deeplabv3-plus-pytorch

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xception 训练miou

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 我换了weight 发现训练的时候一开始十几个epoch miou都不变的。。。 为啥啊

shizi-19

更换主干网络

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再次感谢作者的代码，我想参考您yolov4中ghostnet和mobilenetv3替换该代码的mobilenetv2，麻烦作者给一些建议，谢谢你

WEIPudding

数据集为cityscapes

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可以使用数据集cityscapes来训练吗？

Dejavusd

train出现尺寸不对

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ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 256, 1, 1])

zzc-ai

所有图片都因为图像分割结果与标签的大小不一样跳过了！

5

所有的图片都是跳过了，导致所有评价指标都是0 Num classes 4 Skipping: len(gt) = 786432, len(pred) = 262144, /gpfs/home/cuilulu_stu/deeplabv3-plus-pytorch-main/VOCdevkit/VOC2007/SegmentationClass/17457--E2-2-2019-9-53.png, miou_out_66/detection-results/17457--E2-2-2019-9-53.png Skipping: len(gt) = 786432, len(pred) = 262144, /gpfs/home/cuilulu_stu/deeplabv3-plus-pytorch-main/VOCdevkit/VOC2007/SegmentationClass/12336--F2-1-2021-7-17.png, miou_out_66/detection-results/12336--F2-1-2021-7-17.png Skipping: len(gt) = 786432, len(pred) = 262144, /gpfs/home/cuilulu_stu/deeplabv3-plus-pytorch-main/VOCdevkit/VOC2007/SegmentationClass/7450--E2-2-2021-7-12.png,...

cll1031

训练问题

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@bubbliiiing up,我自己从新训练了你的deeplabv3+网络，也是采用的冻结训练，但是解冻后miou突然下降很多，请问这是什么问题？ 下面是训练过程中的miou: 0 78.31419775054849 81.50547537615232 27.105109248288006 47.354731057269554 47.7181748097358 54.851383176103475 54.9375840188487 52.765164041864956 81.50之后就是解冻阶段。

miscedence12

MIoU

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DeepLabv3+的论文中报告的MIoU大多在80以上，请问这其中的差距是什么原因造成的？怎样才能达到论文中的效果？

xiamibudayang

出现了过拟合现象

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使用xception作为主干网络。 哥，对于您写的代码： 1、当pretrained=True 且model_path="model_data/xception_pytorch_imagenet.pth" 2、当pretrained=False且model_path="model_data/xception_pytorch_imagenet.pth" 3、当pretrained=True且model_path="" 对于以上三种情况，都只是加载了主干网络xception的预训练权重，是这样吗

Chihanxx

数据集为cityscapes怎么训练

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dannyapsun

wyp7788