pytorch-segmentation

收录理由

训练语义分割模型时，常常需要在多个仓库间切换，分别处理模型、损失函数和数据加载。这个项目把常用组件集中到一起：DeepLab V3+、PSPNet、UperNet等编码器结构，以及配套的损失函数、学习率调度、数据增强和数据集加载器。它更像一套训练工具箱，而非可直接部署的服务，借助JSON配置文件，替换模型或调整超参数都很直接。新手能直接跑通全流程，有经验的开发者也能单独阅读某个架构的实现，不必在无关代码里翻找。附带的Colab笔记本还能在浏览器里跑完整个训练循环，再决定是否占用本地GPU资源。