cityscapes语义分割 MMsegementation
时间: 2025-05-12 18:45:38 浏览: 23
### 使用 MMsegmentation 框架对 Cityscapes 数据集进行语义分割
#### 安装依赖环境
为了能够顺利运行 MMsegmentation,需先按照官方文档完成必要的软件包安装[^1]。这通常涉及 Python 环境配置、PyTorch 及其相关工具链的设置。
#### 准备 Cityscapes 数据集
Cityscapes 是一个广泛应用于城市场景理解的任务数据集,特别适合评估视觉算法在街景上的表现。该数据集具有特定的数据结构,了解并遵循这些规定有助于顺利完成预处理工作[^3]。具体来说:
- **下载**:访问官方网站获取最新版本的城市景观图片及其对应的标签文件。
- **解压**:将压缩包放置于指定路径下,并确保目录层次清晰可辨识。
- **验证**:确认图像与标注之间的一致性和完整性,防止后续训练过程中出现问题。
#### 修改配置文件
MMsegmentation 支持多种网络架构的选择,在实际操作前应当编辑相应的 YAML 或者 JSON 格式的配置文件来适配 Cityscapes 特征。此过程主要包括但不限于以下几个方面:
- 设置输入尺寸以匹配原始分辨率;
- 制定损失函数类型及权重参数;
- 调整优化器选项如学习率策略等;
```yaml
data_root: 'path/to/cityscapes'
train_pipeline:
type: LoadImageFromFile,
...
model:
pretrained: None, # 如果不使用预训练模型则设为空
backbone:
type: ResNetV1c,
depth: 50,
num_stages: 4,
out_indices: (0, 1, 2, 3),
dilations: (1, 1, 2, 4),
strides: (1, 2, 1, 1),
norm_cfg:
type: SyncBN,
requires_grad: True,
norm_eval: False,
style: pytorch,
...
```
#### 开始训练流程
一切准备就绪之后就可以启动训练脚本了。通过命令行传递之前定制好的配置路径给 `tools/train.py` 工具即可触发整个计算过程。期间可以利用 TensorBoard 来监控进度和性能指标变化情况。
```bash
python tools/train.py configs/my_cityscapes_config.py --work-dir work_dirs/my_exp/
```
#### 测试与部署
当模型收敛至满意状态时,可以通过测试模式检验泛化能力,并考虑将其导出为 ONNX 或其他轻量化格式以便集成到生产环境中去。
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