PaddleSeg

PaddleSeg 是一个基于 Paddle 的语义分割算法库，支持许多和语义分割相关的下游任务。

本小节展示如何在 PaddleSeg 中使用 mmeval.MeanIoU 进行评测，相关代码可以在 mmeval/examples/paddleseg 中找到。

首先需要安装 Paddle 与 PaddleSeg，可以参照 PaddleSeg 中的安装文档进行。另外需要下载待评测的预训练模型，以及根据配置文件准备数据集。

PaddleSeg 算法库中提供了进行模型评测的脚本，可以通过以下命令对模型进行评测：

python val.py --config <config_path> --model_path <model_path>

需要注意，PaddleSeg 算法仓库中的 val.py 评测脚本只支持单卡评测，尚未支持多卡评测。

MMEval 为 PaddleSeg 提供了适配 mmeval.MeanIoU 的评测脚本，可以通过以下命令执行评测：

# 单卡评测
python ppseg_mmeval.py --config <config_path> --model_path <model_path>

# 单机多卡评测
python ppseg_mmeval.py --config <config_path> --model_path <model_path> --launcher paddle --num_process <num_gpus>

我们在 fastfcn_resnet50_os8_ade20k_480x480_120k 配置上测试了该评测脚本，与 PaddleSeg 中的 val.py 得到的评测结果一致。

Config	Weights	mIoU	aAcc	Kappa	mDice
fastfcn_resnet50_os8_ade20k_480x480_120k	model.pdparams	0.4373	0.8074	0.7928	0.5772