【个人项目】——细腻的人像分割

本文介绍了一种基于PyTorch的人像分割技术实现方法,利用Supervisely数据集进行模型训练与测试,展示了如何从数据准备、模型训练到最终评估的全过程。通过使用ResNet50 Dilated和PPM DeepSup模块,实现了高精度的人像分割效果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在这里插入图片描述
项目地址: segmentation.pytorch

前面介绍了,一个人像分割数据集。这里采用该数据做了人像分割的小demo。

1. 测试

1.1 环境采用本机的torch140

1.2 下载预训练的模型到ckpt/ade20k-resnet50dilated-ppm_deepsup

预训练模型 | 提取码: 67xi

1.2 测试

python test.py --config config/person-resnet50dilated-ppm_deepsup.yaml

2. 训练

这里以SuperviselyPersonDataset人像分割为例做例子

  1. 使用script/person_seg.py制作训练集,验证集的列表文件

  2. 训练

python train.py --config config/person-resnet50dilated-ppm_deepsup.yaml
Epoch: [20][4960/5000], Time: 1.40, Data: 0.18, lr_encoder: 0.000017, lr_decoder: 0.000017, Accuracy: 98.51, Loss: 0.067323
Epoch: [20][4980/5000], Time: 1.40, Data: 0.18, lr_encoder: 0.000009, lr_decoder: 0.000009, Accuracy: 98.51, Loss: 0.067394

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