DINOv2-Segmentation

环境配置根据DINOv2 - https://github.com/facebookresearch/dinov2

下载数据集

解压 dataset 到此文件夹就OK
链接: https://pan.baidu.com/s/1m4e4T_hFfY3Beu7MN2ha8A?pwd=m5dp 提取码: m5dp

下载模型参数

此文件中创建 model文件夹放入，25epoch是精度最高的模型，100epoch是最后训练loss最低的模型
链接: https://pan.baidu.com/s/1L2C9wU9VVG1GiL6LdbeLOQ?pwd=shyp 提取码: shyp

训练代码

完整训练在 Train.ipynb 中，可以直接打开观看部分可视化结果

训练Loss可视化

需要安装 TensorBoard
pip install rensorboard
tensorboard --logdir=runs/segmentation

测试代码

测试代码在 predict.ipynb 中
只需要更改
checkpoint_path = 'model/xxx.pth'
img_path = 'dataset/image/cityscapes_xxx/xxx.png'
ground_truth_path = /dataset/label/cityscapes_19classes_xxx/xxx.png‘
! 注意test数据集的 ground_truth 是完全空白的，但是路径也需要写入代码