【源码】基于Python的图像语义分割模型评估系统

项目简介

这是一个基于Python的图像语义分割模型评估系统，用于处理ADE20K数据集的图像并评估不同模型的性能。项目提供多种深度学习模型（如DeeplabV3plus、Swin Transformer等）的配置文件，支持模型的训练和评估，还具备数据预处理、模型训练、评估可视化等功能以及处理标签数据、生成mIoU榜单等辅助工具。

项目的主要特性和功能

1. 模型配置：提供基于PyTorch框架的深度学习模型配置文件，涵盖使用ResNetV1c作为骨干网络的DeeplabV3plus模型和使用Swin Transformer的语义分割模型，配置文件包含模型结构、数据集、数据预处理、训练流程等信息。
2. 数据预处理：支持ADE20K数据集的图像预处理，包括图像加载、标注加载、大小调整、裁剪、翻转等步骤，以及光度失真等增强技术。
3. 模型训练：提供模型训练流程，可定义优化器、学习率策略、日志记录、检查点保存等参数以控制训练过程。
4. 模型评估：支持在测试集上评估模型性能，并生成mIoU（mean Intersection over Union）的Top 5榜单可视化图像。
5. 榜单生成和可视化：提供生成mIoU榜单的脚本，能通过可视化图像直观展示各模型在测试集上的表现差异。
6. 标签数据处理：提供检查标签数据是否符合要求的脚本，确保数据的一致性和准确性。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件。 1. 安装Python和依赖库：安装Python环境，并安装项目所需的依赖库，如PyTorch、MMCV等。 2. 准备数据：下载ADE20K数据集，并按照项目要求进行数据预处理。 3. 模型训练：根据项目提供的模型配置文件，使用Python脚本进行模型训练。 4. 模型评估：使用提供的评估脚本，在测试集上评估模型的性能，并生成mIoU榜单可视化图像。 5. 标签数据处理：使用提供的标签数据处理脚本，检查标签数据是否符合要求。 6. 使用辅助工具：根据项目提供的辅助工具，如生成mIoU榜单、可视化图像等，进行进一步的模型性能分析和可视化。

需注意按照项目的需求进行适当的修改和配置。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】