【源码】基于Python和PyTorch框架的图像语义分割系统

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch框架的图像语义分割系统，目标是对图像进行像素级分类。系统采用深度残差网络（ResNet）、Res2Net、MobileNetV2等作为特征提取的主干网络，结合DeepLabV3+模型及其增强版进行语义分割，同时集成多种损失函数和学习率调度器优化模型训练过程。

项目的主要特性和功能

1. 多种主干网络支持：支持ResNet、Res2Net、MobileNetV2等多种主干网络提取特征，并结合DeepLabV3+模型进行语义分割。
2. 多种损失函数：集成Focal Loss、OHEM Cross Entropy、Label Smoothing等损失函数，解决类别不平衡问题，提升模型性能。
3. 自定义学习率调度器：使用PolyLR学习率调度器，实现多项式衰减的学习率调整策略。
4. 实时可视化：支持用Visdom实时可视化训练过程，便于监控模型训练状态。
5. 辅助工具：提供反标准化、设置BN层动量、创建文件夹等辅助函数，简化数据处理和模型训练流程。

安装使用步骤

1. 假设用户已下载并解压项目源码文件。
2. 安装必要的Python库，如PyTorch、torchvision、visdom等。
3. 准备数据：
4. 在datasets/data/VOCdevkit/VOC2012/JPEGImages目录下放入需要推理的图片。
5. 在相同目录下新建一个SegmentationClassAug文件夹。
6. 生成测试列表：
7. 进入datasets/data/目录，运行create_list.py文件，生成test.txt文件，记录所有要推理的图片文件名。
8. 推理：
9. 在根目录下运行以下命令进行推理： bash python main.py --model deeplabv3plus_res2net101_v1b --gpu_id 0 --year 2012_aug --save_val_results --ckpt checkpoints/best_deeplabv3plus_res2net101_v1b_voc_os16.pth --test_only
10. 推理结果将保存在results文件夹下。

注意事项

• 项目涉及深度学习模型的训练和推理，可能需要较高的计算资源和较长的运行时间。
• 请确保已下载并放置训练好的权重文件到checkpoints文件夹中。

下载地址

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