在语义分割任务中，提升自制数据集上baseline model的平均交并比（mIoU）和平均精度（mAcc）的难度取决于多个因素。以下是一些关键因素及其对难度的影响：

1. 数据集质量：

   • 标注质量：高质量的标注对于训练有效的模型至关重要。如果标注存在错误或不一致，模型的性能会受到影响。
   • 样本数量：较大的数据集通常可以提升模型的泛化能力，但收集和标注大量样本是一个费时费力的过程。
   • 数据多样性：如果数据集包含多样化的场景、物体和条件，模型能够学到更多的特征，从而提升性能。

2. 模型复杂度：

   • 模型架构：更复杂的模型（例如深层卷积神经网络）通常能够捕捉更多的特征，但也需要更多的计算资源和训练时间。
   • 预训练权重：使用在大规模数据集上预训练的权重（例如ImageNet）可以加速收敛并提升性能。

3. 数据增强与处理：

   • 数据增强技术：通过数据增强（如旋转、裁剪、翻转等）可以增加数据的多样性，从而提升模型的鲁棒性。
   • 图像预处理：适当的图像预处理（如归一化、标准化）有助于提升模型的训练效果。

4. 训练策略：

   • 损失函数：选择适合的损失函数（如交叉熵损失、Dice损失）可以更有效地指导模型训练。
   • 优化器和学习率调度：适当的优化器（如Adam、SGD）和学习率调度策略（如学习率衰减、余弦退火）可以加速收敛并防止过拟合。
   • 正则化技术：如Dropout、L2正则化等可以防止过拟合，从而提升模型的泛化能力。

5. 计算资源：

   • 硬件条件：高性能的硬件（如GPU、TPU）可以加速训练过程，使得在合理时间内尝试更多的模型和参数调整成为可能。

实际挑战

• 数据集构建的复杂性：构建一个高质量的自制数据集需要投入大量的人力和时间。
• 训练和调参的迭代过程：优化模型的mIoU和mAcc通常需要多次实验和调参，这个过程可能会非常耗时。
• 模型的可解释性和调试：在性能提升过程中，理解模型的错误并进行相应的调整是一个挑战。

总体而言，在自制数据集上提升baseline model的mIoU和mAcc并不是一件容易的事，但通过系统的方法和持续的优化，可以逐步提升模型的性能。