1.克隆seg-for-fun2仓库 2.进入seg-for-fun2目录并创建raw_data子目录 3.在raw_data目录下加超链接,链接到挂载的训练集 4.安装相关依赖 5.解压数据集 6.运行脚本 seg-for-fun 方案介绍 数据集介绍 整体框架 数据准备 数据分析 baseline结果分析 数据处理 训练多分类模型与二分类模型 测试与结果生成 结果展示...
产生数据集的代码位于data/code/pdseg/tools/generate_my_dataset.py,数据增强借助albumentations库实现,一组数据增强如下图所示。 增强实例 模型训练 模型训练 有了这些数据,我们训练了一系列以HRNet和OCRNet为backbone的模型。并且我们探索了SE、CBAM、scSE等attention module,最后是采用了提升效果最多的SE attention。
四. 配置/数据校验 在开始训练和评估之前,我们还需要对配置和数据进行一次校验,确保数据和配置是正确的。使用下述命令启动校验流程 python pdseg/check.py --cfg ./unet.yaml 五. 开始训练 校验通过后,使用下述命令启动训练 # 指定GPU卡号(以0号卡为例) export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 训练 python pdseg...
17 Save model checkpoint to saved_model/deeplabv3p_resnet152_vd_bn_cityscapes/135 Evaluation start /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/layers/math_op_patch.py:278: UserWarning: /home/aistudio/PaddleSeg/pdseg/loss.py:79 The behavior of expression ...
5.配置/数据校验. In [17] #在开始训练和评估之前,我们还需要对配置和数据进行一次校验,确保数据和配置是正确的。使用下述命令启动校验流程 !python pdseg/check.py --cfg ./unet.yaml 2020-10-17 14:07:59,770-DEBUG: STREAM b'IHDR' 16 13 2020-10-17 14:07:59,771-DEBUG: STREAM b'PLTE' 41...
python pdseg/vis.py --use_gpu --cfg ./unet.yaml In [ ] #zip [参数] [打包后的文件名] [打包的目录路径] !zip -r ccf_baidu_remote_sense.zip visual 八、各种报错解决方式 1.配置文件中数据集配置有误 改为: 2. 生成的testA_list.txt文件有误,删除错误的一行 3. 在AIStudio能够成功提交的...
四. 配置/数据校验 在开始训练和评估之前,我们还需要对配置和数据进行一次校验,确保数据和配置是正确的。使用下述命令启动校验流程 python pdseg/check.py --cfg ./unet.yaml 五. 开始训练 校验通过后,使用下述命令启动训练 # 指定GPU卡号(以0号卡为例) export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 训练 python pdseg...
5.配置/数据校验. In [17] #在开始训练和评估之前,我们还需要对配置和数据进行一次校验,确保数据和配置是正确的。使用下述命令启动校验流程 !python pdseg/check.py --cfg ./unet.yaml 2020-10-17 14:07:59,770-DEBUG: STREAM b'IHDR' 16 13 2020-10-17 14:07:59,771-DEBUG: STREAM b'PLTE' 41...
四. 配置/数据校验 在开始训练和评估之前,我们还需要对配置和数据进行一次校验,确保数据和配置是正确的。使用下述命令启动校验流程 python pdseg/check.py --cfg ./unet.yaml 五. 开始训练 校验通过后,使用下述命令启动训练 # 指定GPU卡号(以0号卡为例) export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 训练 python pdseg...
四. 配置/数据校验 在开始训练和评估之前,我们还需要对配置和数据进行一次校验,确保数据和配置是正确的。使用下述命令启动校验流程 python pdseg/check.py --cfg ./unet.yaml 五. 开始训练 校验通过后,使用下述命令启动训练 # 指定GPU卡号(以0号卡为例) export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 训练 python pdseg...