segformer代码复现
时间: 2025-01-14 07:54:44 浏览: 211
### SegFormer 模型代码实现与教程
#### 1. SegFormer 模型简介
SegFormer 是一种简单高效的基于 Transformer 的语义分割模型设计。该模型通过移除不必要的组件并简化结构来提高效率和性能[^1]。
#### 2. 安装依赖项
为了运行 SegFormer 模型,需要先安装必要的库和工具:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
pip install mmcv-full mmdet mmsegmentation
```
这些命令会安装 PyTorch 及其扩展模块以及 MMSegmentation 工具包,后者包含了多种预训练好的分割网络和支持函数[^2]。
#### 3. 获取预训练权重文件
可以从官方仓库获取预训练的 SegFormer 权重文件。访问 [GitHub](https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks),按照说明下载所需的 `.pth` 文件[^4]。
#### 4. 加载预训练模型
下面是一个简单的例子展示如何加载已有的 SegFormer 预训练模型来进行推理操作:
```python
import torch
from mmseg.apis import inference_segmentor, init_segmentor
from PIL import Image
import numpy as np
config_file = 'path/to/config.py'
checkpoint_file = 'path/to/checkpoint.pth'
model = init_segmentor(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
img = Image.open('example.jpg')
result = inference_segmentor(model, img)
# 将预测结果保存为图像文件
pred_mask = result[0].cpu().numpy()
Image.fromarray((pred_mask * 255).astype(np.uint8)).save("output.png")
```
此脚本初始化了一个 `SegFormer` 实例,并对其输入图片进行了前向传播得到分割掩码,最后将结果可视化成一张新图存储下来。
#### 5. 自定义数据集训练
如果想要使用自己的数据集进行微调,则需遵循如下步骤准备数据集格式并与配置文件相匹配;具体细节可以参阅 MMSegmentation 文档中的指南部分。
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