| 第三届计图挑战赛（赛道二）

任务目标

矫正前后对比图（第1、3列）

本项目包含了第三届计图挑战赛计图 - 大规模无监督语义分割赛题的代码实现。本项目的特点是：采用了RC显著性检测方法对PASS生成的FG Mask进行矫正，生成了更加接近GT Mask的前景掩膜，最终分割效果比PASS提高了2.32%。

本项目可在 2 张 3090 上训练，训练时间约为 40 小时。在 1 张3090上测试大约需要 1 小时。

• ubuntu 20.04 LTS
• python >= 3.8
• jittor >= 1.3.7.16

执行以下命令安装 python 依赖

pip install -r requirements.txt

首先运行：

bash train_1.sh

然后根据输出的信息找到best_mIoU最高的checkpoint以及对应的阈值，将其填入train_2.sh的BEST_CHECKPOINT以及BEST_THRESH参数，再运行train_2.sh。

bash train_2.sh

生成测试集上的结果可以运行以下命令：

bash test.sh

此项目基于论文Large-scale Unsupervised Semantic Segmentation 实现，部分代码参考了 SaliencyRC。