pvt分割代码

### PVT 分割算法实现代码 以下是基于 PyTorch 的 Pyramid Vision Transformer (PVT) 在语义分割中的实现示例。此代码展示了如何加载预训练的 PVT 模型并将其应用于分割任务。 #### 加载 PVT 预训练模型 ```python import torch from pvt import build_pvt # 构建 PVT 模型 model = build_pvt(pretrained=True) # 将模型设置为评估模式 model.eval() ``` 上述代码片段中，`build_pvt` 函数用于创建 PVT 模型实例[^2]。如果 `pretrained=True`，则会自动下载并加载 ImageNet 上预训练的权重。 #### 数据处理与分割示例 为了完成分割任务，通常需要对输入图像进行标准化和调整大小操作。以下是一个简单的数据预处理流程： ```python from torchvision import transforms # 定义数据转换 data_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((512, 512)), # 调整图片尺寸到 512x512 transforms.ToTensor(), # 转换为张量 transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 归一化 ]) # 假设 img 是 PIL 图像对象 img_tensor = data_transforms(img).unsqueeze(0) # 添加批次维度 ``` 此处的数据变换遵循常见的计算机视觉标准[^3]，确保输入符合模型预期。 #### 执行推理 一旦完成了数据准备，就可以运行模型以获得预测结果： ```python with torch.no_grad(): output = model(img_tensor) # 输出通常是 logits 或概率图形式 pred_mask = torch.argmax(output.squeeze(), dim=0).cpu().numpy() # 获取类别掩码 ``` 以上代码实现了从原始图像到分割掩码的映射过程。最终的结果存储在变量 `pred_mask` 中，表示像素级别的分类标签。 --- ### 结合 SegFormer 进一步优化 虽然 PVT 可直接用于分割任务，但在某些场景下可能需要更高效的架构如 SegFormer。下面展示了一个结合 CityScapes 数据集训练的例子： ```python from segformer import SegFormerModel # 初始化 SegFormer 模型 seg_model = SegFormerModel(num_classes=19) # 设置损失函数和优化器 criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=255) optimizer = torch.optim.AdamW(seg_model.parameters(), lr=1e-4) # 训练循环（简化版） for epoch in range(num_epochs): for images, masks in dataloader: outputs = seg_model(images) loss = criterion(outputs, masks.long()) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print("Training completed.") ``` 此部分代码说明了如何利用 SegFormer 提高效率的同时保持较高的精度水平。 --- ### 注意事项 - 如果目标是部署于云端，则需考虑 RESTful API 设计以及并发性能调优。 - 边缘计算环境下的应用应着重关注资源消耗问题，比如内存占用和推理速度。