deeplabv3 plus训练
时间: 2025-05-09 17:21:53 AIGC 浏览: 39
### Deeplabv3 Plus 模型训练教程及参数配置
#### 1. 环境准备
为了成功训练 DeepLabv3 Plus 模型,需先安装必要的依赖项以及克隆对应的仓库。该项目支持 PyTorch 并已针对 Pascal VOC 和 Cityscapes 数据集进行了优化[^1]。
确保 Python 版本不低于 3.7,并完成以下操作:
```bash
pip install torch torchvision
```
接着从官方或镜像站点获取代码库:
```bash
git clone https://github.com/pytorch/vision.git
cd vision/references/segmentation/
```
或者使用国内镜像站点链接[^3]:
```bash
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deeplabv3-plus-pytorch
```
---
#### 2. 参数配置详解
在 `experiment/project_name/config.py` 文件中定义了多个重要超参数,这些参数直接影响模型性能和收敛速度[^4]:
- **数据路径**: 设置训练和验证数据集的位置。
```python
data_root = "/path/to/dataset"
```
- **批量大小 (Batch Size)**: 控制每次迭代处理的数据量,默认值通常为8到16之间。
```python
batch_size = 8
```
- **学习率 (Learning Rate)**: 初始学习率推荐设为0.01或更低,具体取决于所选优化器。
```python
learning_rate = 0.01
```
- **权重衰减 (Weight Decay)**: 正则化系数,防止过拟合。
```python
weight_decay = 1e-4
```
- **最大轮次数 (Max Epochs)**: 定义整个训练过程中最多执行多少个 epoch。
```python
max_epochs = 50
```
- **预训练模型加载**: 是否启用 ImageNet 预训练权重加速收敛。
```python
pretrained_backbone = True
```
---
#### 3. 启动训练流程
完成上述准备工作后,在终端输入如下指令即可开始训练过程:
进入指定目录:
```bash
cd experiment/project_name
```
运行训练脚本:
```bash
python train.py --data-path /path/to/dataset \
--model deeplabv3_resnet101 \
--aux-loss \
--lr 0.01 \
--batch-size 8 \
--epochs 50
```
其中各选项含义分别为:
- `--data-path`: 数据存储位置;
- `--model`: 所使用的网络结构名称;
- `--aux-loss`: 开启辅助损失函数计算;
- `--lr`: 学习率调整;
- `--batch-size`: 单批次样本数量设定;
- `--epochs`: 总共训练周期数目。
---
#### 4. 测试与评估
当训练完成后,可利用测试脚本来检验模型效果。同样位于同一文件夹下找到 `test.py` 脚本并按需修改其内部逻辑来适应特定需求。
调用方式类似于这样:
```bash
python test.py --resume model_best.pth.tar \
--data-path /path/to/test_dataset
```
这里的关键参数解释如下:
- `--resume`: 加载保存的最佳模型状态字典路径;
- `--data-path`: 测试数据所在地址。
---
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