据集、进行数据预处理、搭建网络模型、设置超参数以及进行训练和验证的全过程。

主要内容

1. 数据集构建

本项目使用了Supervisely发布的人像分割数据集。数据集分为训练集和验证集，分别存储在datasets/images/train、datasets/images/val和datasets/labels/train、datasets/labels/val目录下。

2. 数据预处理

数据预处理包括图像的resize、转换为Tensor格式以及标准化处理。训练集还进行了数据增强，如水平翻转，以提高模型的泛化能力。

3. 网络模型

本项目搭建了一个简单的Encoder-Decoder结构的卷积神经网络，命名为Simplify_Net。该网络通过卷积层和反卷积层实现图像的特征提取和上采样。

4. 超参数设置

超参数包括学习率、优化器、损失函数等。本项目使用了AdamW优化器和交叉熵损失函数，并采用了余弦退火学习率策略。

5. 训练与验证

训练过程中，模型会在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证。训练过程中会打印每一轮的学习率、训练集和验证集的指标以及运行时间。

使用方法

1. 克隆本仓库到本地。
2. 下载数据集并放置在datasets目录下。
3. 运行train.py文件开始训练。

依赖环境

• Python 3.x
• PyTorch
• torchvision
• numpy
• PIL

贡献

欢迎提交Issue和Pull Request，共同完善本项目。

许可证

本项目遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处声明。

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