mmsegmentation voc数据集配置

### 配置 MMSegmentation 中 VOC 数据集的方法 要在 mmsegmentation 中使用 Pascal VOC 数据集，需要完成以下几个方面的配置： #### 1. 数据集准备 Pascal VOC 数据集通常由图像文件和对应的标签文件组成。标签文件通常是 PNG 图像格式，其中每个像素值表示该位置属于某个类别。确保下载并解压 Pascal VOC 数据集，并将其目录结构整理成如下形式[^1]： ``` VOCdevkit/ ├── VOC2012/ │ ├── JPEGImages/ # 存放原始图片 │ ├── SegmentationClass/ # 存放语义分割的 ground truth 标签图 │ ├── ImageSets/ # 存放划分好的训练验证集合列表 │ └── Segmentation/ # 训练、验证集合的 txt 文件 ``` 如果数据集中缺少某些子目录或文件，请按照官方文档中的说明补充完整。 --- #### 2. 修改配置文件 mmsegmentation 提供了一个灵活的配置系统来支持不同的模型和数据集。以下是针对 Pascal VOC 数据集的一个典型配置示例： ```python # _base_ = '../configs/_base_/models/deeplabv3_r50-d8.py' _base_ = './deeplabv3_r50-d8_512x512_20k_voc12aug.py' data_root = 'data/VOCdevkit/VOC2012/' crop_size = (512, 512) train_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), dict(type='LoadAnnotations', reduce_zero_label=True), dict(type='Resize', img_scale=(2048, 512), ratio_range=(0.5, 2.0)), dict(type='RandomCrop', crop_size=crop_size, cat_max_ratio=0.75), dict(type='RandomFlip', prob=0.5), dict(type='PhotoMetricDistortion'), dict(type='Normalize', mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True), dict(type='Pad', size=crop_size, pad_val=0, seg_pad_val=255), dict(type='DefaultFormatBundle'), dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_semantic_seg']), ] test_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), dict( type='MultiScaleFlipAug', img_scale=(2048, 512), flip=False, transforms=[ dict(type='Resize', keep_ratio=True), dict(type='RandomFlip'), dict(type='Normalize', mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True), dict(type='ImageToTensor', keys=['img']), dict(type='Collect', keys=['img']), ]) ] data = dict( samples_per_gpu=4, workers_per_gpu=4, train=dict( type='VOCDataset', data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/train.txt', pipeline=train_pipeline), val=dict( type='VOCDataset', data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/val.txt', pipeline=test_pipeline), test=dict( type='VOCDataset', data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/val.txt', pipeline=test_pipeline)) ``` 上述配置中： - `type='VOCDataset'` 表明我们正在加载 Pascal VOC 数据集。 - `data_root`, `img_dir`, 和 `ann_dir` 参数指定了数据路径以及图像和标注的位置。 - `split` 参数用于指定哪些样本被分配给训练集或验证集。 --- #### 3. 运行脚本 准备好数据和配置后，可以通过以下命令启动训练过程： ```bash python tools/train.py configs/voc/deeplabv3_r50-d8_512x512_20k_voc12aug.py --work-dir work_dirs/deeplabv3_r50-voc ``` 此命令会基于指定的配置文件运行训练流程，并将日志和权重保存到 `--work-dir` 所指向的目录下。 --- #### 4. 测试与评估 当模型训练完成后，可以使用测试脚本来评估其性能： ```bash python tools/test.py configs/voc/deeplabv3_r50-d8_512x512_20k_voc12aug.py \ work_dirs/deeplabv3_r50-voc/latest.pth \ --eval mIoU ``` 这一步骤会对验证集上的预测结果计算指标（如 mIoU），从而帮助分析模型的表现。 --- ### 注意事项 - 如果使用的 GPU 数量不同，则可能需要调整 `samples_per_gpu` 或者批量大小参数以适应硬件资源。 - 确保安装了最新版本的 mmsegmentation 库及其依赖项。 ---