【源码】基于Python框架的语义分割模型训练与部署

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch框架开展语义分割模型训练与部署的示例。借助PyTorch深度学习框架，定义了UNet、ASPPU2Net、SegFormer等不同模型结构以完成图像分割任务。项目涵盖模型训练、验证、预测和部署等环节，展示了用Python进行深度学习模型训练与部署的方法。

项目的主要特性和功能

1. 模型训练：提供训练脚本，可对UNet、ASPPU2Net和SegFormer等模型进行训练，采用自定义训练策略，支持交叉验证与随机验证集分配。
2. 模型验证：通过计算召回率、精确度和准确率等指标评估模型性能。
3. 模型预测：提供预测脚本，支持单张及一批图像的预测，并将结果可视化。
4. 模型部署：通过DeployByPth类实现模型部署，支持将预测结果保存为带地理信息的TIF文件。
5. 数据处理：定义多种数据处理函数，如图像增强、填充、归一化等，用于预处理输入图像数据。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：安装PyTorch、cv2、numpy等必要库。
2. 下载模型文件：依据项目中的模型定义，从指定URL下载预训练的模型权重文件。
3. 运行训练脚本：按照项目中的模型定义和训练策略，运行相应训练脚本进行模型训练。
4. 运行验证脚本：使用提供的验证脚本评估训练好的模型性能。
5. 运行预测脚本：使用提供的预测脚本对输入图像进行预测，并可视化结果。
6. 运行部署脚本：使用提供的部署脚本将训练好的模型部署到实际应用中，进行图像数据的预测和处理。

注意：项目使用自定义的模型定义和数据处理函数，使用前需确保这些自定义模块和函数的正确性和可用性。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】