mmsegmentation的调试我花了不少时间，我用的天池篡改检测数据，原始数据是jpg格式，label是0-255之间像素的一个png格式，这里有几个问题：1.0-255像素之间是多个值，而不是只有两类

目录一、mmsegmentation源码下载二、放置自己的数据集三、创建自己的数据集类型四、修改源码五、训练六、预测一、mmsegmentation源码下载https://github.com/open-mmlab

文章目录一、数据格式转换二、datasetclass文件配置；1.设置数据集文件2.修改mmseg/datasets/目录下的_init_.py三、在configs/_base_/datasets下面对数据加载进行定义四、在configs/下面选择你需要的模型参数进行修改五、返回tools/train.py进行训练六、推理一、数据格式转换在tools/convert_datasets路径下新建IS

背景介绍：需要将之前在ubuntu系统基于GPU训练的模型，复制到windows系统下用cpu进行测试推理。步骤如下：1.创建anconda虚拟环境2.使用conda安装pytorch-cpu以及对应的torchvision。这一步如果使用pip安装虽然快，但是后面会遇到提示缺少ninja，无法编译mmcv的问题。3.这一步最重要，检查是否在环境中配置了cl.exe的路径，并在cmd中输入cl，检

1.修改训练方式为按epoch计算在mmseg的工程使用中，一般情况默认训练的次数是按照inter去计算的，比如swin中160000个inter，每4000次inter进行一次模型验证，并保存一次模型，这样的计算方式有时不能直接满足按epoch计算的训练方式。本人还是习惯用epoch来验证和保存模型，那么只需要修改config中的一处既可以。接下来就代码展示：inter的训练方式runner=d

1.学习前言mmsegmentation是一个基于ptorch的语义分割代码库，其中复现了众多先进的分割模型。由于代码风格统一，功能齐全，我打算用mmseg来跑对比实验。

MMSegmentation是一个基于PyTorch的语义分割开源工具箱，是OpenMMLab项目的一部分，源码在https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation

GitHub地址：https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation官方文档：https://mmsegmentation.readthedocs.io/en/latest

MMsegmentation指导文档欢迎来到MMSegmentation的文档!—MMSegmentation0.26.0文档下载之后的验证安装环节出现问题Q：MIM无法下载py文件和pth权重。

目录1MMSegmentation简介2MMSegmentation示例代码讲解2.1MMSegmentation下载2.2导入MMSegmentation包2.3数据集导入2.4配置文件（Config

379054782论文:https://arxiv.org/abs/2105.15203代码会尽快开源，链接：https://github.com/NVlabs/SegFormerPS:SegFormer很快也会在mmsegmentation

本人采用voc格式数据集对mmseg底层代码进行分析，本文适合对mmseg使用流程比较熟悉的同学食用数据增广部分代码分析1.数据增广使用:mmsegmentation/tools/convert_datasets

mmSegmentation使用mmSegmentation的使用参考：mmseg安装：1.安装依赖包：2.mmcv安装3.mmseg安装mmseg训练1.单GPU2.多GPUmmSegmentation

1、Swin-Transformer-Semantic-Segmentation系列版本2、兼容的MMSegmentation和MMCV版本如下。请安装正确版本的MMCV，以避免安装问题。

目录活跃之星月度贡献者星星说|活跃之星：章舸帆MM系列多个算法库焕新上线1.MMCV2.MMDetection3.MMClassification4.MMPose5.MMDetection3D6.MMSegmentation7

目录1.安装条件2安装过程3.REF:1.安装条件1.安装需求LinuxormacOS(Windowsisinexperimentalsupport)Python3.6+PyTorch1.3+CUDA9.2+(IfyoubuildPyTorchfromsource,CUDA9.0isalsocompatible)GCC5+MMCVwindows不推荐安装和使用兼容的MMSegmentationan

mmcv是由OpenMMLab开源的一个计算机视觉的基础库，支持了OpenMMLab众多开源的优秀仓库(比如，MMDetection、MMSegmentation、MMSelfSup等等)。

参考https://mmsegmentation.readthedocs.io/zh_CN/latest/dataset_prepare.html下载对应的数据集，下载完成后运行pythontools/

自定义数据读取方式即将原本的mmcv.imfrombytes读取固定目录格式的图片直接改成mmcv.imread读取csv文件的格式定义数据读取方式在/mmsegmentation-master/mmseg

mmseg/models/losses/模块中添加L1Loss定义：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfrom..builderimportLOSSES@LOSSES.register_module()classL1Loss(nn.Module):#TODO:weightdef__init__(self,loss_na

mmsegmentation对数据集的读取与处理对于自定义数据集需要在mmseg/datasets下建立自己的数据集文件,如importos.pathasospfrom.builderimportDATASETSfrom.customimportCustomDataset

目录1.mmsegmentation之model2.mmsegformer之datasets2.1dataconfig2.2dataclass2.3totalconfig3.运行1.mmsegmentation

目录问题一：问题二：问题三：问题一：ImportError:/data/tangyujin/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/mmcv/_ext.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so:undefinedsymbol:_ZN6caffe28TypeMeta21_typeMetaDataInstance

用之前搭建好的mmdetection，总显示找不到cuda10.1的so文件，没办法，只好重新安装一下，这次过程很简单。1.创建conda虚拟环境condacreate-nmmsegpython=3.7-ycondaactivatemmseg2.配置环境condainstallpytorch==1.6.0torchvision==0.7.0cudatoolkit=10.1-cpytorch-y3.

mmsegmentation使用记录mmseg官方代码https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation一、环境搭建环境搭建可参考如下链接：https://github.com

1.了解配置config文件结构：config/_base_下有4种基本组件类型：datasetmodelscheduledefault_runtime同一文件夹下的所有配置，建议只具有一个原始配置，所有其他配置从原始配置继承，这样继承级别的最大值为3为了便于理解，如果用户在DeepLabV3的基础上进行一些修改，建议用户可以先通过继承基本的DeepLabV3结构，然后再配置文件中修改必要的字段_

首先说明一下我的运行环境是在win10下的遇到的第一个问题就是在训练的时候不知道在哪里能运行模型，后来参考mmsegmentation文档才明白该在哪里进行train，具体的train文件是在tools

目录前言mmsegmentation下载：mmsegmentation官网：欢迎来到MMSegmentation的文档!

