项目下一步开发计划

[guanfuchen]

删除线表示任务完成或基本完成。

• 增加DALI处理数据增广
• 增加多机多卡训练
• 代码重构，参考Python风格规范
• 增加学习率调整率策略和优化器选择，增加step学习率，由于要多个step间隔，可以用list但是比较麻烦，预期后面增加文本配置文件。
  参考schedulers和optimizers
  参考StepLR
• 将LRN模型多loss损失进行复现
• 总结3D相关的语义分割综述
• add benchmark for different models add benchmark for different models #9
• 增加模型DeConvolution，参考 Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation #48
• 增加模型FRRN A和FRRN B，参考 Full-Resolution Residual Networks for Semantic Segmentation in Street Scenes #50
• 增加实现另一种权重损失函数bootstrapped_cross_entropy2d，参考 Bridging Category-level and Instance-level Semantic Image Segmentation #49
• 增加GPU资源不足时用梯度累加近似多batch训练，参考博客PyTorch 大批量数据在单个或多个 GPU 训练指南，仍在调试测试性能，测试没有问题，但是训练需要注意，这种操作相当于增加了batch，需要设置相当的学习率，原先batch size为1时学习率设置较小1e-4，如果用了grad_acc_steps=5那么可以设置稍大的学习率1e-5
• 查看LightNet，看看相关实现以及其他相关论文架构代码。
• 预计增加future semantic segmentation, 参考Future Semantic Segmentation with Convolutional LSTM
• 目前仓库由于增加太多内容比较乱，将主要重构一下，增加input_channel适应不同输入通道
• 增加DenseASPP模块，参考 DenseASPP for Semantic Segmentation in Street Scenes #27 ，参考实现DenseASPP
• 阅读Wider or Deeper: Revisiting the ResNet Model for Visual Recognition论文并实现相关结构，参考 Wider or deeper: Revisiting the resnet model for visual recognition #15 ，下一步实现Wider or Deeper分类网络和对应的分割网络
• 阅读Large Kernel Matters Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network并实现相关网络结构，参考 Large Kernel Matters -- Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network #51
• 参考resnet.py，将原先的fcn_resnet的思路用反卷积，DeconvBottleneck和Bottleneck的方法实现
• 阅读Exploring Context with Deep Structured models for Semantic Segmentation论文
• 阅读Context Encoding for Semantic Segmentation论文并实现相关结构，参考 Context Encoding for Semantic Segmentation #52
• 重构代码PSPNet，可参考模型PyTorch-Encoding，可以参考pytorch-segmentation，其中有PSPNet，UNet和DeepLabV3的实现
• 参考(pt_mobilenetv2_deeplabv3)[https://github.com/jinfagang/pt_mobilenetv2_deeplabv3]实现基于mobilenetv2的deeplabv3模型
• ...

[DeppMeng]

感谢作者的分享~不知作者有没有增加HRNet相关model的计划https://github.com/HRNet/HRNet-Semantic-Segmentation？