模型测试与验证
#加载测试数据test_loader=torch.utils.data.DataLoader(test_dataset,batch_size=32,shuffle=False)#测试模型model.eval()correct=0total=0withtorch.no_grad():forimages,labelsintest_loader:outputs=model(images)_,predicted=torch.max(outputs,1)total+=labels.size(0)correct+=(predicted==labels).sum().item()print(f'Accuracyofthemodelonthetestimages:{100*correct/total}%')
后处理结果
segmentationmap=torchvision.transforms.functional.topilimage(output.squeeze())segmentationmap=cv2.cvtColor(np.array(segmentationmap),cv2.COLORRGB2BGR)
多样的选择
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校对：张泉灵(1C0m4pJyqZtPma0S7t9ZFfz4hTykKag)