有关PaddleSeg图像分割源码的疑惑

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Ronniee 发布于2021-03

有无佬儿讲解一下，PadddleSeg新版及近期的几个版本的源码里的 train.py 文件，具体位置在 PaddleSeg-release-v2.0.0-rc\paddleseg\core\train.py，我看这个文件里定义的 train 函数，在 .py 文件中的大概 120-130 行处，在加载训练集数据的时候对每个 batch 的 data 拆包得到了 3 个元素：images、labels 和 edges，如下图所示。我就有点不明白，为什么图像分割一个批次的数据拆包可以得到 3 个元素呢？不应该是两个元素，一个是 images，另一个是表示 batch 中每个图片各个像素对应位置属于哪一类的单通道或者多通道整形张量 mask 吗？我说的 mask 和文件中的 labels 与 edges 都分别是什么关系呢？也有可能是我学艺不精，各位佬轻喷。

全部评论(2)

Ronniee

#2 回复于2021-03

图中清晰代码如下：

    timer = Timer()
    avg_loss = 0.0
    iters_per_epoch = len(batch_sampler)
    best_mean_iou = -1.0
    best_model_iter = -1
    train_reader_cost = 0.0
    train_batch_cost = 0.0
    timer.start()

    iter = start_iter
    while iter < iters:
        for data in loader:
            iter += 1
            if iter > iters:
                break
            train_reader_cost += timer.elapsed_time()
            images = data[0]
            labels = data[1].astype('int64')
            edges = None
            if len(data) == 3:
                edges = data[2].astype('int64')

            if nranks > 1:
                logits_list = ddp_model(images)
            else:
                logits_list = model(images)
            loss = loss_computation(
                logits_list=logits_list,
                labels=labels,
                losses=losses,
                edges=edges)
            loss.backward()

Ronniee

#3 回复于2021-03

#3inhumanday回复于2021-03-07 22:01:04
已经弄明白了，打扰了（刷积分诀窍get）

（才不是）

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