MMSegmentation训练语义分割深度学习算法

最新推荐文章于 2025-11-25 14:31:30 发布

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#深度学习 #算法 #人工智能

MMSegmentation训练语义分割深度学习算法

在训练报错：KeyError '**** is not in the mmsegdataset registry. Please check whether the value of *** is correct or it was registered as expected. More details can be found a

解决方法：pip install -v -e.

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pytorch 24 把MMSegmentation的作为pytorch的语义分割模型库使用（已实现模型的训练与部署）

a486259的博客

04-27

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MMSegmentation是商汤科技推出的语义分割库套件，属于 OpenMMLab 项目的一部分，里面有很多的语义分割模型。为什么博主会有这样的骚操作想法呢？原因有二，第一点：MMSegmentation的封装太完善了，作为一个依赖于pytorch的模型库在训练上却不一样，用户的自由发挥空间很小（比如自定义loss、自定义学习率调度器、自定义数据加载器，啥都要重新学），这让博主很难接受；第二点：github上给出了的其他pytorch模型库太拉胯了，支持的模型数量有限，大多只支持2020年以前的模型，这对

OCRNet训练技巧：打造高效精准的语义分割模型

AI天才研究院

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OCRNet训练技巧：打造高效精准的语义分割模型作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 语义分割的重要性 语义分割是计算机视觉领域的一项重要任务,旨在为图像中的每个像素分配语义标签。它在自动驾

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使用mmsegmentation运行PIDNet语义分割算法

m0_60942326的博客

11-25

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在这个过程中也是在探索，因为B站UP主语义只给了其他比较老的语义分割算法，并没有给出语义分割PIDNet算法，只能慢慢去摸索，过程中遇到了很多的问题各种报错，花了两三天时间，但是我需要告诉你是可以运行出来的，你要知道你遇到的问题也有人遇到过，所以遇到问题去多去问GPT或者去网上查解决就可以了。数据集准备：首先准备你的数据集，然后使用labelme进行标注，然后转mask整数掩码格式，注意这里的数据集最后都是0到255的灰度图，这里尽量保证你的数据集图片大小尺寸相同，是32的整数倍，不然可能会报错。

利用开源算法OpenMMLab平台的MMsegmentation库进行语义分割之预训练语义分割

Cookieman666的博客

11-08

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在B站博主同济子豪兄的关于利用MMsegmentation开源代码库进行语义分割的视频中介绍了从数据集的制作、训练自己的网络再到部署网络的全过程，但相信可能包括我在内的一些非计算机专业学生大概率用不到最后的部署环节，所以本文仅对前两个环节中的关键点，容易忽略的地方，在自己复现时候需要注意修改的地方进行简单的总结回顾！利用预训练的模型进行分割结果的预测属于迁移学习的范畴，由于在一些领域的数据集数量与质量无法达到要求，研究人员本身也并不从事算法研究，导致若从随机初始化开始训练模型的过程变得异常的困难与低效。

使用MMSegmentation进行语义分割

BCblack的博客

04-03

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使用 mmsegmentation 进行语义分割

语义分割快速入门教程（mmsegmentation平台）

weixin_37933097的博客

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让小白快速入门语义分割，少走弯路

超详细！手把手带你轻松用 MMSegmentation 跑语义分割数据集

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语义分割：MMSegmentation：OpenMMLab开源语义分割框架实战指南

【深度学习】实验流程-语义分割框架

zhe470719的博客

05-08

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这里写目录标题笔记参考常见的Research workflowswin做backbone实验方法笔记参考 1.【干货】深度学习实验流程及PyTorch提供的解决方案常见的Research workflow 某一天, 你坐在实验室的椅子上, 突然: 你脑子里迸发出一个idea 你看了关于某一theory的文章, 想试试:　要是把xx也加进去会怎么样你老板突然给你一张纸, 然后说: 那个谁, 来把这个东西实现一下于是, 你设计了实验流程, 并为这一idea 挑选了合适的数据集和运行环境, 然后你废寝忘食

