关于语义分割从Github上档下来到跑通，实时

毕设做关于语义分割的，前段时间跑通一个基于resnet 101的deeplab v2的代码，但mIOU不管怎么训练都上不去，经过问师兄和查找资料可能的原因有：

• 在当前学习率下模型已经饱和；

• deeplabv2 本身mIOU 最高66%，加之算法实现过程没有优化

  由于时间关系我准备换一个参考代码，经介绍我选择Github中：
  https://github.com/GeorgeSeif/Semantic-Segmentation-Suite参考
  再次声明：本人基础不太好，遇到的问题可能比较常识，解决方法仅供参考，有错误的地方请大家赐教，共同进步。

  接下来正式开始：

1. 等待下载ing。。。
   大概528M左右，，直接在浏览器上下载.zip总是失败，于是我使用迅雷下载，果然不但速度快而且完美下好了。

2. 解压后目录下是这样的文件。

3. 直接整个文件夹导入pycharm中，（我的环境：python 3.7+tensorflow-gpu 1.12.0）先大概看一下文件里的东西，感觉很齐乎的，直接train试试水。结果报错如下：
   发现报错原因是没有下载好resnet101，在utils/get_pretrained_checkpoints.py中找自己需要模型的URL，复制URL区下载。将下载好的模型放在models中。接下来二train，没想到直接成功，开始训练，如下图：
   美滋滋，非常感谢一位师兄，没想到坑这么少。
   大概了解了一下，训练的图片是驾驶场景，大概480张，不太多，我还是准备先训练一个模型出来试试，期间我了解一下代码结构，下篇会谈谈预测和测试时候的过程和问题。

参考：https://blog.csdn.net/qq_34606546/article/details/86514306