• 飞桨论文复现营 第七期
• PS-MT-paddle
• • • 简介：本项目主要完成了ps-mt半监督语义分割的paddle的复现，
    • 参数设置：
    • 复现结果：
    • 训练步骤：
    • 存在问题：

飞桨论文复现营 第七期

PS-MT-paddle

简介：本项目主要完成了ps-mt半监督语义分割的paddle的复现，

[CVPR'22][Perturbed and Strict Mean Teachers for Semi-supervised Semantic Segmentation]

by Yuyuan Liu, Yu Tian, Yuanhong Chen, Fengbei Liu, Vasileios Belagiannis and Gustavo Carneiro

Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR), 2022

原作者是由pytorch构建，github地址

参数设置：

1.数据集使用Pascal VOC12 dataset，原始数据下载地址：origion dataset,SegmentationClassAug

2.预训练模型：[Pre-trained models](链接：https://pan.baidu.com/s/1xzY--3prSYDdgjwwSKc5ZA?pwd=563o 提取码：563o)

3.训练参数设置：在数据集分类使用Pascal voc 2012数据划分1/2（732） , Deeplabv3+(resnet 101）

单卡： batch_size=16 (8 labelled, 8 unlabelled data) , learning rate 2.5e-3,epoch 80,unsup_weight 0.6,warm_up 5,semi_p_th 0.6;

复现结果：

训练细节：VOC12 dataset

复现精度：miou 78.05%

训练模型：[model](链接：https://pan.baidu.com/s/1UK0awndzzbKTLh415oGMNg?pwd=myqo 提取码：myqo)

训练步骤：

1.将数据集放在VocCode目录下，修改路径：DataLoader/voc.py

2.预训练模型放在Model/Deeplabv3_plus/Backbones/pretrained下，修改路径：Model/Deeplabv3_plus/EntireModel.py

3.运行训练脚本：python main.py

存在问题：

目前单卡已经复现完成，多卡还不完善