mmsegmentation训练fcn
时间: 2025-05-17 15:00:45 浏览: 25
### 使用 MMSegmentation 框架训练 FCN 进行语义分割
#### 准备环境
安装 `MMSegmentation` 及其依赖项是第一步。可以通过以下命令完成:
```bash
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html
git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
cd mmsegmentation
pip install -e .
```
其中 `{cu_version}` 和 `{torch_version}` 需要根据本地 CUDA 版本和 PyTorch 版本来调整。
#### 数据准备
对于特定的数据集,如 Pascal VOC 或者 Cityscapes, 应该按照官方文档说明准备好数据文件夹结构,并下载对应的预处理脚本转换成所需格式[^2]。
#### 修改配置文件
创建一个新的配置文件用于定义模型架构和其他参数设置。可以基于默认的 FCN 配置模板进行修改:
```python
_base_ = [
'../_base_/models/fcn_r50-d8.py', '../_base_/datasets/pascal_voc12_aug.py',
'../_base_/default_runtime.py'
]
model = dict(
pretrained='open-mmlab://resnet50_v1c',
backbone=dict(depth=50),
decode_head=dict(num_classes=21))
data = dict(samples_per_gpu=4)
optimizer = dict(type='SGD', lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=0.0005)
runner = dict(type='IterBasedRunner', max_iters=20000)
evaluation = dict(interval=2000, metric=['mIoU'])
checkpoint_config = dict(by_epoch=False, interval=2000)
log_config = dict(
interval=50,
hooks=[
dict(type='TextLoggerHook'),
dict(type='TensorboardLoggerHook')
])
```
此段代码指定了使用 ResNet-50 作为骨干网,解码头类别数目设为 21 (适用于 Pascal VOC),以及其他必要的优化器、迭代次数等超参设定。
#### 开始训练过程
当一切就绪之后,在终端执行如下指令启动训练任务:
```bash
python tools/train.py configs/fcn/fcn_r50-d8_512x1024_20k_cityscapes.py --gpu-id 0
```
这里假设只有一张 GPU 卡可用;如果有更多显卡,则可通过指定其他 ID 来分配资源。
#### 测试与评估
训练完成后可运行测试脚本来验证最终效果:
```bash
python tools/test.py \
configs/fcn/fcn_r50-d8_512x1024_20k_cityscapes.py \
work_dirs/fcn_r50-d8_512x1024_20k_cityscapes/latest.pth \
--eval mIoU
```
上述命令会加载最新保存下来的权重文件来进行推理,并输出平均交并比(mIoU)指标得分以衡量模型表现。
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