论文Multi-Source Weak Supervision for Saliency Detection代码运行

0.

搭建conda虚拟环境，Python=3.6，用conda install 安装：pytorch=0.4.1，torchvision=0.2.1，Pillow，其余的运行main.py缺啥补啥。

conda会自动用服务器上的cuda和cudnn，不用自己安装。具体代码：

conda create -n mws python=3.6             # 构建conda虚拟环境

conda install pytorch=0.4.1 cuda90 -c pytorch           # 下载不下来，就在home/software里面找已经下载好的pytorch_0.4.1_cuda90xxxxxxxxxxxxx.tar.bz2

conda install torchvision=0.2.1

conda install Pillow

1.

需要用2张GPU运行，main.py里面加入：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1,2"

 

2.修改main.py里面的路径，准备数据集Pascalvoc-s和ground truth

parser.add_argument('--img_dir', default='/disk2/xjt/data/saliency/pascalvoc-s/')  # training dataset

               

parser.add_argument('--gt_dir', default='/disk2/xjt/data/saliency/GT/')  # training dataset

                  

3.把下载好的model

              放入最外层， 

 4.运行main.py