DeepLabv3+的Encoder的主体是带有空洞卷积的DCNN，可以采用常用的分类网络如ResNet，然后是带有空洞卷积的空间金字塔池化模块（Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)），主要是为了引入多尺度信息；相比DeepLabv3，v3+引入了Decoder模块，其将底层特征与高层特征进一步融合，提升分割边界准确度。

参考代码地址：GitHub - bubbliiiing/deeplabv3-plus-pytorch: 这是一个deeplabv3-plus-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

本人是基于实验室服务器进行复现的，CUDA版本为11.4。

将代码Git下来之后，首先按照requirement将所需库配置完成。

 在训练voc数据集时，直接将数据集放置于VOCdevkit中即可，在训练自己数据时，需要运行voc_annotation.py文件，将数据按照训练-验证-测试集分配并将标签另存。

在进行训练之前需要将参数设置好，其中较重的参数有backbone、num_classes、pretrained、model_path、downsample_factor，还有冻结训练以及非冻结训练过程中的bathsize和epoch。不同参数的意义如下：

#-----------------------------------------------------#
    #   num_classes     训练自己的数据集必须要修改的
    #                   自己需要的分类个数+1，如2+1
    #-----------------------------------------------------#
    num_classes     = 21
    #---------------------------------#
    #   所使用的的主干网络：
    #   mobilenet
    #   xception
    #---------------------------------#
    backbone        = "mobilenet"
    #----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
    #   pretrained      是否使用主干网络的预训练权重，此处使用的是主干的权重，因此是在模型构建的时候进行加载的。
    #                   如果设置了model_path，则主干的权值无需加载，pretrained的值无意义。
    #                   如果不设置model_path，pretrained = True，此时仅加载主干开始训练。
    #                   如果不设置model_path，pretrained = False，Freeze_Train = Fasle，此时从0开始训练，且没有冻结主干的过程。
    #----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
    pretrained      = False
    #----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
    #   权值文件的下载请看README，可以通过网盘下载。模型的 预训练权重 对不同数据集是通用的，因为特征是通用的。
    #   模型的 预训练权重 比较重要的部分是 主干特征提取网络的权值部分，用于进行特征提取。
    #   预训练权重对于99%的情况都必须要用，不用的话主干部分的权值太过随机，特征提取效果不明显，网络训练的结果也不会好
    #   训练自己的数据集时提示维度不匹配正常，预测的东西都不一样了自然维度不匹配
    #
    #   如果训练过程中存在中断训练的操作，可以将model_path设置成logs文件夹下的权值文件，将已经训练了一部分的权值再次载入。
    #   同时修改下方的 冻结阶段 或者 解冻阶段 的参数，来保证模型epoch的连续性。
    #   
    #   当model_path = ''的时候不加载整个模型的权值。
    #
    #   此处使用的是整个模型的权重，因此是在train.py进行加载的，pretrain不影响此处的权值加载。
    #   如果想要让模型从主干的预训练权值开始训练，则设置model_path = ''，pretrain = True，此时仅加载主干。
    #   如果想要让模型从0开始训练，则设置model_path = ''，pretrain = Fasle，Freeze_Train = Fasle，此时从0开始训练，且没有冻结主干的过程。
    #   
    #   一般来讲，网络从0开始的训练效果会很差，因为权值太过随机，特征提取效果不明显，因此非常、非常、非常不建议大家从0开始训练！
    #   如果一定要从0开始，可以了解imagenet数据集，首先训练分类模型，获得网络的主干部分权值，分类模型的 主干部分 和该模型通用，基于此进行训练。
    #----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
    model_path      = "model_data/deeplab_mobilenetv2.pth"
    #---------------------------------------------------------#
    #   downsample_factor   下采样的倍数8、16 
    #                       8下采样的倍数较小、理论上效果更好。
    #                       但也要求更大的显存
    #---------------------------------------------------------#
    downsample_factor   = 16
    #------------------------------#
    #   输入图片的大小
    #------------------------------#
    input_shape         = [512, 512]
    
