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MMSegmentation 快速上手指南从安装到第一张语义分割结果的 30 分钟【免费下载链接】mmsegmentationOpenMMLab Semantic Segmentation Toolbox and Benchmark.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mm/mmsegmentation把一张街景照片丢进去输出逐像素的彩色掩码——路面、行人、自行车、汽车各占一种颜色。这就是 MMSegmentationOpenMMLab 的语义分割工具箱交付的东西基于 PyTorch把装环境 → 出分割结果 → 训练自己的模型这条链路压到最短。项目速写MMSegmentation 能为你做什么一句话定位它是语义分割的统一基准 模块化框架PSPNet、DeepLabV3、SegFormer 等主流算法全部开箱即用配一个配置文件就能跑。上图为仓库自带的示例输入demo/demo.png跑通后每个像素都会拿到类别标签。核心亮点只有三个模块化backbone、neck、head 拆成独立模块自由拼装即插即用几十个算法、上百个预训练模型写个模型名即可自动下载训练高效训练速度与主流代码库相当或更快官方文档从 docs/zh_cn/get_started.md 开始读推理细节见 docs/zh_cn/user_guides/3_inference.md。最短路径装好环境敲一条命令出结果先备两个前提Python 3.8以及已装好的 PyTorch按 PyTorch 官方说明装好 GPU 或 CPU 版即可。然后跟着敲pip install -U openmim mim install mmengine mim install mmcv2.0.0 git clone -b main https://gitcode.com/GitHub_Trending/mm/mmsegmentation cd mmsegmentation pip install -v -e .mim 会按本地 PyTorch 版本自动匹配 MMCV省掉手动对版本的麻烦-e表示源码可编辑安装改了代码立即生效。只想当依赖库用的话pip install mmsegmentation1.0.0一步到位。装完直接跑第一条推理命令 ⚡python demo/image_demo_with_inferencer.py demo/demo.png deeplabv3plus_r18-d8_4xb2-80k_cityscapes-512x1024 --show模型名直接写权重自动下载跑完弹出带彩色分割掩码的街景图加--out-dir result就把结果存盘。能弹出这张图说明全流程通了。单图与批量推理拿到掩码数组目标分割一张图或整个目录并且能拿到标签索引数组供后续处理。from mmseg.apis import MMSegInferencer inferencer MMSegInferencer(modeldeeplabv3plus_r18-d8_4xb2-80k_cityscapes-512x1024) # 单张图 result inferencer(demo/classroom__rgb_00283.jpg, showTrue) # 批量传目录或路径列表渲染图存 outputs/vis预测掩码存 outputs/pred inferencer(/path/to/imgs, out_diroutputs, img_out_dirvis, pred_out_dirpred)返回值是 dictpredictions是标签索引掩码二维数组visualization是渲染后的彩色图。API 实现在 mmseg/apis/inference.pyshowTrue只是弹窗口真正有用的是这两个字段。视频与摄像头逐帧分割目标对视频文件或摄像头画面做逐帧语义分割可写出结果视频。mim download mmsegmentation --config pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024 --dest . python demo/video_demo.py demo/demo.png \ pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024.py \ pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth --show第一条命令下载该模型的配置和权重第二条命令逐帧推理并弹窗播放。第一个参数换成摄像头编号如0就是实时摄像头分割加--output-file out.mp4直接把带掩码的视频写出来。训练与评估自己的语义分割模型目标用自己的数据集以 Cityscapes 为例训练一个 PSPNet 并评出 mIoU。# 1. 把原始数据集转成 MMSeg 的标注格式 python tools/dataset_converters/cityscapes.py data/cityscapes --nproc 8 # 2. 训练checkpoint 存到 work-dir python tools/train.py configs/pspnet/pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024.py --work-dir work_dirs/pspnet # 3. 评估 python tools/test.py configs/pspnet/pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024.py work_dirs/pspnet/best_mIoU_*.pth --eval mIoU转换脚本把图片与标注整理成配置能直接读取的结构其他数据集在 tools/dataset_converters/ 各有一份多卡训练改用bash tools/dist_train.sh 配置 8不想从零训就在训练命令里加--cfg-options model.pretrainedxxx.pth走微调。