Juncai

通常多个loss，可以设置主loss的权重大一点，辅助loss的权重小一点。 具体可以调参试下，不过对精度来说影响不是非常大。

模型的输出是logit，纬度是n*c*h*w，c是分割类别数。 具体取出来特定通道数的数值，就是对应类别的置信度。 通常是使用argmax取出最大置信度的通道数，得到该像素的预测类别。

建议先升级到paddleseg 2.5，然后看下是否还存在该问题。 该问题此前缺失没遇到过。

windows上是：set CUDA_VISIBLE_DEVICES=1

Thank you for your advice. We will plan to develop MaskFormer.

You can check the loss curve by visualdl. If the training loss keeps decreasing and the validation accuracy is not be improved, the model is overfit. However, PaddleSeg saves the...

> 请问哪部分代码式edgeflow模型训练部分的代码？ 请单独开一个pr，描述你的问题吧。

麻烦将配置的yaml文件发出来看下。

请问具体是什么任务，缺陷分割吗？ 大尺寸图像，建议划分为重叠的小图进行训练和预测。应该是使用语义分割。标注为背景和瑕疵两类即可，可以参考PaddleSeg标注教程。

paddleseg的预测支持了重叠裁剪预测，重叠区域会取均值。