1、构建环境参考mmsegmentation使用说明：创建虚拟环境condacreate-nmmsegmentationpython=3.8进入虚拟环境condaactivatemmsegmentation

readme20201115装mmseg和mmdet自从把需要build的ops放到mmcv-full里面后，install变的相当容易和快速install记住先想好torchmmcv的版本，torch1.6的模型torch1.4无法加载,mmcv老版本不太行，我这里用的是python==3.6torch==1.6torchvison==0.7mmcv-full==1.2.0tqdmalbumen

本文主要根据mmsegmentation的官方教程（教程链接在这里），并且看了b站的视频，一步步实现代码中的demo教程，主要包含以下两方面的功能：通过MMSeg加载预训练好的权重，输入单张图片，实现分割

MMSegmentation是OpenMMLab开源项目里的语义分割领域的算法工具箱，它实现了许多高质量语义分割算法模型和数据集，也为语义分割任务提供了统一的框架和基准测试。

最近在试mmseg项目中各种模型的参数调整实验，关注到一个class_weight参数，按照官网说明，这个参数是可以调节样本不平衡带来的拟合问题，提升算法精度的一个手段。一般实现在config文件中的decode_head中，默认所有类别样本的class_weight权重是一样的。下面就以例子来进行说明。../configs/_base_/models/ann_r50-d8.py#modelset

1、官网2、兼容的MMSegmentation和MMCV版本如下。请安装正确版本的MMCV，以避免安装问题。

3.1OCR的网络框架3.2Objectregionrepresentations3.3Objectcontextualrepresentations3.4Augmentedrepresentations4基于MMsegmentation

deeplabv3+框架图图源自网络，后面会出现多次。为了方便萌新看懂，本文会指出每个部分对应代码的哪一段。PS:该框架图只表示大概流程，具体数字在代码中会有变动。程序入口一般都是在终端运行pythontools/train.py./configs/你的配置文件--work-dir指定的工作目录执行命令要调试代码，就要在pycharm里debug它，所以不能用终端的命令。进入mmsegmentat

其中，所有的type，都可以在mmsegmentation\mmseg\models中找到。

1.数据集的制作和使用数据可以使用labelme进行数据标注，labelme还提供了数据集格式转换脚本，可以将labelme数据集格式转换为voc数据集格式转换后：JPEGImages为图片，SegmentationClassPNG为标签2.配置文件的修改1.运行train.py，生成完整的模型配置文件，对完整的模型配置文件进行修改。配置文件每个GPU的batch_size一定要大于1#E:/MM

前言：给大家说一下怎么使用mmsegmention时，毕竟自己用mmsegmention走过很多弯路，然后结合其他人的文章和mmsegmention自己的doc来写下这个教程第一部分：我的电脑配置处理器11thGenIntel(R)Core(TM)[email protected]机带RAM16.0GB(15.8GB可用)显卡GEFORCERTX3060电脑在windows环境WSL2

通过重新组织数据来定制数据集最简单的方法是将您的数据集进行转化，并组织成文件夹的形式。如下的文件结构就是一个例子。├──data│├──my_dataset││├──img_dir│││├──train││││├──xxx{img_suffix}││││├──yyy{img_suffix}││││├──zzz{img_suffix}│││├──val││├──ann_dir│││├──train│

文章目录0.mmSegmentation介绍1.mmSegmentation基本框架1.1.mmSegmentation的model设置1.2.mmSegmentation的dataset设置1.2.1

简介mmsegmentation作为OpenLab重要的开源分割训练框架，统一了之前大家各写个的训练网络，导致很多工作无法复现。

首先确保在服务器上正常安装了MMSeg，注意安装完还需建立与自己的数据集之间的软连接，官方安装教程如下：https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/blob

项目场景：MMSegmentation是一个基于PyTorch的开源语义分割工具箱。它是OpenMMLab项目的一部分。主分支与PyTorch1.5+一起使用。

CSDN上关于mmsegmentation的资料好像很少，在这里经过我几天的摸索，可以在这里大致介绍一下自定义数据集要怎么使用：数据集格式要将自己的数据集整理成下面的格式：其中annotation一定要是二维图片

目录1.语义分割介绍2.语义分割的应用自动驾驶遥感图像分析医学图像分析3.MMSegmentation算法库框架介绍3.1MMSegmentation目录结构3.2MMSegmentation模型实现4

针对每一个具体的任务，我们都提供了一个相应的算法库，如用于分类任务的MMClassification，用于检测任MMDetection和用于分割任务的MMSegmentation等等。

第一步：选择一种数据组织格式，这里以ADE20K为例。修改config文件，以config/ster/setr_naive_512x512_160k_b16_ade20k.py为例：修改num_calss，将原来的num_class=150修改为自己的数据集类别数。第二步：修改config继承的_base_/datasets/ade20k.py文件将原始的data_root修改为自己数据集的dat

【Python】mmSegmentation语义分割框架教程（自定义数据集、训练设定、数据增强）_体会编程语言独到的美-CSDN博客_mmsegmentation教程mmSegmentation开源语义分割框架详细入门教程

一、前提确认已经安装好了mmsegmentation的环境。具体安装方法，请看官方的get_started.md。