mmsegmentation demo

### 使用 MMsegmentation 进行语义分割的示例代码 为了帮助理解如何使用 `mmsegmentation` 平台进行语义分割，下面提供了一个完整的流程介绍以及相应的 Python 代码片段。 #### 安装依赖库 首先需要安装必要的软件包。可以通过 pip 工具轻松完成此操作： ```bash pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html pip install mmsegmentation ``` 其中 `{cu_version}` 和 `{torch_version}` 需要替换为当前环境中 CUDA 及 PyTorch 的版本号[^1]。 #### 数据准备 对于自定义数据集的支持非常友好，在实际应用中可以参照官方给出的例子调整路径参数以适应个人需求。比如针对西瓜图像的数据集设置如下所示: ```python from mmseg.datasets.builder import DATASETS from mmseg.datasets.custom import CustomDataset @DATASETS.register_module() class WatermelonDataset(CustomDataset): CLASSES = ('background', 'watermelon') PALETTE = [[0, 0, 0], [255, 255, 255]] def __init__(self, **kwargs): super().__init__(img_suffix='.jpg', seg_map_suffix='.png', reduce_zero_label=False, **kwargs) data_root = './path/to/data' dataset_type = 'WatermelonDataset' train_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), ... ] test_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), ... ] ``` 这段脚本展示了如何创建一个新的数据集类并指定其分类标签和颜色调色板。同时指定了图片扩展名、掩码图扩展名以及其他预处理管道配置项[^2]。 #### 模型配置 选择合适的骨干网络架构非常重要。这里选择了 PSPNet 结合 ResNet-50 作为例子展示具体的模型配置方式： ```yaml norm_cfg = dict(type='SyncBN', requires_grad=True) model = dict( type='EncoderDecoder', pretrained=None, backbone=dict( type='ResNetV1c', depth=50, num_stages=4, out_indices=(0, 1, 2, 3), dilations=(1, 1, 2, 4), strides=(1, 2, 1, 1), norm_cfg=norm_cfg, norm_eval=False, style='pytorch', contract_dilation=True), decode_head=dict( type='PSPHead', in_channels=2048, in_index=3, channels=512, pool_scales=(1, 2, 3, 6), dropout_ratio=0.1, num_classes=2, norm_cfg=norm_cfg, align_corners=False, loss_decode=dict( type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=1.0)), auxiliary_head=dict( type='FCNHead', in_channels=1024, in_index=2, channels=256, num_convs=1, concat_input=False, dropout_ratio=0.1, num_classes=2, norm_cfg=norm_cfg, align_corners=False, loss_decode=dict( type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=0.4))) ``` 上述 YAML 文件描述了整个神经网络结构及其超参数设定情况。注意这里的 `num_classes` 参数应该等于你要识别的目标种类数目加一（因为包含了背景类别），即如果只有两类目标，则应设为2。 #### 训练过程 最后一步就是编写训练命令启动学习进程了。通常情况下可以直接利用工具箱自带的功能来进行批量实验管理： ```bash python tools/train.py configs/pspnet/pspnet_r50-d8_4xb2-40k_watermelon_segmen-512x1024.py --work-dir work_dirs/tutorial_experiments/ ``` 这条指令会读取之前提到过的配置文件，并将其应用于名为 `tutorial_experiments` 的工作目录下的新项目当中去执行训练任务[^3]。