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pytorch deeplab xception

Python

1.0.0

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pytorch-Deeplab-Xception

更新2018/12/06。提供在VOC和SBD数据集上培训的模型。

更新2018/11/24。发布最新的版本代码，该代码解决了一些以前的问题，还增加了对新主座和多GPU培训的支持。有关以前的代码，请参阅previous分支

托多

支持不同的骨干
支持VOC，SBD，CityScapes和可可数据集
多GPU培训

骨干	火车/评估操作系统	Miou在Val	预验证的模型
重新连接	16/16	78.43％	Google Drive
Mobilenet	16/16	70.81％	Google Drive
drn	16/16	78.87％	Google Drive

介绍

这是DeepLab-V3-Plus的Pytorch（0.4.1）实现。它可以使用修改后的对齐X ception并重新连接作为骨干。目前，我们使用Pascal VOC 2012，SBD和CityScapes数据集训练DeepLab V3 Plus。

安装

该代码用Anaconda和Python 3.6进行了测试。安装Anaconda环境后：

克隆回购：

git clone https://github.com/jfzhang95/pytorch-deeplab-xception.git
cd pytorch-deeplab-xception

安装依赖项：
有关Pytorch依赖性，请参见pytorch.org有关更多详细信息。
适用于自定义依赖性：
```
pip install matplotlib pillow tensorboardX tqdm
```

训练

按照下面的步骤训练您的模型：

在我的path.py中配置数据集路径。

输入参数：（请参阅通过Python Train.py- -Help的完整输入参数）：

usage: train.py [-h] [--backbone {resnet,xception,drn,mobilenet}]
            [--out-stride OUT_STRIDE] [--dataset {pascal,coco,cityscapes}]
            [--use-sbd] [--workers N] [--base-size BASE_SIZE]
            [--crop-size CROP_SIZE] [--sync-bn SYNC_BN]
            [--freeze-bn FREEZE_BN] [--loss-type {ce,focal}] [--epochs N]
            [--start_epoch N] [--batch-size N] [--test-batch-size N]
            [--use-balanced-weights] [--lr LR]
            [--lr-scheduler {poly,step,cos}] [--momentum M]
            [--weight-decay M] [--nesterov] [--no-cuda]
            [--gpu-ids GPU_IDS] [--seed S] [--resume RESUME]
            [--checkname CHECKNAME] [--ft] [--eval-interval EVAL_INTERVAL]
            [--no-val]