DeepLabV3+盲道分割

### 使用 DeepLabV3+ 进行盲道图像分割的方法

#### 准备工作环境
为了顺利使用 DeepLabV3+ 模型进行盲道图像分割，需先设置好开发环境。推荐采用 Python 的虚拟环境来管理依赖项。

python -m venv blindpath_env
source blindpath_env/bin/activate  # Linux 或 macOS
blindpath_env\Scripts\activate     # Windows
pip install torch torchvision torchaudio

安装必要的库之后，还需下载预训练权重以及准备数据集[^2]。

#### 获取并处理数据集
按照提供的指导，确保已获取到合适的盲道语义分割数据集，并放置于指定位置。该数据集中含有大约1400张图片覆盖9种不同场景下的盲道路面状况。确认所有图像和对应的标签文件路径无误非常重要。

#### 修改配置文件适应新模型架构
由于计划使用的不是默认的 U-Net 而是更先进的 DeepLabV3+ 架构，在开始之前要相应修改 `train_blind_path_segmentation.py` 中关于网络结构的部分定义：

import segmentation_models_pytorch as smp

model = smp.DeepLabV3Plus(
    encoder_name="resnet50",        # choose encoder, e.g. resnet34 or mobilenet_v2
    encoder_weights="imagenet",      # use ImageNet pre-trained weights for the encoder
    in_channels=3,                   # number of input channels (RGB images have 3 channels)
    classes=2                        # binary classification task; background vs path
)

这段代码片段展示了如何利用 `segmentation-models-pytorch` 库快速构建基于 ResNet 编码器的 DeepLabV3+ 模型实例[^3]。

#### 训练过程中的优化技巧
考虑到硬件性能差异较大，建议依据个人设备情况适当调整如下几个关键参数以提升效率与最终表现：

- **Batch Size**: 批量大小直接影响内存占用程度；
- **Learning Rate**: 初始学习速率决定了收敛速度和平稳度；
- **Epoch Number**: 总迭代次数影响着过拟合风险控制；

此外，还可以探索更多高级特性如混合精度训练、分布式多卡加速等进一步缩短耗时提高质量。

#### 启动训练脚本
一切就绪后就可以执行训练命令了。这里假设已经完成了上述准备工作，则只需简单调用以下指令即可启动整个流程：

bash dark_version.sh
python train_blind_path_segmentation.py

此过程中会自动加载先前设定好的 DeepLabV3+ 结构及相关参数完成一轮又一轮的学习直至满足终止条件为止。