KrisLi

@minshengxinwen 您好老哥，请问有进展了，我也是这样的miou，不知道该怎么修改

@ChouCHou-y 您好，请问您有进展了嘛，想请指教一下，方便加一下您的联系方式嘛

> > @minshengxinwen 您好老哥，请问有进展了，我也是这样的miou，不知道该怎么修改 > > 我就跑了一遍，电脑太拉垮了，我刚跑78/100epoch，现在miou是50.4 为什么要追求高miou？50已经很不错了吧。够用不就可以了吗？ 看别人都是用70多，他们的代码又运行不动。不好做对比，有点难受

> > @minshengxinwen 您好老哥，请问有进展了，我也是这样的miou，不知道该怎么修改 > > 是我大意了，我没怎么看过语义分割的论文，刚搜了一下，50多确实不高。你可以尝试这几种方法：1、更改网络的主干模型，也就是特征提取模型，换一个复杂点的。 2、增加数据集，源代码只用到了train的数据，你可以把val的数据也加进去，然后再利用那个文件生成train.txt与val.txt。 不是还有非精细分割的20000张图片，尝试通过数据量提上去。 谢谢老哥的回复，最近我已经尝试将cityscapes数据集上训练该网络，就是miou一直上不去，不知道什么原因，实在想不通自己哪里不对劲，我再试试把，谢谢老哥的答复

@xiamibudayang 您好哥，请问修改后您的训练效果如何，miou达到了多少，想请教请教您

@Dejavusd 您好，请问修改了这两个文件之后有效果嘛，想请教请教您

@pgu-nd 您好老师，我想问一下为什么当我执行 $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 evaluate.py 这条代码时， 界面就卡住不动了呢，和配置有关吗，我用的电脑配置是CUDA11.0，pytorch1.10

> @Dejavusd 您好，cityscapes数据集上的模型使用裁剪图片（513x513）做训练，用整张图片(1024x2048)进行测试，可能会导致验证阶段内存不足。 您好，我想使用双卡训练该网络，请问如何运行代码