VO和语义分割 语义分割最新算法

前言

1 . LiteSeg 是实时语义分割算法，论文参见 ：DICTA 2019 LiteSeg: A Novel Lightweight ConvNet for Semantic Segmentation 。 2.训练和开发环境是win10,显卡RTX3080，cuda10.2,cudnn7.1，OpenCV4.5，2020年8月13日的发布v3.0这个版本，C++ IDE vs2019，Anaconda 3.5。

一、算法简介

1.论文提出Atrous Spatial Pyramid Pooling module (ASPP)这个创新点，论文作者应用长短残差连接、深度可分离卷积构造了一个更快、更有效的语义分割模型。论文给出了LiteSeg在多个backbone上测试的比较，Darknet19、MobileNet以及ShuffleNet，在准确性及计算成本之间提供一种折衷方案。比如以MobileNetV2为主网络的在Cityscapes数据集上针对640×360分辨率的图像以每秒161帧的速度，达到了67.81%的mIoU精度。

2.网络结构

3、参数和fps对比：

4.在Cityscapes这个数据集上实验结果对比，这里有跟Enet的对比，之后的博客有时间的话也来复现这个Enet，Enet的应用相对要广泛一些。

二、环境准备

1、这里使用的训练框架是pytorch，代码参考 github上的这个源码：https://github.com/tahaemara/LiteSeg。 2.环境创建

git clone https://github.com/tahaemara/LiteSeg.git
conda create --name liteseg python=3.7
source activate liteseg
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
pip install cython matplotlib tqdm opencv-python tensorboard yaml scipy pillow addict

3.为了能在移动端上达到实时，我按自己使用场景优化的源码以上传： 。

三、数据准备

1.我这里是使用LiteSeg对拍照的文档、书本，证件进行分割，使用的标注工具是labelme这个工具。标注示例如下 ：

2.标注完成之后会有对应的json文件，json文件里面保存着物体的位置信息，这个信息要比目标识别的信息多出很多。

json文件里面的内容：

2.得到json文件之后要对数据进行处理与分割训练集和测试集。

数据集处理代码：

import os
import sys
import glob
import json
import math
import uuid
import random

import numpy as np
import PIL.Image
import PIL.ImageDraw
from tqdm import tqdm

def shape_to_mask(img_shape, points, shape_type=None,
                  line_width=10, point_size=5):
    mask = np.zeros(img_shape[:2], dtype=np.uint8)
    mask = PIL.Image.fromarray(mask)
    draw = PIL.ImageDraw.Draw(mask)
    xy = [tuple(point) for point in points]
    if shape_type == 'circle':
        assert len(xy) == 2, 'Shape of shape_type=circle must have 2 points'
        (cx, cy), (px, py) = xy
        d = math.sqrt((cx - px) ** 2 + (cy - py) ** 2)
        draw.ellipse([cx - d, cy - d, cx + d, cy + d], outline=1, fill=1)
    elif shape_type == 'rectangle':
        assert len(xy) == 2, 'Shape of shape_type=rectangle must have 2 points'
        draw.rectangle(xy, outline=1, fill=1)
    elif shape_type == 'line':
        assert len(xy) == 2, 'Shape of shape_type=line must have 2 points'
        draw.line(xy=xy, fill=1, width=line_width)
    elif shape_type == 'linestrip':
        draw.line(xy=xy, fill=1, width=line_width)
    elif shape_type == 'point':
        assert len(xy) == 1, 'Shape of shape_type=point must have 1 points'
        cx, cy = xy[0]
        r = point_size
        draw.ellipse([cx - r, cy - r, cx + r, cy + r], outline=1, fill=1)
    else:
        assert len(xy) > 2, 'Polygon must have points more than 2'
        draw.polygon(xy=xy, outline=1, fill=1)
    mask = np.array(mask, dtype=bool)
    return mask

def shapes_to_label(img_shape, shapes, label_name_to_value):
    cls = np.zeros(img_shape[:2], dtype=np.int32)
    ins = np.zeros_like(cls)
    instances = []
    for shape in shapes:
        points = shape['points']
        label = shape['label']
        group_id = shape.get('group_id')
        if group_id is None:
            group_id = uuid.uuid1()
        shape_type = shape.get('shape_type', None)

        cls_name = label
        instance = (cls_name, group_id)

        if instance not in instances:
            instances.append(instance)
        ins_id = instances.index(instance) + 1
        cls_id = 1
        # cls_id = label_name_to_value[cls_name]

        mask = shape_to_mask(img_shape[:2], points, shape_type)
        cls[mask] = cls_id
        ins[mask] = ins_id

    return cls, ins

def lblsave(filename, lbl):
    if os.path.splitext(filename)[1] != '.png':
        filename += '.png'
    # Assume label ranses [-1, 254] for int32,
    # and [0, 255] for uint8 as VOC.
    if lbl.min() >= 0 and lbl.max() <= 255:
        lbl_pil = PIL.Image.fromarray(lbl.astype(np.uint8), mode='L')
        lbl_pil.save(filename)
    else:
        raise ValueError(
            '[%s] Cannot save the pixel-wise class label as PNG. '
            'Please consider using the .npy format.' % filename
        )

