本文主要是介绍【个人项目】——细腻的人像分割,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
项目地址: segmentation.pytorch
前面介绍了,一个人像分割数据集。这里采用该数据做了人像分割的小demo。
- Supervisely 人像分割数据集格式转换
1. 测试
1.1 环境采用本机的torch140
1.2 下载预训练的模型到ckpt/ade20k-resnet50dilated-ppm_deepsup
预训练模型 | 提取码: 67xi
1.2 测试
python test.py --config config/person-resnet50dilated-ppm_deepsup.yaml
2. 训练
这里以SuperviselyPersonDataset人像分割为例做例子
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使用script/person_seg.py制作训练集,验证集的列表文件
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训练
python train.py --config config/person-resnet50dilated-ppm_deepsup.yaml
Epoch: [20][4960/5000], Time: 1.40, Data: 0.18, lr_encoder: 0.000017, lr_decoder: 0.000017, Accuracy: 98.51, Loss: 0.067323
Epoch: [20][4980/5000], Time: 1.40, Data: 0.18, lr_encoder: 0.000009, lr_decoder: 0.000009, Accuracy: 98.51, Loss: 0.067394
3. other
- 需要相关资源的留下邮箱。
这篇关于【个人项目】——细腻的人像分割的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!