【源码】基于PyTorch框架的语义分割模型

项目简介

这是一个基于PyTorch框架的语义分割模型项目，实现了Pyramid Scene Parsing Network（PSPNet）的语义分割模型，具备训练、评估、预测等功能。项目功能丰富，涵盖使用预训练模型、自定义训练、评估指标、数据增强、损失函数选择等，适用于语义分割研究和图像理解等领域。

项目的主要特性和功能

• 支持多GPU训练：借助PyTorch的DataParallel或DistributedDataParallel实现，提升训练效率。
• 支持多种损失函数：有交叉熵损失、Focal Loss和Dice损失，可按需选择。
• 支持数据增强：通过随机旋转、缩放、翻转等操作增强数据集，提高模型泛化能力。
• 自定义训练：可自定义学习率、优化器类型、批大小等训练参数，满足不同训练需求。
• 评估指标丰富：提供Mean Intersection over Union（MIoU）、Pixel Accuracy（PA）、Recall和Precision等指标评估模型性能。
• 可视化工具：利用TensorBoard和matplotlib等工具，实时观察训练过程和结果。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：确保安装PyTorch、torchvision等必要的Python库。
2. 因用户已下载源码文件，此步骤跳过。
3. 准备数据：准备符合PASCAL VOC格式的数据集，包含图像和标签文件。
4. 配置参数：根据任务需求，修改配置文件中的参数，如类别数量、损失函数类型、数据增强方式等。
5. 训练模型：运行训练脚本，开始模型训练。
6. 评估模型：在验证集上评估模型性能，查看评估指标。
7. 预测：使用训练好的模型对新的图像进行预测，获得语义分割结果。

下载地址

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