    #----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
    #   训练分为两个阶段，分别是冻结阶段和解冻阶段。设置冻结阶段是为了满足机器性能不足的同学的训练需求。
    #   冻结训练需要的显存较小，显卡非常差的情况下，可设置Freeze_Epoch等于UnFreeze_Epoch，此时仅仅进行冻结训练。
    #      
    #   在此提供若干参数设置建议，各位训练者根据自己的需求进行灵活调整：
    #   （一）从整个模型的预训练权重开始训练： 
    #       Adam：
    #           Init_Epoch = 0，Freeze_Epoch = 50，UnFreeze_Epoch = 100，Freeze_Train = True，optimizer_type = 'adam'，Init_lr = 5e-4，weight_decay = 0。（冻结）
    #           Init_Epoch = 0，UnFreeze_Epoch = 100，Freeze_Train = False，optimizer_type = 'adam'，Init_lr = 5e-4，weight_decay = 0。（不冻结）
    #       SGD：
    #           Init_Epoch = 0，Freeze_Epoch = 50，UnFreeze_Epoch = 100，Freeze_Train = True，optimizer_type = 'sgd'，Init_lr = 7e-3，weight_decay = 1e-4。（冻结）
    #           Init_Epoch = 0，UnFreeze_Epoch = 100，Freeze_Train = False，optimizer_type = 'sgd'，Init_lr = 7e-3，weight_decay = 1e-4。（不冻结）
    #       其中：UnFreeze_Epoch可以在100-300之间调整。
    #   （二）从主干网络的预训练权重开始训练：
    #       Adam：
    #           Init_Epoch = 0，Freeze_Epoch = 50，UnFreeze_Epoch = 100，Freeze_Train = True，optimizer_type = 'adam'，Init_lr = 5e-4，weight_decay = 0。（冻结）
    #           Init_Epoch = 0，UnFreeze_Epoch = 100，Freeze_Train = False，optimizer_type = 'adam'，Init_lr = 5e-4，weight_decay = 0。（不冻结）
    #       SGD：
    #           Init_Epoch = 0，Freeze_Epoch = 50，UnFreeze_Epoch = 120，Freeze_Train = True，optimizer_type = 'sgd'，Init_lr = 7e-3，weight_decay = 1e-4。（冻结）
    #           Init_Epoch = 0，UnFreeze_Epoch = 120，Freeze_Train = False，optimizer_type = 'sgd'，Init_lr = 7e-3，weight_decay = 1e-4。（不冻结）
    #       其中：由于从主干网络的预训练权重开始训练，主干的权值不一定适合语义分割，需要更多的训练跳出局部最优解。
    #             UnFreeze_Epoch可以在120-300之间调整。
    #             Adam相较于SGD收敛的快一些。因此UnFreeze_Epoch理论上可以小一点，但依然推荐更多的Epoch。
    #   （三）batch_size的设置：
    #       在显卡能够接受的范围内，以大为好。显存不足与数据集大小无关，提示显存不足（OOM或者CUDA out of memory）请调小batch_size。
    #       受到BatchNorm层影响，batch_size最小为2，不能为1。
    #       正常情况下Freeze_batch_size建议为Unfreeze_batch_size的1-2倍。不建议设置的差距过大，因为关系到学习率的自动调整。
    #----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
    #------------------------------------------------------------------#
    #   冻结阶段训练参数
    #   此时模型的主干被冻结了，特征提取网络不发生改变
    #   占用的显存较小，仅对网络进行微调
    #   Init_Epoch          模型当前开始的训练世代，其值可以大于Freeze_Epoch，如设置：
    #                       Init_Epoch = 60、Freeze_Epoch = 50、UnFreeze_Epoch = 100
    #                       会跳过冻结阶段，直接从60代开始，并调整对应的学习率。
    #                       （断点续练时使用）
    #   Freeze_Epoch        模型冻结训练的Freeze_Epoch
    #                       (当Freeze_Train=False时失效)
    #   Freeze_batch_size   模型冻结训练的batch_size
    #                       (当Freeze_Train=False时失效)
    #------------------------------------------------------------------#
    Init_Epoch          = 0
    Freeze_Epoch        = 50
    Freeze_batch_size   = 8
    #------------------------------------------------------------------#
    #   解冻阶段训练参数
    #   此时模型的主干不被冻结了，特征提取网络会发生改变
    #   占用的显存较大，网络所有的参数都会发生改变
    #   UnFreeze_Epoch          模型总共训练的epoch
    #   Unfreeze_batch_size     模型在解冻后的batch_size
    #------------------------------------------------------------------#
    UnFreeze_Epoch      = 100
    Unfreeze_batch_size = 4
    #------------------------------------------------------------------#
    #   Freeze_Train    是否进行冻结训练
    #                   默认先冻结主干训练后解冻训练。
    #------------------------------------------------------------------#
    Freeze_Train        = True