deeplabv3-plus-pytorch
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这是一个deeplabv3-plus-pytorch的源码,可以用于训练自己的模型。
首先谢谢您的代码,让我受益匪浅。我想请教一下训练中每一代的f_score是什么值?谢谢大佬
小白想问问怎么得到分割目标的最小外接矩形或者坐标点呢?
请问deeplabv3支持的最大图片输入宽高是多少?谢谢
数据增强
再次感谢您提供的代码和讲解 关于数据增强,我有几点疑问: 1、代码中的数据增强方式会给图像加上灰边,这些灰色的像素点在训练的时候是怎么处理的呢?会计算进loss中吗? 2、代码中没有对旋转操作,是因为旋转对训练的提高效果不明显吗? 3、数据增强是为了有更丰富的训练数据,那么对一张图像进行各种变换后保存起来,用这些数据对网络进行训练是否能达到更好的效果呢?
倒数第二行代码: print('Total Loss: %.3f || Val Loss: %.3f ' % (loss / (epoch_step + 1), val_loss / (epoch_step_val + 1))) 前面应该是total_loss吧?如下: print('Total Loss: %.3f || Val Loss: %.3f ' %...
博主大大您好,请问如果想要更换除mobilenet和xception以外的其他backbone,应该在代码中怎样操作实现呢?
博主大大,请教一下,这个是怎么造成的呢 
关于voc数据集
up主你好,你的Deeplabv3+用的是voc数据集, 由于没有找到cityscape转voc的脚本 所以直接将cityscape转成coco数据集放进去训练,但结果moiu只有40左右 问题①:想问一下需不需要先cityscape转coco,然后再coco转voc进行训练? 问题②:用你提供的voc_mobilenetv2预训练权重会不会对cityscape效果造成影响?   
我试过解冻和不解冻 也改过优化器 最终的miou都是72左右 3090 和2080 都试过 一直跑不出作者的76.8 大家有尝试过吗 请教一下 `---------------------------------------------------------------------- | keys | values| ---------------------------------------------------------------------- | num_classes | 21| | backbone | xception| | model_path | /home/neaucs2/usr/tc/yzq/deeplabv3-plus-pytorch/model_data/deeplab_xception.pth| | input_shape |...