语义分割学习实验-基于VOC数据集
usage：
- 下载VOC数据集，将
JPEGImagesSegmentationClass两个文件夹放入到data文件夹下。 - 终端切换到目标目录，运行
python train.py -h查看训练
(torch) qust116-jq@qustx-X299-WU8:~/语义分割$ python train.py -h
usage: train.py [-h] [-m {Unet,FCN,Deeplab}] [-g GPU]
choose the model
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-m {Unet,FCN,Deeplab}, --model {Unet,FCN,Deeplab}
输入模型名字
-g GPU, --gpu GPU 输入所需GPU
选择模型和GPU编号进行训练，例如运行python train.py -m Unet -g 0
- 预测需要手动修改
predict.py中的模型
报错如上
RuntimeError: The size of tensor a (13) must match the size of tensor b (14) at non-singleton dimension 3
输入是自己的数据集308203，crop之后是200200，选择的是fcn模型，另外两个模型都能正常运行，这个为啥不行？可能是那个地方的错误？需要修改什么参数吗？