三个优秀的PyTorch实现语义分割框架

三个优秀的PyTorch实现语义分割框架

使用的VOC数据集链接开放在文章中，预训练模型已上传Github，环境我使用Colab pro，大家下载模型做预测即可。

代码链接： https://github.com/lixiang007666/segmentation-learning-experiment-pytorch

使用方法：

1. 下载VOC数据集，将JPEGImages SegmentationClass两个文件夹放入到data文件夹下。

2. 终端切换到目标目录，运行python train.py -h查看训练

(torch) qust116-jq@qustx-X299-WU8:~/语义分割$ python train.py -h
usage: train.py [-h] [-m {Unet,FCN,Deeplab}] [-g GPU]choose the modeloptional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -m {Unet,FCN,Deeplab}, --model {Unet,FCN,Deeplab}
                        输入模型名字
  -g GPU, --gpu GPU     输入所需GPU

选择模型和GPU编号进行训练，例如运行python train.py -m Unet -g 0

3. 预测需要手动修改predict.py中的模型

如果对FCN非常了解的，可以直接跳过d2l(动手学深度学习)的讲解到最后一部分。

2 数据集

VOC数据集一般是用来做目标检测，在2012版本中，加入了语义分割任务。

基础数据集中包括：含有1464张图片的训练集，1449的验证集和1456的测试集。一共有21类物体。

PASCAL VOC分割任务中，共有20个类别的对象，其他内容作为背景类，其中红色代表飞机类，黑色是背景，飞机边界部分用米黄色（看着像白色）线条描绘，表示分割模糊区。

其中，分割标签都是png格式的图像，该图像其实是单通道的颜色索引图像，该图像除了有一个单通道和图像大小一样的索引图像外，还存储了256个颜色值列表（调色板），每一个索引值对应调色板里一个RGB颜色值，因此，一个单通道的索引图+调色板就能表示彩色图。

原图：

在这里插入图片描述

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