Deeplabv2之pytorch版复现

PyTorch复现Deeplabv2:语义分割实战指南
本文档详细介绍了如何在Docker环境下使用PyTorch复现Deeplabv2模型。从下载数据集、初始化Caffe预训练模型、训练过程中的注意事项,到解决训练和评估中遇到的问题,每个步骤都有清晰的说明,旨在帮助读者成功完成语义分割任务的复现工作。

pytorch代码链接

在docker中跑的,就不用前头的Requirements操作,直接进入后续步骤。

  • 新建一个docker
sudo nvidia-docker run -it --ipc=host --mount type=bind,source=/home/mass/tzr/jupyter,target=/jupyter -p 6666:6666 -v /home/mass/tzr/deeplabv2:/home registry.docker-cn.com/ufoym/deepo:all-py36-jupyter bash
  • 查看docker列表
sudo docker ps -a
  • 重命名docker
sudo docker rename gifted_payne deeplabv2
  • 将代码直接clone到container
git clone https://github.com/kazuto1011/deeplab-pytorch

一、下载数据集放在指定位置(只详述voc2012的,coco类似不详述,后续都只做voc2012)

按照这个tree将数据集放好,此处缺少的SegmentationAug(这里的txt似乎多于图片tree中的txt 师傅说多了总比少得好哈哈哈)和SegmentationClassAug务必按照网站的链接下载添加到指定位置!
在这里插入图片描述

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