显著性检测-Archerzjc，
显著性检测-Archerzjc，

运行 MINet

1 github下载code

2 调整数据集路径
打开文件config.py
先更改下根目录 datasets_root为MINet文件夹所在路径
然后放那个进去我的data
datasets_root = "/home/nk/zjc/PycharmProjects/3ClassicAlgo
rithm/MINet/MINet-master/code"
dutstr_path = os.path.join(datasets_root, "data", "DUTS-TRAIN")

3 设置模型名字为已经被 import 进 network里面的_init__.py

4 pytorch 要求1.1.0

5要求装tensorboar

6 Image Mask 改为image mask

运行 MINet_第1张图片

 

7 左边config.py 改程对应的类运行 MINet_第2张图片

在测试的时候，pytorch 小于1.2.0就会出现问题，很不幸我就是1.1.0会在
solver文件的270附近无法进行for循环，
运行 MINet_第3张图片

解决办法：注释掉dataloader.py文件中的

collate_fn=partial(_collate_fn, size_list=size_list) if size_list else None,

运行 MINet_第4张图片

因为版本不同默认值就变了1.2以上的collate_fn被设置为None的时候会调用默认值，低版本不会，
注释掉之后不对collate_fn传递值

运行 MINet_第5张图片

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