测试数据没有标注下载，

只能预测好了上传官网，官方给结果。如果觉得这个太简略，我又写了个幼稚园教程：https://blog.csdn.net/u013249853/article/details/106689414。

我只关注segmentation任务。

任务5，你的训练数据只有trainval

任务6，训练数据不限

具体的图片格式：

必须是PNG，数值0-20，colormap需要与提供的training，validation一致。

应该是这样的：

注意1.如果上传的是5，只用了trainval，那么可用的不仅仅是分割，BBox与class都可以作为辅助信息来帮助你，但是上传的时候必须有说明。这样才能与其他参赛者比较。

注意2.如果只想测试几个子类，比如segmentation一共21类，你只想对其中3类进行分割，那么你上传该三类的分割即可。

重要：

deeplab官方代码生成的颜色标注其实通道是3，而实际上官方的标注通道是1，如果用matlab看官方标注的话，长这样：

下面提供的代码可以和deeplabv3+代码结合使用，直接生成官方标注.

必须要生成raw_segmentation, 然后这里的up_dir是我想存的上传文件夹，已经建立好了空文件夹。

使用的函数colorful就是这里的代码，colorful函数总共两个参数，out放图片，dir放地址，地址类似于‘/VOC2012/Segmentation/comp6_test_cls/2007_000006.png‘

      save_annotation.save_annotation(crop_semantic_prediction, raw_save_dir, image_filename,add_colormap=False)voc_color.colorful(crop_semantic_prediction,up_dir+'/'+image_filename+'.png')

打包也比较累：

results\results\VOC2010\Segmentation\comp5_test_cls\2007_000006.png

然后要用tar打包，比如 tar -czvf results.tar.gz ./results

生成代码可以参考：https://blog.csdn.net/u013249853/article/details/94715443

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