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Update usage.md

上级 4b10b92c
...@@ -117,16 +117,24 @@ NOTE: ...@@ -117,16 +117,24 @@ NOTE:
```shell ```shell
python pdseg/eval.py --use_gpu \ python pdseg/eval.py --use_gpu \
--cfg configs/unet_pet.yaml \ --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 ### 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: 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 ```shell
python pdseg/vis.py --use_gpu \ python pdseg/vis.py --use_gpu \
--cfg configs/unet_pet.yaml \ --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` `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 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 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
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