mmsegmentation训练camvid

### 使用 MMSegmentation 训练 CamVid 数据集为了使用 MMSegmentation 框架训练 CamVid 数据集，需遵循一系列配置和操作流程。具体而言，在准备阶段要确保数据集被正确处理并适配于所选框架的要求。 #### 准备环境与安装依赖库首先，需要设置好 Python 环境，并按照官方文档指导完成 MMSegmentation 的安装。这通常涉及创建虚拟环境、安装必要的包以及克隆仓库等步骤。 ```bash git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git cd mmsegmentation pip install -r requirements/build.txt pip install -v -e . ``` #### 配置文件修改对于 CamVid 数据集来说，应当调整默认配置以适应该特定的数据结构。特别是要注意路径设定部分，使其指向本地存储的 CamVid 文件夹位置；同时也要注意调整类别数量和其他超参数来匹配目标任务的需求[^1]。 ```python # example of modifying config file for CamVid dataset _base_ = [ '../_base_/models/deeplabv3_r50-d8.py', '../_base_/datasets/cityscapes.py', '../_base_/default_runtime.py', '../_base_/schedules/schedule_40k.py' ] data_root = 'path/to/CamVid/' dataset_type = 'CamVidDataset' img_norm_cfg = dict( mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True) train_pipeline = [...] test_pipeline = [...] data = dict( samples_per_gpu=2, workers_per_gpu=2, train=dict( type='RepeatDataset', times=400, dataset=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='images/train', ann_dir='annotations/train')), val=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='images/val', ann_dir='annotations/val'), test=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='images/test', ann_dir='annotations/test')) model = dict(pretrained=None) load_from = None resume_from = None workflow = [('train', 1)] ``` #### 调整训练策略考虑到 CamVid 是一个相对较小规模的数据集，建议适当减少批量大小（batch size），增加迭代次数以便更好地收敛模型。此外，由于采用了 Cityscapes 上预训练好的权重作为初始化起点，因此在微调期间应将初始学习率设得更低一些——通常是原值的一半甚至十分之一。 #### 开始训练过程最后一步就是启动训练脚本了。可以通过命令行工具指定想要使用的 GPU 设备编号以及其他选项来进行分布式或多卡加速计算。 ```bash python tools/train.py configs/my_camvid_config.py --gpu-id 0 ```

阅读全文

mmsegmentation训练camvid

相关推荐

mmsegmentation教程

mmsegmentation

计算机视觉 语义分割 多机多卡与单机单卡训练mmsegmentation：分布式环境配置及模型训练流程详解

mmsegmentation训练

mmsegmentation 训练

mmsegmentation训练voc

mmsegmentation训练cityscapes

mmsegmentation训练轮次

mmsegmentation训练后

mmsegmentation训练曲线

mmsegmentation训练参数

mmsegmentation训练fcn

mmsegmentation训练voc格式

mmsegmentation训练数据集

mmsegmentation训练出现Nan

mmsegmentation训练打印结果

2024mmsegmentation训练教程

mmsegmentation训练自己数据集

mmsegmentation训练自己的模型

mmsegmentation训练deeplabv3+

Kafka集群消息积压问题及处理策略

SwiftAndroid互操作指南：JNI桥接与线程安全全解析.pdf

大家在看

appserv2.5.10_64位

Mapnik是用于开发地图绘制应用程序的开源工具包-C/C++开发

HCIE-Storage实验手册06---Oracle主备容灾方案实验手册.docx

Jtopo demo

动态供应链环境下的供应商分类评价研究

最新推荐

【地球科学与遥感】基于Google Earth Engine的哨兵2号数据分析：研究区域NDVI、LST及城市热岛效应评估系统设计

Typora下载问题解决：资源安装包实测可用

网络嗅探器实战进阶：掌握高效数据捕获与准确分析的6大策略

system verilog task中用宏定义传参

Java开发的Help GUI 1.1源码：可视化组件库详解

网络嗅探器全攻略：从入门到精通的15大技巧与实践案例

RTL8720DN-VA1-CG后面的VA1-CG是什么意思

CCPD2019车牌数据集：10000张带YOLO标签图片

【精准温度测量与HP303B校准】：掌握这些高级技巧，提升测量准确性

那如果我加上turbulenceProperties，是不是这么写FoamFile { version 2.0; format ascii; class dictionary; object turbulenceProperties; } // * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * // simulationType laminar;

计算机视觉语义分割多机多卡与单机单卡训练mmsegmentation：分布式环境配置及模型训练流程详解