【源码】基于TrainFramework的语义分割工具

项目简介

本项目是基于TrainFramework的语义分割工具，提供通用使用方式，让用户专注于数据处理并快速输出结果。项目遵循组合原则，支持模型设计与实现，同时提供详细的安装和使用步骤。

项目的主要特性和功能

1. 模型设计与实现：支持用户自定义模型设计，着重于模型的设计与实现。
2. 数据准备：提供数据准备指南，协助用户准备训练数据。
3. 训练引擎：基于TrainFramework实现，支持在Docker和Ubuntu环境下进行训练引擎的编译和安装。
4. 模型训练：提供详细训练步骤，涵盖准备网络、模型、优化器和学习率调度器。
5. 模型部署：支持量化和剪枝技术，可加快推理速度并减小模型大小。
6. 模型打包：支持将模型打包成so文件，方便部署和使用。

安装使用步骤

1. 编译训练引擎

（文档未详细提及，需参考相关说明）

2. 环境准备

Docker环境

• 安装Docker。
• 编译基础镜像并拷贝到工程目录。

Ubuntu环境

• 使用Python安装依赖。
• 安装训练引擎。

3. 准备数据和网络

• 准备数据，参考准备数据。
• 准备网络，参考准备网络。

4. 训练模型

Docker环境

• 编译训练镜像。
• 根据TrainFramework的配置运行训练。

Ubuntu环境

• 根据TrainFramework的配置运行训练。

5. 模型部署

量化

支持离线量化和在线量化，加快推理速度并减小模型大小。

剪枝

支持结构化剪枝和非结构化剪枝，减小模型参数冗余。

模型打包

使用Cython将模型打包成so文件，便于部署和使用。

通过上述步骤，用户能够快速搭建和部署语义分割模型，实现高效的图像分割任务。

下载地址

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