配置deeplabv3+环境

### 如何配置DeepLabV3+模型的运行环境

为了成功配置DeepLabV3+模型的运行环境，需按照特定步骤来准备所需软件包和工具。

#### 安装Python依赖库
进入项目根目录之后，通过执行命令`pip install -r requirements.txt`可以安装必要的Python库[^2]。这一步骤确保了所有必需的基础库被正确加载到环境中，从而支持后续操作顺利进行。

对于拥有NVIDIA GPU设备的情况，还需进一步设置PyTorch及其CUDA扩展：

pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

上述指令专门用于安装带有CUDA 11.1支持的PyTorch版本以及配套组件[^4]。如果目标机器不具备GPU，则可以选择仅安装CPU版PyTorch简化流程:

pip install torch torchvision

#### 准备PaddleSeg框架及相关资源
除了基础依赖外，还需要获取并准备好PaddlePaddle Segmentation (PaddleSeg) 模型库。此过程涉及下载指定配置文件如`deeplabv3p_resnet50_os8_voc12aug_512x512_40k.yml`，该文件定义了具体使用的网络结构参数和其他训练细节[^3]。

完成以上准备工作后，即构建了一个适合于运行基于PaddleSeg实现的DeepLabV3+语义分割算法的工作平台。