算法与配置速查按需取用你的需求算法配置位置快速验证基线FCNconfigs/fcn/综合性价比高PSPNetconfigs/pspnet/精度优先DeepLabV3configs/deeplabv3plus/Transformer 精度党SegFormer / Mask2Formerconfigs/segformer/、configs/mask2former/轻量实时BiSeNetV2 / CGNetconfigs/bisenetv2/、configs/cgnet/每个算法目录里都有 README.md各配置的指标和 metafile.yaml模型名与权重的清单。模型名可以直接填进MMSegInferencer(model...)自动下载权重完整榜单见 docs/zh_cn/model_zoo.md。踩坑速查按报错类型分组安装类mim install mmcv失败或 import 就崩 → PyTorch 与 MMCV 版本不匹配用 mim 重装让它自动对齐CUDA 版本对不上 → 按系统 CUDA 重装对应版本的 PyTorch再重装 MMCV运行类推理太慢 → 换 r18 小 backbone或改用配置名里带amp的半精度版本训练爆显存 → 调小 batch如4xb2改1xb1、加--amp、换小 backbone服务器上弹不出结果图 → 别用--show改用--out-fileimage_demo.py或out_dirInferencer存盘数据类报data_root路径错 → 检查 configs/base/datasets/ 里对应数据集配置的data_root是否指向真实目录类别数或调色板不对 → 确认配置里num_classes与标注类别数一致Cityscapes 解压后直接报找不到标注 → 先跑tools/dataset_converters/cityscapes.py转换继续深入交互式教程demo/MMSegmentation_Tutorial.ipynb从推理到训练逐段可跑用户指南docs/zh_cn/user_guides/覆盖配置、数据集、推理、训练测试、部署进阶指南docs/zh_cn/advanced_guides/讲清框架内部结构方便你加自定义数据集和新算法社区扩展projects/ 里有医学影像、CAT-Seg 等方向比如病理图的分割实验就放在 projects/medical 下到这里你已经能装环境、跑推理、训模型、看 mIoU——下一步无非是换一个更贴近业务的算法和配置照上面的场景继续敲就行。【免费下载链接】mmsegmentationOpenMMLab Semantic Segmentation Toolbox and Benchmark.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mm/mmsegmentation创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 MMSegmentation 快速上手指南：从安装到第一张语义分割结果的 30 分钟
MMSegmentation 快速上手指南从安装到第一张语义分割结果的 30 分钟【免费下载链接】mmsegmentationOpenMMLab Semantic Segmentation Toolbox and Benchmark.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mm/mmsegmentation把一张街景照片丢进去输出逐像素的彩色掩码——路面、行人、自行车、汽车各占一种颜色。这就是 MMSegmentationOpenMMLab 的语义分割工具箱交付的东西基于 PyTorch把装环境 → 出分割结果 → 训练自己的模型这条链路压到最短。项目速写MMSegmentation 能为你做什么一句话定位它是语义分割的统一基准 模块化框架PSPNet、DeepLabV3、SegFormer 等主流算法全部开箱即用配一个配置文件就能跑。上图为仓库自带的示例输入demo/demo.png跑通后每个像素都会拿到类别标签。核心亮点只有三个模块化backbone、neck、head 拆成独立模块自由拼装即插即用几十个算法、上百个预训练模型写个模型名即可自动下载训练高效训练速度与主流代码库相当或更快官方文档从 docs/zh_cn/get_started.md 开始读推理细节见 docs/zh_cn/user_guides/3_inference.md。最短路径装好环境敲一条命令出结果先备两个前提Python 3.8以及已装好的 PyTorch按 PyTorch 官方说明装好 GPU 或 CPU 版即可。然后跟着敲pip install -U openmim mim install mmengine mim install mmcv2.0.0 git clone -b main https://gitcode.com/GitHub_Trending/mm/mmsegmentation cd mmsegmentation pip install -v -e .mim 会按本地 PyTorch 版本自动匹配 MMCV省掉手动对版本的麻烦-e表示源码可编辑安装改了代码立即生效。只想当依赖库用的话pip install mmsegmentation1.0.0一步到位。装完直接跑第一条推理命令 ⚡python demo/image_demo_with_inferencer.py demo/demo.png deeplabv3plus_r18-d8_4xb2-80k_cityscapes-512x1024 --show模型名直接写权重自动下载跑完弹出带彩色分割掩码的街景图加--out-dir result就把结果存盘。能弹出这张图说明全流程通了。单图与批量推理拿到掩码数组目标分割一张图或整个目录并且能拿到标签索引数组供后续处理。