Lin Manhui

第二个web demo的演示图片：  

第一个web demo的演示图片：  

该问题看起来与[这个issue](https://github.com/automl/auto-sklearn/issues/314)中提到的问题十分接近，也就是说，您的计算机中未正确安装合适版本的swig，需要进行重新安装。 考虑到您使用了Windows+Anaconda，安装swig可以参考[这个链接](https://anaconda.org/anaconda/swig)。

感谢您的建议，我们将继续完善教程。

请提供PaddleSeg版本、PaddlePaddle版本、复现步骤等信息，以帮助我们排查问题。

> 关于将OCRNet_msclae写入OCRNet.py统一起来的事情我觉着都可以，可以分为好坏两方面来看待： 1.好处：可以应用OCRNet的各种Blocks，稍微修改即可，代码更为融洽、简洁 2坏处：站在我们参赛选手的角度来看可能代价比较大，得大量调整预训练模型的字典键名称，恐怕得花费亿点时间 这一点我觉得可以暂时保留现在的结构，实现在两个文件里。

> > > 关于将OCRNet_msclae写入OCRNet.py统一起来的事情我觉着都可以，可以分为好坏两方面来看待： 1.好处：可以应用OCRNet的各种Blocks，稍微修改即可，代码更为融洽、简洁 2坏处：站在我们参赛选手的角度来看可能代价比较大，得大量调整预训练模型的字典键名称，恐怕得花费亿点时间 > > > > > > 这一点我觉得可以暂时保留现在的结构，实现在两个文件里。 > > 可否在比赛结束后，继续慢慢改进呢？ 嗯嗯可以的，建议另提PR。

> 这部分代码，scale不是模型的权重，可能动转静后，预测会出现精度错误。 导出预测模型后，需要使用一张cityscapes的图片进行测试，查看分割结果。   经检验，动转静后模型性能能够得到保持。

整体OK，流水线PaddleSeg-CI-Dev挂好像是因为CI自动构造了一个无效的链接： 

你好！PP-HumanSeg v2的实现在[此脚本](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/develop/paddleseg/models/pp_liteseg.py)中实现，SPPM模块位于： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/dbc7a8471de1aad060975de099e52e6beffc94c0/paddleseg/models/pp_liteseg.py#L197