# 语义分割 ## 介绍 PaddleX目前提供了DeepLabv3p、UNet、HRNet和FastSCNN四种语义分割结构,多种backbone模型,可满足开发者不同场景和性能的需求。 - **mIoU**: 模型在CityScape数据集上的测试精度 - **预测速度**:单张图片的预测用时(不包括预处理和后处理) - "-"表示指标暂未更新 | 模型(点击获取代码) | mIoU | 模型大小 | GPU预测速度 | Arm预测速度 | 备注 | | :---------------- | :------- | :------- | :--------- | :--------- | :----- | | [DeepLabv3p-MobileNetV2-x0.25](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/semantic_segmentation/deeplabv3p_mobilenetv2_x0.25.py) | - | 2.9MB | - | - | 模型小,预测速度快,适用于低性能或移动端设备 | | [DeepLabv3p-MobileNetV2-x1.0](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/semantic_segmentation/deeplabv3p_mobilenetv2.py) | 69.8% | 11MB | - | - | 模型小,预测速度快,适用于低性能或移动端设备 | | [DeepLabv3_MobileNetV3_large_x1_0_ssld](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/semantic_segmentation/deeplabv3p_mobilenetv3_large_ssld.py) | 73.28% | 9.3MB | - | - | 模型小,预测速度快,精度较高,适用于低性能或移动端设备 | | [DeepLabv3p-Xception65](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/semantic_segmentation/deeplabv3p_xception65.py) | 79.3% | 158MB | - | - | 模型大,精度高,适用于服务端 | | [UNet](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/semantic_segmentation/unet.py) | - | 52MB | - | - | 模型较大,精度高,适用于服务端 | | [HRNet](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/semantic_segmentation/hrnet.py) | 79.4% | 37MB | - | - | 模型较小,模型精度高,适用于服务端部署 | | [FastSCNN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/semantic_segmentation/fast_scnn.py) | - | 4.5MB | - | - | 模型小,预测速度快,适用于低性能或移动端设备 | ## 开始训练 将代码保存到本地后运行(代码下载链接位于上面的表格中),**代码会自动下载训练数据并开始训练**。如保存为`deeplabv3p_mobilenetv2_x0.25.py`,执行如下命令即可开始训练: ``` python deeplabv3p_mobilenetv2_x0.25.py ``` ## 相关文档 - 【**重要**】针对自己的机器环境和数据,调整训练参数?先了解下PaddleX中训练参数作用。[——>>传送门](../appendix/parameters.md) - 【**有用**】没有机器资源?使用AIStudio免费的GPU资源在线训练模型。[——>>传送门](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/450925) - 【**拓展**】更多语义分割模型,查阅[PaddleX模型库](../appendix/model_zoo.md)和[API使用文档](../apis/models/semantic_segmentation.md)。