## PaddleSeg动转静模型支持列表

> 开启静态图训练可以在相应的配置文件`xxx.yaml`中加入`to_static_training: True`配置参数，也可以在命令行添加`--to_static_training`配置参数，命令行会覆盖配置文件的参数配置。

|     模型名称      | 是否支持 |  执行命令 |
| :---------------: | :------: | :------: |
|        ann        |    ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/ann/ann_resnet101_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml  --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --seed 1220<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/ann/ann_resnet101_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml  --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --seed 1220 --to_static_training|
|  attention_unet   |      ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/attention_unet/attention_unet_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/attention_unet/attention_unet_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|      bisenet      |   ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/bisenet/bisenet_cityscapes_1024x1024_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/bisenet/bisenet_cityscapes_1024x1024_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|     bisenetv1     |     ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/bisenetv1/bisenetv1_resnet18_os8_cityscapes_1024x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/bisenetv1/bisenetv1_resnet18_os8_cityscapes_1024x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|        cae        |    -  | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/cae/upernet_cae_base_ade20k_512x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/cae/upernet_cae_base_ade20k_512x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|       ccnet       |     ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/ccnet/ccnet_resnet101_os8_cityscapes_769x769_60k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/ccnet/ccnet_resnet101_os8_cityscapes_769x769_60k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|       danet       |     ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/danet/danet_resnet101_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/danet/danet_resnet101_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|      ddrnet       |      ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/ddrnet/ddrnet23_cityscapes_1024x1024_120k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/ddrnet/ddrnet23_cityscapes_1024x1024_120k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
| decoupled_segnet  |      ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/decoupled_segnet/decoupledsegnet_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/decoupled_segnet/decoupledsegnet_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|     deeplabv3     |    ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/deeplabv3/deeplabv3_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/deeplabv3/deeplabv3_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|    deeplabv3p     |     ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/deeplabv3p/deeplabv3p_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/deeplabv3p/deeplabv3p_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|       dmnet       |   ✅     |   使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/dmnet/dmnet_resnet101_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/dmnet/dmnet_resnet101_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|      dnlnet       |  ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/dnlnet/dnlnet_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/dnlnet/dnlnet_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
| efficientformerv2 |   ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/efficientformerv2/efficientformerv2_s2_ade20k_512x512_40k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/efficientformerv2/efficientformerv2_s2_ade20k_512x512_40k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|      emanet       |   -      |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/emanet/emanet_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/emanet/emanet_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|      encnet       |    ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/encnet/encnet_resnet101_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/encnet/encnet_resnet101_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|       enet        |     ✅     |   使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/enet/enet_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/enet/enet_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|      espnet       |  ✅     |   使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/espnet/espnet_cityscapes_1024x512_120k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/espnet/espnet_cityscapes_1024x512_120k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|      fastfcn      |    ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/fastfcn/fastfcn_resnet50_os8_ade20k_480x480_120k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/fastfcn/fastfcn_resnet50_os8_ade20k_480x480_120k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|     fastscnn      |    ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/fastscnn/fastscnn_cityscapes_1024x1024_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/fastscnn/fastscnn_cityscapes_1024x1024_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|        fcn        |  ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/fcn/fcn_hrnetw18_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/fcn/fcn_hrnetw18_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|       gcnet       |     ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/gcnet/gcnet_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/gcnet/gcnet_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|       ginet       |    ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/ginet/ginet_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/ginet/ginet_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|       glore       |    ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/glore/glore_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/glore/glore_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|       gscnn       |  -       |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/gscnn/gscnn_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/gscnn/gscnn_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|      hardnet      |    ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/hardnet/hardnet_cityscapes_1024x1024_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/hardnet/hardnet_cityscapes_1024x1024_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|     hrformer      |     ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/hrformer/ocrnet_hrformer_small_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/hrformer/ocrnet_hrformer_small_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|       hrnet       |    ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/hrnet_w48_contrast/HRNet_W48_contrast_cityscapes_1024x512_60k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/hrnet_w48_contrast/HRNet_W48_contrast_cityscapes_1024x512_60k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|      isanet       |     ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/isanet/isanet_resnet50_os8_cityscapes_769x769_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/isanet/isanet_resnet50_os8_cityscapes_769x769_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|       knet        |     ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/knet/knet_s3_upernet_resnet50_ade20k_512x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/knet/knet_s3_upernet_resnet50_ade20k_512x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|      lraspp       |     ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/lraspp/lraspp_mobilenetv3_cityscapes_1024x512_80k_os32.