【DeepLabv3+】训练自己的数据集（小白版）

2023-12-14 17:46:47

代码来源于代码
本地训练，设备3050

一、数据集准备

1.数据集创建
在原始的根目录VOCdevkit下创建数据集Crack500文件夹，下面再创建三个文件夹。

ImageSets下创建文件夹，命名为Segmentation。里面存放生成的txt文件
JPEGImages 放原始的图片
SegmentationClass 放原始图片对应的mask图片的png格式

在这里插入图片描述

2.数据集的处理
需要用到根目录下的voc_annotation.py，目的是获得训练用的train.txt以及val.txt。（自己的数据集需要进行这一步操作）
改为自己的数据集路径，一般为相对地址。
在这里插入图片描述

二、训练

1.改参数
在train.py文件中

主要修改：
num_classes
backbone
model_path
txt文件路径

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
这里是在VOCdevkit下新建的一个数据集Crack500，需要修改txt文件地址
在这里插入图片描述
同理，根目录下的utils>dataloader.py下的读取图像的路径也需要修改
在这里插入图片描述
2.运行train.py
3.结果存放在根目录下的logs文件夹下
在这里插入图片描述

三、预测

训练结果预测需要用到两个文件，分别是deeplab.py和predict.py。
需要去deeplab.py里面修改model_path以及num_classes，这两个参数必须要修改。

model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。
num_classes指向检测类别的个数+1。

参考文献：deeplabv3+

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_45768644/article/details/134996210
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