From 8405aed221fbee7f412212a26c7b57a56434fd18 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: wuzewu Date: Fri, 11 Oct 2019 17:21:29 +0800 Subject: [PATCH] Update usage.md --- docs/usage.md | 12 ++++++++++-- 1 file changed, 10 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/docs/usage.md b/docs/usage.md index 03418eba..222dad69 100644 --- a/docs/usage.md +++ b/docs/usage.md @@ -117,16 +117,24 @@ NOTE: ```shell python pdseg/eval.py --use_gpu \ --cfg configs/unet_pet.yaml \ - TEST.TEST_MODEL test/saved_models/unet_pet/final + TEST.TEST_MODEL saved_model/unet_pet/final ``` +可以看到,在经过训练后,模型在验证集上的mIoU指标达到了0.70+(由于随机种子等因素的影响,效果会有小范围波动,属于正常情况)。 + ### 模型可视化 通过vis.py来评估模型效果,我们选择最后保存的模型进行效果的评估: ```shell python pdseg/vis.py --use_gpu \ --cfg configs/unet_pet.yaml \ - TEST.TEST_MODEL test/saved_models/unet_pet/final + TEST.TEST_MODEL saved_model/unet_pet/final ``` +执行上述脚本后,会在主目录下产生一个visual/visual_results文件夹,里面存放着测试集图片的预测结果,我们选择其中几张图片进行查看,可以看到,在大部分测试集中的预测效果已经很不错: + +![](./imgs/usage_vis_demo.jpg) +![](./imgs/usage_vis_demo2.jpg) +![](./imgs/usage_vis_demo3.jpg) + `NOTE` 1. 可视化的图片会默认保存在visual/visual_results目录下,可以通过`--vis_dir`来指定输出目录 2. 训练过程中会使用DATASET.VIS_FILE_LIST中的图片进行可视化显示,而vis.py则会使用DATASET.TEST_FILE_LIST -- GitLab