MMSegmentation构建deeplabv3

### 使用 MMSegmentation 实现 DeepLabV3 模型的搭建与训练 #### 1. 安装依赖 为了使用 MMSegmentation 来构建和训练 DeepLabV3 模型，首先需要安装必要的依赖项。可以通过以下命令完成环境准备： ```bash pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html pip install mmengine pip install git+https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git@main ``` 其中 `{cu_version}` 和 `{torch_version}` 应替换为当前使用的 CUDA 版本和 PyTorch 版本。 #### 2. 配置文件说明 MMSegmentation 提供了一套灵活的配置机制来定义模型架构、数据集以及训练策略。以下是基于 DeepLabV3 的典型配置模板[^3]。 - **模型类型**: `type='EncoderDecoder'` 表明这是一个标准的编码解码器结构。 - **骨干网络 (Backbone)**: 可以选择 ResNet 或其他预训练权重作为基础特征提取模块。 - **解码头 (Decode Head)**: 对于 DeepLabV3，通常会采用 `DepthwiseSeparableASPPHead` 类型的头部组件。 - **辅助头 (Auxiliary Head)**: 这是一个可选部分，用于提升训练过程中的监督信号强度。 具体配置如下所示： ```python _base_ = [ '../_base_/models/deeplabv3_r50-d8.py', '../_base_/datasets/cityscapes.py', '../_base_/default_runtime.py' ] model = dict( backbone=dict( init_cfg=dict(type='Pretrained', checkpoint='open-mmlab://resnet50_v1c')), decode_head=dict(num_classes=19), ) data = dict(samples_per_gpu=2, workers_per_gpu=2) optimizer = dict(type='SGD', lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=0.0005) lr_config = dict(policy='poly', power=0.9, min_lr=1e-4, by_epoch=False) runner = dict(type='IterBasedRunner', max_iters=40000) checkpoint_config = dict(by_epoch=False, interval=4000) evaluation = dict(interval=4000, metric='mIoU') log_config = dict(interval=50, hooks=[dict(type='TextLoggerHook'), dict(type='TensorboardLoggerHook')]) ``` 此配置继承自默认的城市景观数据集设定，并调整了一些超参数以适应不同的硬件条件或实验需求。 #### 3. 数据准备 确保已下载并准备好目标数据集（例如 Cityscapes）。如果计划处理手写字符分割，则需创建对应的标注文件，并按照 COCO Panoptic 格式或其他支持的标准转换成 MMEditing 所接受的形式[^1]。 对于自定义数据集的支持，可以修改 `_base_/datasets/custom_dataset.py` 文件内的路径指向实际存储位置。 #### 4. 启动训练流程 一切就绪之后，执行下面这条指令即可启动整个学习周期： ```bash python tools/train.py configs/deeplabv3/deeplabv3_r50-d8_40k_cityscapes.py --work-dir work_dirs/deeplabv3_custom/ ``` 这里指定的工作目录将会保存所有的中间结果及最终导出的最佳性能版本权值档案。 --- ####