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/lraspp/lraspp_mobilenetv3_cityscapes_1024x512_80k_os32.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|     mobileseg     |       ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/mobileseg/mobileseg_ghostnet_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/mobileseg/mobileseg_ghostnet_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|   multilabelseg   |       ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/multilabelseg/pp_mobileseg_tiny_uwmgi_256x256_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/multilabelseg/pp_mobileseg_tiny_uwmgi_256x256_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|      ocrnet       |      ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/ocrnet/ocrnet_hrnetw18_cityscapes_1024x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/ocrnet/ocrnet_hrnetw18_cityscapes_1024x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|       pfpn        |      ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/pfpn/pfpn_resnet101_os8_cityscapes_512x1024_40k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/pfpn/pfpn_resnet101_os8_cityscapes_512x1024_40k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|     pointrend     |    ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/pointrend/pointrend_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/pointrend/pointrend_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|    portraitnet    |      ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/portraitnet/portraitnet_supervisely_224x224_60k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/portraitnet/portraitnet_supervisely_224x224_60k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|    pp_humanseg    |     ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/pp_humanseg_lite/pp_humanseg_lite_mini_supervisely.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/pp_humanseg_lite/pp_humanseg_lite_mini_supervisely.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|    pp_liteseg     |       ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/pp_liteseg/pp_liteseg_stdc1_cityscapes_1024x512_scale0.5_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/pp_liteseg/pp_liteseg_stdc1_cityscapes_1024x512_scale0.5_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|   pp_mobileseg    |      ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/pp_mobileseg/pp_mobileseg_base_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/pp_mobileseg/pp_mobileseg_base_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|      pspnet       |      ✅     |  使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/pspnet/pspnet_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/pspnet/pspnet_resnet50_os8_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|     rtformer      |      ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/rtformer/rtformer_base_cityscapes_1024x512_120k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/rtformer/rtformer_base_cityscapes_1024x512_120k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|     seaformer     |    ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/seaformer/seaformer_base_ade20k_512x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/seaformer/seaformer_base_ade20k_512x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|     segformer     |      ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/segformer/segformer_b0_cityscapes_1024x1024_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/segformer/segformer_b0_cityscapes_1024x1024_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|     segmenter     |     ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/segmenter/segmenter_vit_base_linear_ade20k_512x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/segmenter/segmenter_vit_base_linear_ade20k_512x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|      segnet       |      ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/segnet/segnet_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/segnet/segnet_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|      segnext      |       ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/segnext/segnext_mscan_b_cityscapes_1024x1024_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/segnext/segnext_mscan_b_cityscapes_1024x1024_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|       setr        |    -    | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/setr/setr_mla_large_cityscapes_769x769_40k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/setr/setr_mla_large_cityscapes_769x769_40k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|       sfnet       |   ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/sfnet/sfnet_resnet18_os8_cityscapes_1024x1024_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/sfnet/sfnet_resnet18_os8_cityscapes_1024x1024_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|       smrt        |   ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/smrt/sfnet_resnet18_os8.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/smrt/sfnet_resnet18_os8.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|      stdcseg      |  ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/stdcseg/stdc1_seg_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/stdcseg/stdc1_seg_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|     topformer     |      ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/topformer/topformer_base_ade20k_512x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/topformer/topformer_base_ade20k_512x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|       u2net       |     ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/u2net/u2net_cityscapes_1024x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/u2net/u2net_cityscapes_1024x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|      uhrnet       |     ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/uhrnet/fcn_uhrnetw18_small_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/uhrnet/fcn_uhrnetw18_small_cityscapes_1024x512_80k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|       unet        |     ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/unet/unet_cityscapes_1024x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/unet/unet_cityscapes_1024x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|    unet_3plus     |     ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/unet_3plus/unet_3plus_cityscapes_1024x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/unet_3plus/unet_3plus_cityscapes_1024x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|   unet_plusplus   |    ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/unet_plusplus/unet_plusplus_cityscapes_1024x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/unet_plusplus/unet_plusplus_cityscapes_1024x512_160k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
|      upernet      |       ✅     | 使用动态图训练: python tools/train.py --config configs/upernet/upernet_resnet101_os8_cityscapes_512x1024_40k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output<br>使用静态图训练: python tools/train.py --config configs/upernet/upernet_resnet101_os8_cityscapes_512x1024_40k.yml --save_interval 500 --do_eval  --use_vdl --save_dir output --to_static_training|
