mmsegmention工程配置

mmsegmention工程配置:

  1. 下载模型权重
  2. 准备数据、并转换数据为txt
  3. Config/_base_/detasets/pascal_voc12.py
  1. 修改data_root 数据路径
  2. Samples_per_gpu=  和 workers_per_gpu= 如单gpu两个值一样2或4。
  1. mmseg/datasets/voc.py

1)修改CLASSES=种类和PALETTE=色盘

5、tool/train.py

1)修改‘config’对应模型;‘work-dir’保存日志权重路径在当前目录;‘load-from预训练权重,和config一一对应

6、config/_base_/models/对应py文件

1)Norm_cfg =dict(type=‘SyncBN’,requires_grad=True)单GPU改SyncBN为BN

2)所有的(两个)num_classes=改为自己的种类(不包含背景)

7、config/

1)对应模型脚本里面的‘../_base_/datasets/自己对应.py

2)这个脚本有的同样和config/_base_/models/对应py文件,会出现SyncBN和num_classes=,要对应修改。

8、预训练模型选择要找对应分辨率的模型

9、运行train.py

多卡训练改只动dish_train.sh里面的GPU=n(n为GPU数量)

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