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bubbliiiing

deeplabv3-plus-pytorch

这是一个deeplabv3-plus-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

Model DevelopmentArchitecturePython
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贡献者
创建于 2021-08-26 · 更新于 2026-09-30 · 今日第 10816 名
主要开发者
bubbliiiingjackhanyuan

bubbliiiing/deeplabv3-plus-pytorch 排名第 10,816，有 1,290 个星标。

同类别比较

bubbliiiing/deeplabv3-plus-pytorch 排名第 10,816，此处有 8 个同类条目；xinychen/transdim 排名第 10,810。

同类别比较
名称排名指标
google-deepmind/rc-data10,802
语言:
Python
星标数:
1,294
分叉数:
239
简介:
Question answering dataset featured in "Teaching Machines to Read and Comprehend
hunkim/word-rnn-tensorflow10,803
语言:
Python
星标数:
1,294
分叉数:
483
简介:
Multi-layer Recurrent Neural Networks (LSTM, RNN) for word-level language models in Python using TensorFlow.
rocketlaunchr/dataframe-go10,809
语言:
Go
星标数:
1,293
分叉数:
99
简介:
DataFrames for Go: For statistics, machine-learning, and data manipulation/exploration
xinychen/transdim10,810
语言:
Jupyter Notebook
星标数:
1,292
分叉数:
304
简介:
Machine learning for transportation data imputation and prediction.
Nixtla/mlforecast10,823
语言:
Python
星标数:
1,288
分叉数:
142
简介:
Scalable machine 🤖 learning for time series forecasting.
opendatalab/LabelLLM10,827
语言:
TypeScript
星标数:
1,287
分叉数:
131
简介:
The Open-Source Data Annotation Platform
weihua916/powerful-gnns10,829
语言:
Python
星标数:
1,287
分叉数:
228
简介:
How Powerful are Graph Neural Networks?
Khrylx/PyTorch-RL10,831
语言:
Python
星标数:
1,286
分叉数:
192
简介:
PyTorch implementation of Deep Reinforcement Learning: Policy Gradient methods (TRPO, PPO, A2C) and Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL). Fast Fisher vector product TRPO.
关键参数与规格
关键参数与规格
参数值
语言Python
类别Model Development
子类别Architecture
星标数1,290
分叉数201
贡献者2
创建日期2021-08-26
更新日期2026-09-30
1 天星标数0
7 天星标数0
排名10,816
上次排名10,793
排名变化-23
7 天星标排名12,780
上次 7 天星标排名12,801
7 天星标排名变化21
总星标排名9,144
上次总星标排名9,132
总星标排名变化-12
国家China
README 摘录

参考资料 Reference Top News ** **:**支持多GPU训练。 ** ** **:**进行大幅度更新、支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整。 ** BiliBili视频中的原仓库地址为： ** **:**创建仓库、支持多backbone、支持数据miou评估、标

注数据处理、大量注释等。 链接: 提取码: qqq4 VOC拓展数据集的百度网盘如下： 链接: 提取码: 44mk 训练步骤 a、训练voc数据集 1、将我提供的voc数据集放入VOCdevkit中（无需运行voc_annotation. py中设置对应参数，默认参数已经

对应voc数据集所需要的参数了，所以只要修改backbone和model_path即可。 2、训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的SegmentationClass中。 3、训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。 预测步骤 a

、使用预训练权重 1、下载完库后解压，如果想用backbone为mobilenet的进行预测，直接运行predict. py就可以了；如果想要利用backbone为xception的进行预测，在百度网盘下载deeplab_xception. py文件里面，在如下部分修改model_path、num_classes、backbone使其对

应训练好的文件；**model_path对应logs文件夹下面的权值文件，num_classes代表要预测的类的数量加1，backbone是所使用的主干特征提取网络**。

常见问题

记录了多少星标和分叉？

bubbliiiing/deeplabv3-plus-pytorch 有 1,290 个星标和 201 个分叉。

仓库排名是多少？

bubbliiiing/deeplabv3-plus-pytorch 排名第 10,816。

记录的语言和类别是什么？

bubbliiiing/deeplabv3-plus-pytorch 有 1,290 个星标，语言为 Python，类别为 Model Development。

哪个仓库排名最接近？

bubbliiiing/deeplabv3-plus-pytorch 与 xinychen/transdim 比较，后者排名第 10,810，有 1,292 个星标。

README

DeepLabv3+：Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution语义分割模型在Pytorch当中的实现

目录

  1. 仓库更新 Top News
  2. 相关仓库 Related code
  3. 性能情况 Performance
  4. 所需环境 Environment
  5. 文件下载 Download
  6. 训练步骤 How2train
  7. 预测步骤 How2predict
  8. 评估步骤 miou
  9. 参考资料 Reference

