Linux系统下完成大创3一、将CGRSeg移植到mmseg里面1.1 分析CGRSeg1.2 学习了解两个版本主干网络、解码器等的写法差异1.3 移植修改后的5个文件并注册1.4 补充说明一、将CGRSeg移植到mmseg里面我们之前论文中与主流方法的对比实验时间比较落后需要引进2024年的CGRSeg算法。但是之前我们是直接利用mmseg/config里的现成的算法。我们需要保证环境与工具一致那么我们需要将CGRSeg移植到我们的mmseg1.2.2的框架之下。CGRSeg官方代码是基于 MMSegmentation 0.27.0 构建的与您目前使用的 1.2.2 版本存在大量不兼容的接口和配置格式差异。1.1 分析CGRSeg从github上下载的源代码打开分析配置文件、主干网络、解码头以及可能依赖的文件。分析mmseg版本差异移植问题。主要是根据配置文件了解整个网络架构内容再进一步搜索其他模块部分经过分析我们需要微改这些并移植到我们实验端的服务器上。1.2 学习了解两个版本主干网络、解码器等的写法差异1.3 移植修改后的5个文件并注册mmseg/models/backbones/efficientformer_v2.pymmseg/models/decode_heads/rcm.pymmseg/models/decode_heads/dpg_head.pymmseg/models/decode_heads/cgr_head.pyconfigs/my_projects/cgrseg_s1_spam8k.py1.4 补充说明下载放置预训练权重文件在改代码的同时不仅要分析新方法的写法也要分析我们目标的写法。