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优化说明：

1. 避免重复下载和解压数据集：将download=True改为download=False，防止每次运行代码都重新下载和解压数据集，从而节省时间。

2. 使用pin_memory加速数据加载：在DataLoader中设置pin_memory=True，可以加快数据从CPU传输到GPU的速度。

3. 设置torch.backends.cudnn.benchmark = True：启用CuDNN的自动优化，可以根据网络结构和输入数据的大小，自动选择最优的卷积算法，提升训练速度。

4. 使用混合精度训练：利用torch.cuda.amp模块进行自动混合精度训练，可以减少显存占用，加快训练速度。

5. 优化compute_miou函数：改为使用GPU上的Tensor计算mIoU，避免数据在GPU和CPU之间的传输，提升计算效率。

6. 减少输入图像尺寸：将input_size从520减小到256，可以减少模型的计算量，加快训练速度。

7. 调整num_workers参数：根据CPU的核心数量适当增加num_workers，提高数据加载的效率。

8. 减少print输出：避免过多的日志输出，可以节省训练时间。

通过以上优化，可以明显加快数据处理和训练的速度，提高模型训练的效率。

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