if __name__ == '__main__':
    data_path = sys.argv[1]
    out_path = sys.argv[2]
    if not os.path.exists(out_path):
        os.makedirs(out_path)
    label_name_to_value = {
        '_background_': 0,
        'a': 1,
    }
    json_fns = glob.glob(os.path.join(data_path, '**/*.json'), recursive=True)
    out_lst = []
    for json_fn in tqdm(json_fns):
        with open(json_fn, 'r') as f:
            data = json.load(f)
        img_shape = (data['imageHeight'], data['imageWidth'])
        lbl, _ = shapes_to_label(img_shape, data['shapes'], label_name_to_value)
        image_fn = json_fn.replace('.json', '.jpg')
        label_fn = json_fn.replace('.json', '_label.png')
        if not os.path.exists(image_fn):
            print(image_fn + ' not exists')
            continue
        else:
            img = PIL.Image.open(image_fn)
            mask = PIL.Image.open(label_fn)
            if img.size != mask.size:
                print(image_fn, img.size, mask.size)
                continue
        lblsave(label_fn, lbl)
        out_lst.append(image_fn + ',' + label_fn)
    random.shuffle(out_lst)
    trn_num = int(len(out_lst) * 0.9)
    with open(os.path.join(out_path, 'train.txt'), 'w') as f:
        f.write('\n'.join(out_lst[:trn_num]))
    with open(os.path.join(out_path, 'val.txt'), 'w') as f:
        f.write('\n'.join(out_lst[trn_num:]))

执行python代码： 参数说明：第一个参数为训练图像目录，第二个参数为输出文件夹

python generate_label.py /path  datasets

结果将在datasets目录下生成train.txt和val.txt，分别表示训练集和验证集。

四、模型训练

1.训练的配置文件config/training.yaml中可以设置数据路径，batch_size大小，epoch总数和初始学习率：

2.运行以下命令：

python train.py --backbone_network mobilenet --config config/training.yaml

参数说明： ⦁ --backbone_network：网络的backbone ⦁ --config：训练配置文件

3.测试模型

python demo.py --backbone_network mobilenet --model_path checkpoints/LiteSeg-mobilenet-card_epoch-99.pth --images_path samples/images --output_path samples/predictions --gpu

参数说明： ⦁ --backbone_network：网络的backbone ⦁ --model_path: 训练得到的模型 ⦁ --images_path：图像文件夹路径 ⦁ --output_path：输出文件夹路径 ⦁ --gpu：是否使用gpu预测

输出结果：

五、模型部署

1.要C++进行模型部署，首先要把模型转换onnx，转换成onnx后可以用onnxruntime、opencv dnn 进行推理部署。

python convert_to_onnx.py --input checkpoints/LiteSeg-mobilenet-card_epoch-99.pth --output LiteSeg-512.onnx

参数说明： ⦁ --input：训练得到的模型 ⦁ --output: 输出onnx模型，可以采用opencv的dnn调用

2.这里演示使用的是opencv dnn进行推理。 推理代码：

void LiteNet(cv::Mat& cv_src, cv::Mat& cv_dst, cv::dnn::Net &net)
{
	cv::Size reso(512, 512);
	cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(cv_src, 1.0 / 255, reso,
		cv::Scalar(0.485, 0.456, 0.406), true, false);
	net.setInput(blob);
	cv::Mat out = net.forward();

	cv::Mat segm = cv::Mat::zeros(out.size[2], out.size[3], CV_8UC1);
	for (int i = 0; i < out.size[2] * out.size[3]; ++i)
	{
		if (out.ptr<float>(0, 0)[i] < out.ptr<float>(0, 1)[i])
		{
			segm.data[i] = 255;
		}
	}
	cv::resize(segm, cv_dst, cv_src.size(), 0.0, 0.0, cv::INTER_NEAREST);
}

void imshow(std::string name, const cv::Mat& img)
{
	cv::namedWindow(name, 0);
	int max_rows = 500;
	int max_cols = 600;
	if (img.rows >= img.cols && img.rows > max_rows) {
		cv::resizeWindow(name, cv::Size(img.cols * max_rows / img.rows, max_rows));
	}
	else if (img.cols >= img.rows && img.cols > max_cols) {
		cv::resizeWindow(name, cv::Size(max_cols, img.rows * max_cols / img.cols));
	}
	cv::imshow(name, img);
}


int main()
{
	std::string net_path = "models/LiteSeg-512.onnx";
	cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNet(net_path);
	

	std::string path = "images";
	std::vector<std::string> filenames;
	cv::glob(path, filenames, false);

	for (auto name : filenames)
	{
		cv::Mat cv_src = cv::imread(name);
		auto t0 = cv::getTickCount();
		cv::Mat cv_dst;
		LiteNet(cv_src, cv_dst, net);
		auto t1 = cv::getTickCount();
		std::cout << "elapsed time: " << (t1 - t0) * 1000.0 / cv::getTickFrequency() << "ms" << std::endl;
		imshow("src", cv_src);
		imshow("dst", cv_dst);
		cv::waitKey();
	}

	return 0;
}

3.推理结果

4.每张推理所花的时间：

5.VS2019项目测试代码地址：