当你开始训练一个MMseg模型时，首先考虑地往往是数据预处理。不要小看这一步。数据集的质量和处理方式直接影响模型学习的效果，甚至比后续的超参数调整更为关键。一个干净、标准化的数据集能够帮助模型更好地理解图像的结构特征。比如对于分割任务图像的分辨率像素值的范围。是否需要去除噪声。或者是否需要进行数据增强，都是值得深
UNet (MICCAI'2016/Nat. Methods'2019) FCN (CVPR'2015/TPAMI'2017) 已支持的数据集: Cityscapes PASCAL VOC ADE20K Pascal Context COCO-Stuff 10k COCO-Stuff 164k CHASE_DB1 DRIVE HRF STARE Dark Zurich Nighttime Driving LoveDA Potsdam Vaihingen iSAID Mapillary Vistas LEVIR-CD BDD100K NYU 如果遇到...