优化深度学习模型训练过程：提升PASCAL VOC 2012数据集上Deeplabv3+模型训练效率的策略

最新推荐文章于 2025-08-15 15:55:26 发布
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#深度学习 #人工智能

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深度学习

优化说明：

  1. 避免重复下载和解压数据集：将download=True改为download=False，防止每次运行代码都重新下载和解压数据集，从而节省时间。

  2. 使用pin_memory加速数据加载：在DataLoader中设置pin_memory=True，可以加快数据从CPU传输到GPU的速度。

  3. 设置torch.backends.cudnn.benchmark = True：启用CuDNN的自动优化，可以根据网络结构和输入数据的大小，自动选择最优的卷积算法，提升训练速度。

  4. 使用混合精度训练：利用torch.cuda.amp模块进行自动混合精度训练，可以减少显存占用，加快训练速度。

  5. 优化compute_miou函数：改为使用GPU上的Tensor计算mIoU，避免数据在GPU和CPU之间的传输，提升计算效率。

  6. 减少输入图像尺寸：将input_size从520减小到256，可以减少模型的计算量，加快训练速度。

  7. 调整num_worke

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Pytorch版deeplabv3+训练自己的数据集
m0_57577633的博客
10-31 3494
虽然用网页标注导出来的image和TXT文件的名称是一致的，但为了避免在后续格式转换中出现冲突，现在需要将image图片和txt文件重新命名。生成的训练集txt和验证集txt，里面的图片名称（去掉后缀）的分配是随机的。三个修改地方：修改类为Seg552Segmentation，修改类别数、数据集名称。修改–in-path为数据集的测试图片，结果保存在–in-path中。该代码进行得到的文件，就是我们所需要的。修改为自己数据集的名字Seg552。，大大减少了标注时间，推荐！数据集描述，三个修改地方：修改。
pascal voc2012 + deeplabv3+代码复现
weixin_42188270的博客
10-24 1601
废话不多说，直接开始吧！ 官网tensorflow版代码链接 pascal voc2012训练的官网指南链接 参考博客链接 （一）建docker 建立本地目录： mkdir deeplabv3+ 下载代码： git clone https://github.com/tensorflow/models 新建容器 sudo nvidia-docker run -it -v /home/...
【DeeplabV3+ MIoU】DeeplabV3+计算评价指标
计算机视觉方面的点点滴滴，欢迎一起讨论
04-18 7007
文章目录1 什么是miou2 获取分割结果+计算miou3 get_miou_png的代码解析4 compute_mIoU, show_results的代码解析感谢链接 1 什么是miou MIoU全称为Mean Intersection over Union，平均交并比。可作为语义分割系统性能的评价指标(像素级分类嘛)。 miou=1k∑i=1kP∩GP∪Gmiou=\frac{1}{k} \sum_{i=1}^{k} \frac{P \cap G}{P \cup G}miou=k1​i=1∑k​P∪GP
deeplab v3+ 代码 复现 简单 官方 voc2012
乱七八糟的笔记
08-27 4491
为了使local_test.sh顺利运行。 代码来源于官方，就是论文作者： https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 那肯定是需要先下载代码的。 1.安装slim工具包。很简单 只需要两步，下载，安装。必须安装不然import net 会报错 https://blog.youkuaiyun.com/u0132...
VOC 2012数据集
06-06
由于数据集太大，此处为数据集的百度网盘链接。利用该数据集可以通过object detection API进行目标对象识别模型frozen_inference_graph.pb文件的训练。
制作 DeepLabV3Plus所需要的训练数据(PASCAL VOC2012数据集格式)
03-30
总的来说，这个压缩包提供了制作DeepLabV3+训练所需数据集的工具，对于想要在PASCAL VOC2012上训练和评估DeepLabV3+模型的研究者和开发者来说，这是一个非常有价值的资源。通过理解和应用这些数据处理步骤，可以有效...
tensorflow/model库源码Deeplabv3+ 实现（二）之在PASCAL VOC2012数据集上训练
qq_43265072的博客
04-14 997
文章目录1.下载数据集 deeplabv3+ 环境配置看上篇教程：环境配置好后可以进行模型训练，我选择在PASCAL VOC2012数据集上训练 1.下载数据集 在ubuntu上运行命令： #From the tensorflow/models/research/deeplab/datasets directory. sh download_and_convert_voc2012.sh 这个...
图像分割-基于Pytorch在VOC+Cityscapes上训练DeepLabv3+图像分割算法-附项目源码+详细流程教程
05-28
在本项目中，我们将探讨如何利用PyTorch深度学习框架，在VOC（PASCAL Visual Object Classes）和Cityscapes数据集上训练DeepLabv3+模型，实现图像分割。这个教程提供了详细的流程和源代码，帮助初学者快速掌握这一...
deeplab v3+在pascal_voc 2012数据集上进行训练
Startapi的博客
08-22 1723
概述 前边我曾经写了一篇名为《语义分割之deeplab v3+ 》的文章，在那篇文章中我主要讲了deeplab v3+的原理--当然主要也就是论文上边的内容。因此在开始阅读本篇文章之前，建议首先阅读一下上边那篇文章。 本文我主要讲环境搭建以及pascal_voc_2012的训练以及可视化相关的内容。关于deeplab v3+迁移学习部分的内容--即如何使用deeplab v3+训练自己的个人数据...
【实验记录】DeepLabv3+ 训练&测试
学习 & 分享 ~
