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这是一个关于 城市道路积水检测 的项目。代码实现基于开源框架 pytorch 和 openMMsegmentation。

下面将介绍如何对我们训练好的模型进行测试:

step1: 配置环境

conda create -n waterseg python=3.8 #01 创建python3.8的环境waterseg
conda activate waterseg             #02 激活环境

conda install pytorch torchvision -c pytorch 
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
#03 安装pytorch cpu 或者 gpu版本, 二选一

pip install -U openmim
mim install mmcv-full               #04 安装mmcv
pip install -v -e .                 #05 安装其他所需的包

step2: 数据集准备

将需要进行测试的数据集放入文件夹 data/ 中； data目录为:

data/
    img/     # 数据集图片
    label/   # 数据集标签

注意：标签需要处理为像素值$0-1$，而不是$0-255$。

step3: 修改配置文件

修改数据集配置文件: ./config/_base_/datasets/WaterDataset_360x640.py

# dataset settings
dataset_type = 'OurWater'
data_root = ''   # 公司数据集存放的根路径;

# ...

data = dict(
    samples_per_gpu=4,
    workers_per_gpu=1,
    test=dict(
        type=dataset_type,
        data_root=data_root,
        #img_dir='test/img',
        img_dir='test/img_png',             # 测试集图片存放的文件夹名: 图片;
        ann_dir='test/label_gray01_png',    # 测试集图片存放的文件夹名: 标签;
        pipeline=test_pipeline))

step4: 开始测试

在准备数据和修改配置文件之后，您可以开始测试了。请按照以下步骤进行操作：

1. 运行测试脚本 python test.py。
2. 出现证明测试模型成功🏅。

反馈和贡献

如果您在使用过程中遇到任何问题或有任何建议，请随时提出反馈。我们欢迎您的贡献！

版权信息

MMSegmentation is released under the Apache 2.0 license, while some specific features in this library are with other licenses. Please refer to LICENSES.md for the careful check, if you are using our code for commercial matters.