deeplabv3+街景图片语义分割，无需训练模型，看不懂也没有影响，直接使用。cityscapes

最近做街景语义分割相关的工作，因为没有gpu训练模型，且训练的模型往往miou很低，并不如别人训练好的权重好用，所以在github找到了一个模型，具有cityscapes数据集预训练权重，不需要训练模型，不需要看懂模型，一行代码直接出语义分割之后的结果。

然后用pyhton进行统计像素值，统计类别所占像素值。

github链接

https://github.com/VainF/DeepLabV3Plus-Pytorch

下载代码，下载预训练好的权重

选择哪一个都行，随便下载一个，以DeepLabV3Plus-ResNet101为例

下载后的文件后缀的‘.tar’直接删除，然后将文件放到，没有checkpoints文件夹就自己建一个。

无需训练，命令行直接预测。

单张图片：
python predict.py --input datasets/data/cityscapes/leftImg8bit/train/bremen/bremen_000000_000019_leftImg8bit.png  --dataset cityscapes --model deeplabv3plus_mobilenet --ckpt checkpoints/best_deeplabv3plus_mobilenet_cityscapes_os16.pth --save_val_results_to test_results

文件夹：
python predict.py --input datasets/data/cityscapes/leftImg8bit/train/bremen  --dataset cityscapes --model deeplabv3plus_mobilenet --ckpt checkpoints/best_deeplabv3plus_mobilenet_cityscapes_os16.pth --save_val_results_to test_results

以文件夹为例：

python predict.py --input D:\000datasets\XXXX\images360  --dataset cityscapes --model deeplabv3plus_resnet101 --ckpt checkpoints/best_deeplabv3plus_resnet101_cityscapes_os16.pth --save_val_results_to  D:\000datasets\XXXX\images360分割结果

如果下载的模型是：

--model deeplabv3plus_mobilenet

--ckpt checkpoints/best_deeplabv3plus_mobilenet_cityscapes_os16.pth

--model deeplabv3plus_resnet101

--ckpt checkpoints/best_deeplabv3plus_resnet101_cityscapes_os16.pth

出现其他运行的错误，包括但不限于 numpy之类的，百度搜索一下就可以解决。

统计像素值的代码后续会公开。

dd

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下载代码，下载预训练好的权重

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