Top News

2022-04:支持多GPU训练。

2022-03:进行大幅度更新、支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整。
BiliBili视频中的原仓库地址为：https://github.com/bubbliiiing/deeplabv3-plus-pytorch/tree/bilibili

2020-08:创建仓库、支持多backbone、支持数据miou评估、标注数据处理、大量注释等。

相关仓库

模型 路径
Unet https://github.com/bubbliiiing/unet-pytorch
PSPnet https://github.com/bubbliiiing/pspnet-pytorch
deeplabv3+ https://github.com/bubbliiiing/deeplabv3-plus-pytorch
hrnet https://github.com/bubbliiiing/hrnet-pytorch

性能情况

训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 mIOU
VOC12+SBD deeplab_mobilenetv2.pth VOC-Val12 512x512 72.59
VOC12+SBD deeplab_xception.pth VOC-Val12 512x512 76.95

所需环境

torch==1.2.0

注意事项

代码中的deeplab_mobilenetv2.pth和deeplab_xception.pth是基于VOC拓展数据集训练的。训练和预测时注意修改backbone。

文件下载

训练所需的deeplab_mobilenetv2.pth和deeplab_xception.pth可在百度网盘中下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1IQ3XYW-yRWQAy7jxCUHq8Q 提取码: qqq4

VOC拓展数据集的百度网盘如下：
链接: https://pan.baidu.com/s/1vkk3lMheUm6IjTXznlg7Ng 提取码: 44mk

训练步骤

a、训练voc数据集

1、将我提供的voc数据集放入VOCdevkit中（无需运行voc_annotation.py）。
2、在train.py中设置对应参数，默认参数已经对应voc数据集所需要的参数了，所以只要修改backbone和model_path即可。
3、运行train.py进行训练。

b、训练自己的数据集

1、本文使用VOC格式进行训练。
2、训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的SegmentationClass中。
3、训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
4、在训练前利用voc_annotation.py文件生成对应的txt。
5、在train.py文件夹下面，选择自己要使用的主干模型和下采样因子。本文提供的主干模型有mobilenet和xception。下采样因子可以在8和16中选择。需要注意的是，预训练模型需要和主干模型相对应。
6、注意修改train.py的num_classes为分类个数+1。
7、运行train.py即可开始训练。

预测步骤

a、使用预训练权重

1、下载完库后解压，如果想用backbone为mobilenet的进行预测，直接运行predict.py就可以了；如果想要利用backbone为xception的进行预测，在百度网盘下载deeplab_xception.pth，放入model_data，修改deeplab.py的backbone和model_path之后再运行predict.py，输入。

img/street.jpg

可完成预测。
2、在predict.py里面进行设置可以进行fps测试、整个文件夹的测试和video视频检测。

b、使用自己训练的权重

1、按照训练步骤训练。
2、在deeplab.py文件里面，在如下部分修改model_path、num_classes、backbone使其对应训练好的文件；model_path对应logs文件夹下面的权值文件，num_classes代表要预测的类的数量加1，backbone是所使用的主干特征提取网络。

_defaults = {
    #----------------------------------------#
    #   model_path指向logs文件夹下的权值文件
    #----------------------------------------#
    "model_path"        : 'model_data/deeplab_mobilenetv2.pth',
    #----------------------------------------#
    #   所需要区分的类的个数+1
    #----------------------------------------#
    "num_classes"       : 21,
    #----------------------------------------#
    #   所使用的的主干网络
    #----------------------------------------#
    "backbone"          : "mobilenet",
    #----------------------------------------#
    #   输入图片的大小
    #----------------------------------------#
    "input_shape"       : [512, 512],
    #----------------------------------------#
    #   下采样的倍数，一般可选的为8和16
    #   与训练时设置的一样即可
    #----------------------------------------#
    "downsample_factor" : 16,
    #--------------------------------#
    #   blend参数用于控制是否
    #   让识别结果和原图混合
    #--------------------------------#
    "blend"             : True,
    #-------------------------------#
    #   是否使用Cuda
    #   没有GPU可以设置成False
    #-------------------------------#
    "cuda"              : True,
}

3、运行predict.py，输入

img/street.jpg

可完成预测。
4、在predict.py里面进行设置可以进行fps测试、整个文件夹的测试和video视频检测。

评估步骤

1、设置get_miou.py里面的num_classes为预测的类的数量加1。
2、设置get_miou.py里面的name_classes为需要去区分的类别。
3、运行get_miou.py即可获得miou大小。

Reference

https://github.com/ggyyzm/pytorch_segmentation
https://github.com/bonlime/keras-deeplab-v3-plus

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