11-14 1万+
Code：TensorFlow Models DeepLab：models/research/deeplab/ Tutorial：Installation Model Zoo：Model Zoo训练参考： DeepLab on PASCAL VOC 2012 DeepLab on Cityscapes 官方FAQGPU：2080Ti CUDA 9.0 CUDNN 7.0.5 Python 3.6 Tensorflow-gpu 1.12.0======================= 安装过程 ======
Pytorch 语义分割DeepLabV3+ 训练自己的数据集 从数据准备到模型训练
weixin_41919571的博客
08-10 1万+
实现自动生成标注的图像分割设计 项目需求：本人接触项目要求实现砂石级配，因此第一步是实现砂石语义分割，将平铺的砂石个体分割出来。 步骤：获得分割样本->制作标签，VOC2012格式打包-> 利用DeepLabV3+完成语义分割工作->进一步研究 目录实现自动生成标注的图像分割设计一、数据处理二、制作标签使用labelme实现标注标签自动生成三、VOC格式打包四、环境配置五、网络训练六、模型测试 一、数据处理 通过传统图像处理方法获得自动标注数据。 图像处理方法后续单独写一篇介绍，基本采
基于 DeeplabV3+与超像素优化的语义分割
Maple__Boy
12-03 3000
前言 针对目前在检测物体边缘部分信息分割效果不佳的问题，使用了基于DeeplabV3+与超像素优化的语义分割算法。 本人在先前实践阶段使用的DeepLab ,其使用扩张卷积代替了池化层的来增大感受野，并使用了空间金字塔池化来模型解决了多尺度问题，后面通过阅读文献进一步使用DeepLabV3+分割模型进行实践， 其模型思想通过加入了解码模块解决了在DeepLabV3模型中由特征图直接进行上采样恢复图像原始分辨率问题导致图像边缘信息丢失的问题，并取得了更好的分割结果。 思路 首先使用DeeplabV3+模型提取
tensorflow/model库源码Deeplabv3+实现（三）之VOC2012数据集重新划分训练集、验证集
qq_43265072的博客
04-23 868
目 录1.PASACAL VOC2012数据集介绍2.随机划分训练集、验证集 1.PASACAL VOC2012数据集介绍 前面几节只是机械地运行代码，不知道深层含义。这里从新回到最开始的地方–数据集。voc2012数据集介绍网上有很多，这个介绍得很详细：PASCAL-VOC2012数据集（vocdevkit、Vocbenchmark_release）详细介绍。 VOCdevkit +VO...
DeepLabv3+训练VOC2012数据集
xuyunyunaixuexi的博客
06-02 1516
deeplabv3+使用voc2012 augmented 数据进行训练
乱七八糟的笔记
08-30 1423
在原始的论文中结果使用了augmented数据的，因为改数据不是平移旋转放缩的增加方式，而是将voc2012中未标注的图片进行了标注，不过由于并不是那种很精准的标注，举个例子： 也没有白边，推测是利用边缘检测结合手工。 关于该数据的获取：https://blog.youkuaiyun.com/u013249853/article/details/100136780 使用方法简单到不可思议。。。 注...
利用deeplab v3+开源代码训练PASCAL VOC 2012数据集
lfs666666的博客
10-13 1万+
deeplab v3+环境配置好之后则可以进行模型的训练 1、准备PASCAL VOC 2012数据集：可以在ubantu命令行上运行 #From the tensorflow/models/research/deeplab/datasets directory. sh download_and_convert_voc2012.sh 下载并把数据集转换成 TFRecord格式 我已有VOC ...
图像语义分割 —利用Deeplab v3+训练VOC2012数据集
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木头VS星星
07-17 1万+
前言：   配置：windows10 + Tensorflow1.6.0 + Python3.6.4（笔记本无GPU）   源码：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab   权重下载地址：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research...
卷积神经网络（CNN）学习笔记
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彩云回的博客
08-15 621
CNN是一种用于图像处理的深度学习模型，其核心在于自动特征提取。它通过卷积层捕捉局部特征，池化层降维并增强鲁棒性，全连接层进行最终决策。CNN的优势包括权值共享减少参数量、局部连接模拟视觉机制，以及层级特征学习能力。经典模型如LeNet、AlexNet、ResNet等不断优化网络结构。虽然面临过拟合、计算量大等挑战，但通过数据增强、迁移学习等方法可有效解决。CNN广泛应用于图像分类、目标检测、医学影像分析等领域，展现出强大的特征学习和模式识别能力。
WITRAN:基于改进的RNN时间序列预测模型
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08-15 1020
本文提出WITRAN模型，用于高效解决长期时间序列预测中的多尺度语义捕捉难题。针对现有RNN、CNN和Transformer类方法在全局/局部相关性与周期模式捕捉上的不足，创新性地结合水波信息传输框架（WIT）和循环加速网络（RAN）。WIT通过2D重组和双向门控传播分别捕获长短期模式，RAN采用并行切片计算将复杂度降至O(√L)。在能源、交通等领域实验中，模型在长期/超长期预测任务上MSE平均提升5.8%-14.3%，效率提升3倍以上，并展现出强鲁棒性。消融实验验证了双向门控和状态融合机制的有效性，未来将
DeepLabV3Plus训练数据生成指南(PASCAL VOC2012格式)
资源摘要信息:"制作DeepLabV3Plus所需的训练数据(PASCAL VOC2012数据集格式)" DeepLabV3Plus是一款基于深度学习的图像分割模型，广泛应用于计算机视觉领域，特别是在场景理解与图像分割任务中表现出色。DeepLabV3...
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