PyTorch 图像分割网络训练代码详解
项目简介
本项目提供了一个使用PyTorch框架训练图像分割网络的完整代码示例。通过本项目，您可以学习到如何构建数据集、进行数据预处理、搭建网络模型、设置超参数以及进行训练和验证的全过程。
主要内容
1. 数据集构建
本项目使用了Supervisely发布的人像分割数据集。数据集分为训练集和验证集，分别存储在datasets/images/train、datasets/images/val和datasets/labels/train、datasets/labels/val目录下。
2. 数据预处理
数据预处理包括图像的resize、转换为Tensor格式以及标准化处理。训练集还进行了数据增强，如水平翻转，以提高模型的泛化能力。
3. 网络模型
本项目搭建了一个简单的Encoder-Decoder结构的卷积神经网络，命名为Simplify_Net。该网络通过卷积层和反卷积层实现图像的特征提取和上采样。
4. 超参数设置
超参数包括学习率、优化器、损失函数等。本项目使用了AdamW优化器和交叉熵损失函数，并采用了余弦退火学习率策略。
5. 训练与验证
训练过程中，模型会在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证。训练过程中会打印每一轮的学习率、训练集和验证集的指标以及运行时间。
使用方法
- 克隆本仓库到本地。
- 下载数据集并放置在
datasets目录下。 - 运行
train.py文件开始训练。
依赖环境
- Python 3.x
- PyTorch
- torchvision
- numpy
- PIL
贡献
欢迎提交Issue和Pull Request，共同完善本项目。
许可证
本项目遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处声明。