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UPerNet-paddle

paddle version for UPerNet

  1. 本复现基于paddle-seg,安装环境时运行pip install -r requirements.txt。
  2. 解压模型后将best_model文件夹放置在upernet_cityscapes_b8下,运行run_eval.sh 中即可得到最终结果。该结果为单尺度测试结果,复现精度为80.2,多尺度下结果应该更好。
  3. log文件位于upernet_cityscapes_b8文件夹中log下,共有三个,是因为本次训练中途中断了两次,因此共有三个log文件,mIoU训练中测试结果如下:
  4. 运行环境为租用的2*V100 32G,一张卡4张图,运行40k,最高精度为80.2。
  5. 原版模型为多任务训练,但是由于cityscapes无其他任务监督,因此该复现只预测语义分割结果。

模型文件和以及log放置位置:

链接: https://pan.baidu.com/s/1SuvJwkZM_2_bfh9K6h68uQ 提取码: xk63