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pytorch deeplab xception

Python

1.0.0

下載

pytorch-Deeplab-Xception

更新2018/12/06。提供在VOC和SBD數據集上培訓的模型。

更新2018/11/24。發布最新的版本代碼，該代碼解決了一些以前的問題，還增加了對新主座和多GPU培訓的支持。有關以前的代碼，請參閱previous分支

托多

支持不同的骨幹
支持VOC，SBD，CityScapes和可可數據集
多GPU培訓

骨幹	火車/評估操作系統	Miou在Val	預驗證的模型
重新連接	16/16	78.43％	Google Drive
Mobilenet	16/16	70.81％	Google Drive
drn	16/16	78.87％	Google Drive

介紹

這是DeepLab-V3-Plus的Pytorch（0.4.1）實現。它可以使用修改後的對齊X ception並重新連接作為骨幹。目前，我們使用Pascal VOC 2012，SBD和CityScapes數據集訓練DeepLab V3 Plus。

安裝

該代碼用Anaconda和Python 3.6進行了測試。安裝Anaconda環境後：

克隆回購：

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

安裝依賴項：
有關Pytorch依賴性，請參見pytorch.org有關更多詳細信息。
適用於自定義依賴性：
```
pip install matplotlib pillow tensorboardX tqdm
```

訓練

按照下面的步驟訓練您的模型：

在我的path.py中配置數據集路徑。

輸入參數：（請參閱通過Python Train.py- -Help的完整輸入參數）：

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]