deeplabv3语义分割数据集

### 适用于DeepLabV3语义分割模型的数据集

为了使自定义数据集适配于DeepLabV3语义分割模型，需遵循特定的结构和准备流程。以下是创建适合该模型使用的数据集的关键要素：

#### 数据集基本结构
通常情况下，一个完整的语义分割数据集应至少包含两个主要部分：图像文件夹与标注文件夹。

- **JPEGImages 文件夹**：此文件夹内放置所有的原始输入图像，这些图像应当为 `.jpg` 或其他常见图片格式[^4]。

- **SegmentationClass 文件夹**：这里存储着对应每张原图的手动标记结果，即像素级别的类别标签。这类标签一般采用PNG格式保存，并且每个颜色代表不同的对象类别。

#### 准备训练列表
除了上述提到的基础组件外，还需要额外提供两份文本文件来指导训练过程中的样本选取：

- `train.txt`: 包含所有参与训练阶段的图像名称（不含扩展名），每一行记录一条路径信息；

- `val.txt`: 类似地列出了验证集中各成员的名字，同样不带任何后缀。

#### 转换脚本实例
针对可能存在的非标准命名或格式问题，可以通过编写简单的Python脚本来自动化处理这些问题。例如，批量重命名以及生成所需的`.txt`清单文件：

import os

def generate_txt_files(image_dir, output_train_file='train.txt', output_val_file='val.txt'):
    images = sorted([f.split('.')[0] for f in os.listdir(image_dir)])
    
    split_point = int(len(images)*0.8) # 假设按8:2比例划分训练/验证集
    
    with open(output_train_file,'w') as train_f,\
         open(output_val_file,'w') as val_f:
        for i,name in enumerate(images):
            if i<split_point:
                train_f.write(f"{name}\n")
            else:
                val_f.write(f"{name}\n")

generate_txt_files('path/to/jpegimages')

#### 特殊注意事项
对于某些预训练好的权重而言，默认配置可能会依赖特定类型的骨干网络架构（如MobileNet）。因此，在实际应用过程中要注意匹配相应的设置参数，比如裁剪尺寸等超参的选择也会影响最终效果。