Ubuntu20运行SegNeXt代码提取道路水体(三)——SegNeXt训练与推理自己的数据集

训练自己的数据集

参考博客1
参考博客2（voc格式）
参考博客3（voc格式）
参考博客4（ade格式）
参考博客4（cityscrapes格式）

结合这一句话
我明白了
对数据格式的要求：
1、八位深度的mask
2、类别的顺序就代表了mask上对应类别的像素值！！！所以我需要修改一下我的图片

图片深度从24位改为8位

>>> p24 = Image.open('G:/Desktop/test.png')  # 打开24位深的RGB图像
>>> p8 = p24.convert("P")  # 将24位深的RGB图像转化为8位深的模式“P”图像
>>> p8.save("G:/Desktop/test_1.png")  #保存图像

图片深度从8位改为24位

>>> p24 = Image.open('G:/Desktop/test.png')  # 打开24位深的RGB图像
>>> p8 = p24.convert("RGB")  # 将24位深的RGB图像转化为8位深的模式“P”图像
>>> p8.save("G:/Desktop/test_1.png")  #保存图像

出现的问题

按照上面的方法训练
但是训练检测不出来road的iou
只能检测出background
不知道这是什么问题
用产生的检查点文件来预测也预测不出来

查询了很多博客
博客一
这里面提到了一个

而我在自定义我的数据集的时候并没有用到这个
现在对这个做一个尝试：
尝试的方法主要参考了这篇博客，写的很详细！

但这个代码出现了点问题
File “/home/wangtianni/.conda/envs/pytorch/lib/python3.6/os.py”, line 220, in makedirs
mkdir(name, mode)
PermissionError: [Errno 13] Permission denied: ‘/mydata’

方法一

尝试失败

直接查找不到 晕了