【源码】基于PyTorch的HRNet语义分割模型

项目简介

本项目实现了基于HRNet（High-Resolution Network）架构的语义分割模型。HRNet通过并行多个分辨率的卷积路径并融合它们来提取多尺度特征，提升了特征提取能力。项目不仅能对图像进行语义分割，还具备训练、验证、预测和评估等功能，便于用户开展模型训练与性能分析。

项目的主要特性和功能

1. HRNet架构：采用HRNet架构，实现高效的图像特征提取。
2. 语义分割：模型可用于图像语义分割任务，输出每个像素的类别标签。
3. 训练功能：提供模型训练功能，支持多种优化器和损失函数。
4. 验证功能：在每个训练周期结束时，进行模型验证，计算并显示损失值和mIoU（Mean Intersection over Union）指标。
5. 预测功能：提供模型预测功能，支持单张图片和文件夹中的图片进行预测。
6. 评估功能：提供模型评估功能，计算并显示mIoU指标，以及绘制混淆矩阵和mIoU曲线图。

安装使用步骤

1. 环境准备

• 安装Python 3.6或更高版本
• 安装PyTorch 1.2.0版本
• 安装其他必要的库，如torchvision、tqdm等

2. 数据准备

• 准备VOC格式的语义分割数据集，包括图像和对应的标签

3. 训练模型

• 运行train.py脚本，设置适当的参数，如数据集路径、模型架构、预训练权重路径等
• 等待训练完成，模型权重将保存在指定位置

4. 验证模型

• 在训练过程中，模型验证将自动进行，并显示损失值和mIoU指标

5. 预测

• 运行predict.py脚本，设置适当的参数，如模型路径、输入图像路径等
• 执行预测，输出预测结果的图像

6. 评估

• 运行get_miou.py脚本，设置适当的参数，如标签路径列表、预测结果路径列表等
• 计算并显示mIoU指标，以及绘制混淆矩阵和mIoU曲线图

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