from mmseg.apis import MMSegInferencer inferencer MMSegInferencer(modeldeeplabv3plus_r18-d8_4xb2-80k_cityscapes-512x1024) # 单张图 result inferencer(demo/classroom__rgb_00283.jpg, showTrue) # 批量传目录或路径列表渲染图存 outputs/vis预测掩码存 outputs/pred inferencer(/path/to/imgs, out_diroutputs, img_out_dirvis, pred_out_dirpred)返回值是 dictpredictions是标签索引掩码二维数组visualization是渲染后的彩色图。API 实现在 mmseg/apis/inference.pyshowTrue只是弹窗口真正有用的是这两个字段。视频与摄像头逐帧分割目标对视频文件或摄像头画面做逐帧语义分割可写出结果视频。mim download mmsegmentation --config pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024 --dest . python demo/video_demo.py demo/demo.png \ pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024.py \ pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth --show第一条命令下载该模型的配置和权重第二条命令逐帧推理并弹窗播放。第一个参数换成摄像头编号如0就是实时摄像头分割加--output-file out.mp4直接把带掩码的视频写出来。训练与评估自己的语义分割模型目标用自己的数据集以 Cityscapes 为例训练一个 PSPNet 并评出 mIoU。# 1. 把原始数据集转成 MMSeg 的标注格式 python tools/dataset_converters/cityscapes.py data/cityscapes --nproc 8 # 2. 训练checkpoint 存到 work-dir python tools/train.py configs/pspnet/pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024.py --work-dir work_dirs/pspnet # 3. 评估 python tools/test.py configs/pspnet/pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024.py work_dirs/pspnet/best_mIoU_*.pth --eval mIoU转换脚本把图片与标注整理成配置能直接读取的结构其他数据集在 tools/dataset_converters/ 各有一份多卡训练改用bash tools/dist_train.sh 配置 8不想从零训就在训练命令里加--cfg-options model.pretrainedxxx.pth走微调。算法与配置速查按需取用你的需求算法配置位置快速验证基线FCNconfigs/fcn/综合性价比高PSPNetconfigs/pspnet/精度优先DeepLabV3configs/deeplabv3plus/Transformer 精度党SegFormer / Mask2Formerconfigs/segformer/、configs/mask2former/轻量实时BiSeNetV2 / CGNetconfigs/bisenetv2/、configs/cgnet/每个算法目录里都有 README.md各配置的指标和 metafile.yaml模型名与权重的清单。模型名可以直接填进MMSegInferencer(model...)自动下载权重完整榜单见 docs/zh_cn/model_zoo.md。踩坑速查按报错类型分组安装类mim install mmcv失败或 import 就崩 → PyTorch 与 MMCV 版本不匹配用 mim 重装让它自动对齐CUDA 版本对不上 → 按系统 CUDA 重装对应版本的 PyTorch再重装 MMCV运行类推理太慢 → 换 r18 小 backbone或改用配置名里带amp的半精度版本训练爆显存 → 调小 batch如4xb2改1xb1、加--amp、换小 backbone服务器上弹不出结果图 → 别用--show改用--out-fileimage_demo.py或out_dirInferencer存盘数据类报data_root路径错 → 检查 configs/base/datasets/ 里对应数据集配置的data_root是否指向真实目录类别数或调色板不对 → 确认配置里num_classes与标注类别数一致Cityscapes 解压后直接报找不到标注 → 先跑tools/dataset_converters/cityscapes.py转换继续深入交互式教程demo/MMSegmentation_Tutorial.ipynb从推理到训练逐段可跑用户指南docs/zh_cn/user_guides/覆盖配置、数据集、推理、训练测试、部署进阶指南docs/zh_cn/advanced_guides/讲清框架内部结构方便你加自定义数据集和新算法社区扩展projects/ 里有医学影像、CAT-Seg 等方向比如病理图的分割实验就放在 projects/medical 下到这里你已经能装环境、跑推理、训模型、看 mIoU——下一步无非是换一个更贴近业务的算法和配置照上面的场景继续敲就行。【免费下载链接】mmsegmentationOpenMMLab Semantic Segmentation Toolbox and Benchmark.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mm/mmsegmentation创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考