1樓：Kirai
樓上有大佬tf復現的PSPNet MIoU能到81.2是用了coarse + train set: 20K + 3K=23K的訓練資料。
github.com/VincentXWD/codebase-segmentation-pytorchPS：如果想讓自己的PSPNet上80，我認為需要做的改動也很小：
將backbone網路中開頭的7x7 conv拆成2個3x3的conv，再自己到Imagenet上重新訓練一下就能到80（親測）. 當然也可以自行尋找這樣的預訓練模型（手動狗頭）
2樓：木子
Tensorflow版本的復現 (both train and test)
holyseven/PSPNet-TF-Reproduce在Cityscapes val上能達到81.2， benchmark上80.3。
需要4個GPU（16G記憶體以上）。
3樓：
感覺做分割的人越來越少了。
PSPNet復現起來難度很大，我自己使用Caffe進行復現，使用ResNet101和ResNet103分別嘗試過，效能只能到60%mIoU at Cityscapes。最近看到github 上有人復現的tf版本的可以達到的不錯的效能，hellochick/PSPNet-tensorflow，還沒仔細看。
可以先學學人家是怎麼復現的，現在有一些模型都是從tf轉的Caffe。
4樓：木子六號
用pytorch搗鼓了幾天，voc上面的miou只能到67.3%。。。可能是auxloss還有些tricks，復現有難度。。。
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