【源码】基于PyTorch框架的PSPNet语义分割模型

项目简介

本项目基于PyTorch框架实现PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）语义分割模型。PSPNet借助金字塔池化模块，能有效捕捉图像不同尺度的上下文信息，提升语义分割的精度与效率。项目支持多种骨干网络（如MobileNetV2和ResNet50），并具备完整的训练、评估和预测流程。

项目的主要特性和功能

1. 支持MobileNetV2和ResNet50作为骨干网络，用户可按需选择。
2. 支持多GPU并行训练，加快模型训练速度。
3. 支持step和cosine学习率下降法，且能根据batch size自适应调整学习率。
4. 支持Adam和SGD优化器，用户可按需选择。
5. 内置缩放、翻转、高斯模糊和旋转等多种数据增强方法，提高模型泛化能力。
6. 支持计算mIoU（mean Intersection over Union）等评估指标，用于评估模型在验证集上的性能。
7. 提供图像预测功能，支持单张图片和视频的实时预测，可选择是否将预测结果与原图混合显示。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.x
• 安装PyTorch 1.2.0
• 安装其他依赖库（如numpy、opencv等）

数据准备

• 下载训练所需的权重文件（如pspnet_mobilenetv2.pth和pspnet_resnet50.pth）。
• 准备VOC格式的训练数据集，并将其放入VOCdevkit目录中。

训练模型

• 根据需求修改train.py中的参数，如选择骨干网络、设置学习率等。
• 运行train.py开始训练模型。

模型评估

• 修改get_miou.py中的num_classes和name_classes参数。
• 运行get_miou.py计算模型在验证集上的mIoU值。

模型预测

• 修改pspnet.py中的model_path和backbone参数，使其对应训练好的权重文件。
• 运行predict.py进行图像预测，输入图片路径即可查看预测结果。

下载地址

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