语义分割系列教程2—pytorch实现

最新推荐文章于 2025-09-29 20:25:51 发布

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#算法 #深度学习 #python #人工智能 #计算机视觉

本文是语义分割教程的第二部分，主要介绍了使用PyTorch完成语义分割模型的训练，包括数据处理、模型设计、实验设置和训练四个步骤。模型采用了U形网络结构，使用了双线性插值进行上采样，以交叉熵作为损失函数，通过Adam优化器进行训练。

大家好，我是小开，今天给大家分享语义分割教程的第二部分。

这篇分享的内容是完整的实现语义分割的训练，无论实验结果如何，首先把模型跑起来，后面的教程我们会陆续进行优化。

完整的实验过程总共由以下四部分组成：

数据处理
模型设计
实验设置
训练

数据处理

首先我们先看一下数据集中的数据，images文件夹中保存了图像的RGB原图，而profiles文件夹中保存了对应的mask图，下面是两组对应图像的示例：

首先，我们需要对图像进行读取，并将其对应的路径进行保存，其中image_list中保存了全部RGB图像的存储路径，label_list中保存了全部Mask图像的存储路径，具体实现代码如下：

    def __init__(self):
        dataset_save_path = '../dataset/baiduseg/clean_images/'
        image_save_path = os.path.join(dataset_save_path, 'images')
        label_save_path = os.path.join(dataset_save_path, 'profiles')

        self.image_list = []
        self.label_list = []
        for i