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BMP格式的，你训练训练理论上没有问题，反正都是数据。

你改一下文件里下面的这个函数不就行了。 # 读取图片数据 @staticmethod def _load_img(img_path): if os.path.isfile(img_path): Tools.print_info('successful load img: {0}'.format(img_path)) else: Tools.print_info('not found file: {0}'.format(img_path)) sys.exit(0) pass filename = os.path.split(img_path)[-1] ext = os.path.splitext(filename)[-1] if ext.lower() == '.png': img...

这份代码是从 https://github.com/hellochick/PSPNet-tensorflow 这里修改的。我没有对论文的结果复现，预训练模型在 https://drive.google.com/open?id=0B9CKOTmy0DyaV09LajlTa0Z2WFU 这里，是别人的。

图片和注解对应放在一行就行，比如在train_list.txt中： image\0_0_0.png label\0_0_0.png image\0_0_1000.png label\0_0_1000.png image\0_0_2000.png label\0_0_2000.png 其中image和label是和train_list.txt在相同目录下的文件夹。 具体可以看ImageReader.py中的read_labeled_image_list函数。

这个错误和net2没有关系。看输出是你的模型参数加载出了错误，你可以试着将Tools.restore_if_y(self.sess, self.log_dir)(File "RunnerTrain.py", line 137, in train)这句话去掉看看有没有错误。

找不到是不是路径没有设置对啊

我已经很久没看这个代码了，但是我运行是没有问题的呀。 你不妨试试： 1.你看一下预测输出是不是只有一个值，可别是保存图片的原因。 2.上一步不行的话，你把label+1,然后num_classes设为3，然后再试试。

label的通道数是1，pascal每个像素的标签属于一个类别。

根据每批次大小的不同，显存占用不同。我记得是批次大小为4时，显存占用9G左右（也可能是我记错了）。

把需要用的python包安装上就行啦。tensorflow需要1.x的版本，其它都是最新的就行。GPU环境搭建可以去搜索教程，CPU也可以跑起来，只不过比较慢。若是要系统学习tensorflow可以参考https://github.com/tensorflow/models，里面有大量的例子。