简述pytorch版deeplabv3+测试过程

PyTorch版DeepLabv3的测试过程如下：

1.导入预训练模型

首先需要导入预训练的DeepLabv3模型，可以使用官方提供的预训练模型或者自己训练的模型。

from torchvision import models
from torch import nn

model = models.segmentation.deeplabv3_resnet101(pretrained=True)
model.classifier[-1] = nn.Conv2d(256, num_classes, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
model.eval()

其中，num_classes是待分类的类别数量。

2.准备测试数据

测试数据需要与训练数据格式相同，即包括图像和标注两部分。可以使用PyTorch的dataloader读取数据。

from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import VOCSegmentation

test_dataset = VOCSegmentation(root='path/to/VOCdevkit', year='2012', image_set='val', download=False)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=1, shuffle=False)

3.进行测试

在测试过程中，需要将测试数据输入模型进行预测，并将预测结果与标注数据进行比较。可以使用IoU（Intersection over Union）指标来评估模型的性能。

from tqdm import tqdm
from torch.nn.functional import interpolate
import numpy as np
import torch

iou_list = []
with torch.no_grad():
    for image, target in tqdm(test_loader):
        image, target = image.cuda(), target.cuda()
        output = model(image)['out']
        output = interpolate(output, size=target.shape[2:], mode='bilinear', align_corners=True)
        pred = output.argmax(dim=1).cpu().numpy()
        target = target.cpu().numpy()
        iou = np.sum((pred == target) & (target != 255)) / np.sum((pred != 255) | (target != 255))
        iou_list.append(iou)
        
print('Mean IoU: {:.4f}'.format(np.mean(iou_list)))

其中，interpolate函数用于调整预测结果的大小，argmax函数用于获取预测结果中每个像素点的分类标签。最后，将每个图像的IoU值求平均得到模型的平均性能指标。