主要参考：
https://blog.csdn.net/qq_39056987/article/details/106455828?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163283720916780265498868%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=163283720916780265498868&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-106455828.pc_search_result_cache&utm_term=deeplabv3++pytorch&spm=1018.2226.3001.4187
这篇博客已经记录的很全了，我再补充一点，我自己粗心遇到的问题。
图片格式的问题
文件：dataset（自己的名称）.py
自己制作的图像分割的数据集，图片和mask都是png格式的，需要再在数据集的py文件中修改拓展名，在如下的位置，我是用的数据集是sis，就是在sis.py，如果有人把图片直接放在放在了coco或pascal的路径中，就去相应的coco.py或pascal.py中去修改。
数据集的类别也千万别忘了在这个文件中修改
数据集没安全修改的问题（改了但没完全改）
文件：init.py
参照之前的博客，这部分自己的数据集是和pascal格式一样的，于是把上面pascal中有用的部分复制过来即可。
但是漏改了图中红色框的两个小名称，复制过来是pascal，也应改为自己数据集起的英文名，才可以正确找到类别等。
utils.py文件设置好类别和颜色
看图即可，和原博文一样，不再展开
train.py中设置好数据集名称和路径，以及loss类型
看图即可，和原博文一样，不再展开
推理.py文件（有的叫demo，有的叫infer，有的叫predict）
需要注意这个文件要改类别！不然会报错，报错去搜，有的人会说需要重新装cudnn什么的，其实不用，只是推理的时候，类别没设置好。
同时也可以设置生成mask的输出路径
最后程序训练的时候，是这个样子的
