提交 164ade2c 编写于 作者: W wuyefeilin 提交者: Zeyu Chen

Update Traning tutorial (#38)

* Update finetune_deeplabv3plus.md

* Update finetune_icnet.md

* Update finetune_unet.md
上级 b414980d
...@@ -47,7 +47,7 @@ python pretrained_model/download_model.py deeplabv3p_xception65_bn_coco ...@@ -47,7 +47,7 @@ python pretrained_model/download_model.py deeplabv3p_xception65_bn_coco
数据集的配置和数据路径有关,在本教程中,数据存放在`dataset/mini_pet` 数据集的配置和数据路径有关,在本教程中,数据存放在`dataset/mini_pet`
其他配置则根据数据集和机器环境的情况进行调节,最终我们保存一个如下内容的yaml配置文件,存放路径为**configs/test_deeplabv3p_pet.yaml** 其他配置则根据数据集和机器环境的情况进行调节,最终我们保存一个如下内容的yaml配置文件,存放路径为**configs/deeplabv3p_xception65_pet.yaml**
```yaml ```yaml
# 数据集配置 # 数据集配置
...@@ -91,7 +91,7 @@ SOLVER: ...@@ -91,7 +91,7 @@ SOLVER:
在开始训练和评估之前,我们还需要对配置和数据进行一次校验,确保数据和配置是正确的。使用下述命令启动校验流程 在开始训练和评估之前,我们还需要对配置和数据进行一次校验,确保数据和配置是正确的。使用下述命令启动校验流程
```shell ```shell
python pdseg/check.py --cfg ./configs/test_deeplabv3p_pet.yaml python pdseg/check.py --cfg ./configs/deeplabv3p_xception65_pet.yaml
``` ```
...@@ -100,7 +100,7 @@ python pdseg/check.py --cfg ./configs/test_deeplabv3p_pet.yaml ...@@ -100,7 +100,7 @@ python pdseg/check.py --cfg ./configs/test_deeplabv3p_pet.yaml
校验通过后,使用下述命令启动训练 校验通过后,使用下述命令启动训练
```shell ```shell
python pdseg/train.py --use_gpu --cfg ./configs/test_deeplabv3p_pet.yaml python pdseg/train.py --use_gpu --cfg ./configs/deeplabv3p_xception65_pet.yaml
``` ```
## 六. 进行评估 ## 六. 进行评估
...@@ -108,7 +108,7 @@ python pdseg/train.py --use_gpu --cfg ./configs/test_deeplabv3p_pet.yaml ...@@ -108,7 +108,7 @@ python pdseg/train.py --use_gpu --cfg ./configs/test_deeplabv3p_pet.yaml
模型训练完成,使用下述命令启动评估 模型训练完成,使用下述命令启动评估
```shell ```shell
python pdseg/eval.py --use_gpu --cfg ./configs/test_deeplabv3p_pet.yaml python pdseg/eval.py --use_gpu --cfg ./configs/deeplabv3p_xception65_pet.yaml
``` ```
## 模型组合 ## 模型组合
......
...@@ -47,7 +47,7 @@ python pretrained_model/download_model.py icnet_bn_cityscapes ...@@ -47,7 +47,7 @@ python pretrained_model/download_model.py icnet_bn_cityscapes
数据集的配置和数据路径有关,在本教程中,数据存放在`dataset/mini_pet` 数据集的配置和数据路径有关,在本教程中,数据存放在`dataset/mini_pet`
其他配置则根据数据集和机器环境的情况进行调节,最终我们保存一个如下内容的yaml配置文件,存放路径为`configs/test_pet.yaml` 其他配置则根据数据集和机器环境的情况进行调节,最终我们保存一个如下内容的yaml配置文件,存放路径为**configs/icnet_pet.yaml**
```yaml ```yaml
# 数据集配置 # 数据集配置
...@@ -93,7 +93,7 @@ SOLVER: ...@@ -93,7 +93,7 @@ SOLVER:
在开始训练和评估之前,我们还需要对配置和数据进行一次校验,确保数据和配置是正确的。使用下述命令启动校验流程 在开始训练和评估之前,我们还需要对配置和数据进行一次校验,确保数据和配置是正确的。使用下述命令启动校验流程
```shell ```shell
python pdseg/check.py --cfg ./configs/test_pet.yaml python pdseg/check.py --cfg ./configs/icnet_pet.yaml
``` ```
...@@ -102,7 +102,7 @@ python pdseg/check.py --cfg ./configs/test_pet.yaml ...@@ -102,7 +102,7 @@ python pdseg/check.py --cfg ./configs/test_pet.yaml
校验通过后,使用下述命令启动训练 校验通过后,使用下述命令启动训练
```shell ```shell
python pdseg/train.py --use_gpu --cfg ./configs/test_pet.yaml python pdseg/train.py --use_gpu --cfg ./configs/icnet_pet.yaml
``` ```
## 六. 进行评估 ## 六. 进行评估
...@@ -110,7 +110,7 @@ python pdseg/train.py --use_gpu --cfg ./configs/test_pet.yaml ...@@ -110,7 +110,7 @@ python pdseg/train.py --use_gpu --cfg ./configs/test_pet.yaml
模型训练完成,使用下述命令启动评估 模型训练完成,使用下述命令启动评估
```shell ```shell
python pdseg/eval.py --use_gpu --cfg ./configs/test_pet.yaml python pdseg/eval.py --use_gpu --cfg ./configs/icnet_pet.yaml
``` ```
## 模型组合 ## 模型组合
......
...@@ -47,7 +47,7 @@ python pretrained_model/download_model.py unet_bn_coco ...@@ -47,7 +47,7 @@ python pretrained_model/download_model.py unet_bn_coco
数据集的配置和数据路径有关,在本教程中,数据存放在`dataset/mini_pet` 数据集的配置和数据路径有关,在本教程中,数据存放在`dataset/mini_pet`
其他配置则根据数据集和机器环境的情况进行调节,最终我们保存一个如下内容的yaml配置文件,存放路径为`configs/test_unet_pet.yaml` 其他配置则根据数据集和机器环境的情况进行调节,最终我们保存一个如下内容的yaml配置文件,存放路径为**configs/unet_pet.yaml**
```yaml ```yaml
# 数据集配置 # 数据集配置
......
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