1、将我提供的voc数据集放入VOCdevkit中（无需运行voc_annotation.py）。
2、在train.py中设置对应参数，默认参数已经对应voc数据集所需要的参数了，所以只要修改backbone和model_path即可。
3、运行train.py进行训练。
1、本文使用VOC格式进行训练。
2、训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的SegmentationClass中。
3、训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
4、在训练前利用voc_annotation.py文件生成对应的txt。
5、在train.py文件夹下面，选择自己要使用的主干模型和下采样因子。本文提供的主干模型有mobilenet和xception。下采样因子可以在8和16中选择。需要注意的是，预训练模型需要和主干模型相对应。
6、注意修改train.py的num_classes为分类个数+1。
7、运行train.py即可开始训练。
1、如果想用backbone为mobilenet的进行预测，直接运行predict.py就可以了。
img/street.jpg可完成预测。
2、在predict.py里面进行设置可以进行fps测试、整个文件夹的测试和video视频检测。
1、按照训练步骤训练。
2、在deeplab.py文件里面，在如下部分修改model_path、num_classes、backbone使其对应训练好的文件；model_path对应logs文件夹下面的权值文件，num_classes代表要预测的类的数量加1，backbone是所使用的主干特征提取网络。
_defaults = {
#----------------------------------------#
# model_path指向logs文件夹下的权值文件
#----------------------------------------#
"model_path" : 'model_data/deeplab_mobilenetv2.pth',
#----------------------------------------#
# 所需要区分的类的个数+1
#----------------------------------------#
"num_classes" : 4,
#----------------------------------------#
# 所使用的的主干网络
#----------------------------------------#
"backbone" : "mobilenet",
#----------------------------------------#
# 输入图片的大小
#----------------------------------------#
"input_shape" : [512, 512],
#----------------------------------------#
# 下采样的倍数，一般可选的为8和16
# 与训练时设置的一样即可
#----------------------------------------#
"downsample_factor" : 16,
#--------------------------------#
# blend参数用于控制是否
# 让识别结果和原图混合
#--------------------------------#
"blend" : True,
#-------------------------------#
# 是否使用Cuda
# 没有GPU可以设置成False
#-------------------------------#
"cuda" : True,
}3、运行predict.py，输入
img/street.jpg可完成预测。
4、在predict.py里面进行设置可以进行fps测试、整个文件夹的测试和video视频检测。
1、设置get_miou.py里面的num_classes为预测的类的数量加1。
2、设置get_miou.py里面的name_classes为需要去区分的类别。
3、运行get_miou.py即可获得miou大小。
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