开源算法体系OpenMMLab ---MMSegmentation语义分割开源工具箱

weixin_45590420的博客

03-11

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MMSegmentation 是一个基于 PyTorch 的语义分割开源工具箱。它是 OpenMMLab 项目的一部分。main分支代码目前支持 PyTorch 1.6 以上的版本。我们非常高兴地宣布 MMSegmentation 最新版本的正式发布！在这个新版本中，主要分支是main分支，开发分支是dev-1.x。而之前版本的稳定分支保留为0.x分支。请注意，master分支将只在有限的时间内维护，然后将被删除。我们鼓励您在使用过程中注意分支选择和更新。💪。

MMSegmentation 是一个基于 PyTorch 的语义分割开源工具箱它是 OpenMMLab 项目的一部分

11-11

随着深度学习技术的不断进步，语义分割技术也取得了显著的进展，而MMSegmentation正是这一领域的佼佼者。它是一个基于PyTorch的开源语义分割工具箱，隶属于OpenMMLab项目，旨在为研究者和工程师提供一个易于使用、...

2301_78372746的博客

11-24

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鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。

MixFormer: A Mixed CNN–Transformer Backbone

11-25

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尽管基于自注意力机制的Transformer模型近年来通过建模长程语义依赖关系推动了医学影像分析的发展，但其在捕捉局部空间细节方面的能力仍逊于卷积神经网络（CNN）。本研究提出了一种新型分割网络（SEG），其核心是基于CNN-Transformer混合架构（MixFormer）的特征提取主干网络，旨在提升医学图像分割性能。MixFormer在网络下采样过程中有机融合了Transformer的全局信息建模能力和CNN的局部特征提取优势。

Python模型优化实战：深度学习加速与压缩技巧

我是二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~

11-21

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循环神经网络详解（五）：深层 RNN - 层次的艺术

limenga102的专栏

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层次化思维：通过多个抽象层次逐步理解序列数据。功能特化：每层专注于特定级别的模式识别。渐进抽象：从具体到抽象的特征学习过程。

2301_78372746的博客

11-22

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交通标志识别系统，本项目基于TensorFlow框架，构建了一套完整的交通标志识别系统。系统采用卷积神经网络（CNN）算法，针对40种常见交通标志（包括“停车避让”“减速让行”“限速15千米”“注意行人”“禁止左转弯”等）构建数据集，通过多轮迭代训练，最终获得高精度识别模型，并实现了基于Web的可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。

时间序列预测2025：Python中Prophet与LSTM对比分析

我是二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~

11-22

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循环神经网络详解（二）：LSTM（长短时记忆网络）

limenga102的专栏

11-25

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理论贡献：成功解决了RNN的长期依赖问题引入了门控机制的思想为序列建模提供了强大的基础架构实践影响：在多个领域达到state-of-the-art性能推动了深度学习在序列任务中的应用启发了后续的门控架构设计从简单开始：首先尝试单层LSTM，根据需要增加复杂度精心初始化：特别注意遗忘门的偏置初始化监控训练：密切关注梯度范数和门激活 patterns正则化策略：合理使用Dropout和权重衰减学习率调度：使用学习率衰减或余弦退火。

【红外小目标检测实战】Yolov11加入SPDConv,HDC,ART等模块

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本文针对红外微小目标检测中传统下采样方法导致的信息丢失问题，提出结合SPDConv和HDC的优化方案。SPDConv通过空间到深度转换替代传统下采样，在减少分辨率的同时保留更多特征信息。实验结果显示，优化后模型参数量从19M降至6.9M，召回率从0.59提升至0.75，准确率也略有提高，但距离0.9的目标仍有差距。虽然改进效果有限，但验证了SPDConv在保留微小目标特征方面的潜力。

mmsegmentation：深度学习图像分割技术解析

资源摘要信息:"mmsegmentation 是一个开源的深度学习语义分割库，基于PyTorch框架，专门用于图像分割任务。语义分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在将图像划分为不同的区域，每个区域对应特定的类别标签。...