pspnet训练自己的数据集

要训练自己的数据集，需要进行以下步骤：

1. 准备自己的数据集：将数据集准备好，并将其分成训练集、验证集和测试集。

2. 准备PSPNet模型：下载PSPNet的预训练权重，将其转换为keras模型或者pytorch模型，或者直接使用已经转换好的模型。

3. 配置训练参数：设置训练参数，包括学习率、优化器、损失函数等。

4. 进行训练：使用准备好的数据集和训练参数开始训练模型。

5. 进行评估：使用验证集对模型进行评估，可以得到模型的精度、召回率等指标。

6. 进行推理：使用测试集对模型进行推理，得到模型对新数据的预测结果。

需要注意的是，在准备自己的数据集时，需要将数据集的标签与图像一一对应，并且将其转换为模型所需要的格式。此外，还需要处理好数据集中的类别不平衡问题，避免出现模型偏向某些类别的情况。