mmsegmentation segformer
时间: 2025-02-05 09:04:12 浏览: 70
### 关于 mmsegmentation 中 SegFormer 模型的使用
#### 安装环境并准备数据集
为了能够顺利使用 `mmsegmentation` 及其内置的 SegFormer 模型,在 Colab 或本地环境中需先按照官方指南完成必要的依赖包安装。这通常涉及设置 Python 虚拟环境以及通过 pip 工具来获取最新版本的库文件[^2]。
```bash
!pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.10/index.html
!git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
%cd /content/drive/MyDrive/mmsegmentation/
!pip install -e .
```
#### 配置模型参数
针对特定任务调整预定义好的配置文件是至关重要的一步。对于 SegFormer 来说,可以在 `configs/segformer` 文件夹下找到对应的配置模板,并根据实际需求对其进行适当修改,比如更改输入图像大小、优化器设定或是学习率策略等[^3]。
```yaml
model = dict(
type='EncoderDecoder',
pretrained=None,
backbone=dict(type='MixVisionTransformer', ...),
decode_head=dict(
type='SegFormerHead',
in_channels=[64, 128, 320, 512],
channels=256,
num_classes=NUM_CLASSES, # 用户自定义类别数量
...
)
)
```
#### 开始训练过程
当一切准备工作就绪之后,就可以利用脚本启动训练流程了。这里假设已经准备好了一个名为 `my_dataset.py` 的自定义数据加载器,并将其路径添加到了系统的 PYTHONPATH 环境变量中以便导入[^1]。
```python
from tools.train import main as train_main
import sys; sys.argv=['']; from my_dataset import MyDataset
train_main([
'tools/train.py',
'./configs/segformer/my_segformer_config.py'
])
```
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