语义分割pytorch训练自己得数据

代码出处：github.com/VainF/DeepL… .

1. 修改位置：

• main.py处的parser.add_argument("--dataset", type=str, default='voc', choices=['voc', 'cityscapes', 'facades'], help='Name of dataset')
• main.py处的99行def get_dataset(opts)部分。
• 在datasets文件夹中新建一个数据处理函数facade.py,然后在函数中新的数据处理类，还有要在__init__.py中声明下路径:from .facades import FacadeSegmentation。
• main.py处的237行添加类别数。
• predict.py中第29行parser.add_argument("--dataset", type=str, default='voc', choices=['voc', 'cityscapes', 'facades'], help='Name of training set')。
• predict.py处69行，添加num_classes。

2. 训练数据集RueMonge2014的效果：