DeepLabv3+模型使用教程

# DeepLabv3+模型使用教程 本教程旨在介绍如何使用`DeepLabv3+`预训练模型在自定义数据集上进行训练、评估和可视化。我们以`DeeplabV3+/Xception65/BatchNorm`预训练模型为例。 * 在阅读本教程前，请确保您已经了解过PaddleSeg的[快速入门](../README.md#快速入门)和[基础功能](../README.md#基础功能)等章节，以便对PaddleSeg有一定的了解。 * 本教程的所有命令都基于PaddleSeg主目录进行执行。 ## 一. 准备待训练数据  我们提前准备好了一份眼底医疗分割数据集，包含267张训练图片、76张验证图片、38张测试图片。通过以下命令进行下载： ```shell python dataset/download_optic.py ``` ## 二. 下载预训练模型 接着下载对应的预训练模型 ```shell python pretrained_model/download_model.py deeplabv3p_xception65_bn_coco ``` 关于已有的DeepLabv3+预训练模型的列表，请参见[模型组合](#模型组合)。如果需要使用其他预训练模型，下载该模型并将配置中的BACKBONE、NORM_TYPE等进行替换即可。 ## 三. 准备配置 接着我们需要确定相关配置，从本教程的角度，配置分为三部分： * 数据集 * 训练集主目录 * 训练集文件列表 * 测试集文件列表 * 评估集文件列表 * 预训练模型 * 预训练模型名称 * 预训练模型的backbone网络 * 预训练模型的Normalization类型 * 预训练模型路径 * 其他 * 学习率 * Batch大小 * ... 在三者中，预训练模型的配置尤为重要，如果模型或者BACKBONE配置错误，会导致预训练的参数没有加载，进而影响收敛速度。预训练模型相关的配置如第二步所展示。 数据集的配置和数据路径有关，在本教程中，数据存放在`dataset/optic_disc_seg`中。 其他配置则根据数据集和机器环境的情况进行调节，最终我们保存一个如下内容的yaml配置文件，存放路径为**configs/deeplabv3p_xception65_optic.yaml**。 ```yaml # 数据集配置 DATASET: DATA_DIR: "./dataset/optic_disc_seg/" NUM_CLASSES: 2 TEST_FILE_LIST: "./dataset/optic_disc_seg/test_list.txt" TRAIN_FILE_LIST: "./dataset/optic_disc_seg/train_list.txt" VAL_FILE_LIST: "./dataset/optic_disc_seg/val_list.txt" VIS_FILE_LIST: "./dataset/optic_disc_seg/test_list.txt" # 预训练模型配置 MODEL: MODEL_NAME: "deeplabv3p" DEFAULT_NORM_TYPE: "bn" DEEPLAB: BACKBONE: "xception_65" # 其他配置 TRAIN_CROP_SIZE: (512, 512) EVAL_CROP_SIZE: (512, 512) AUG: AUG_METHOD: "unpadding" FIX_RESIZE_SIZE: (512, 512) BATCH_SIZE: 4 TRAIN: PRETRAINED_MODEL_DIR: "./pretrained_model/deeplabv3p_xception65_bn_coco/" MODEL_SAVE_DIR: "./saved_model/deeplabv3p_xception65_bn_optic/" SNAPSHOT_EPOCH: 5 TEST: TEST_MODEL: "./saved_model/deeplabv3p_xception65_bn_optic/final" SOLVER: NUM_EPOCHS: 10 LR: 0.001 LR_POLICY: "poly" OPTIMIZER: "adam" ``` ## 四. 配置/数据校验 在开始训练和评估之前，我们还需要对配置和数据进行一次校验，确保数据和配置是正确的。使用下述命令启动校验流程 ```shell python pdseg/check.py --cfg ./configs/deeplabv3p_xception65_optic.yaml ``` ## 五. 开始训练 校验通过后，使用下述命令启动训练 ```shell # 指定GPU卡号（以0号卡为例） export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 训练 python pdseg/train.py --use_gpu --cfg ./configs/deeplabv3p_xception65_optic.yaml ``` ## 六. 进行评估 模型训练完成，使用下述命令启动评估 ```shell python pdseg/eval.py --use_gpu --cfg ./configs/deeplabv3p_xception65_optic.yaml ``` ## 七. 进行可视化 使用下述命令启动预测和可视化 ```shell python pdseg/vis.py --use_gpu --cfg ./configs/deeplabv3p_xception65_optic.yaml ``` 预测结果将保存在`visual`目录下，以下展示其中1张图片的预测效果：  ## 在线体验 PaddleSeg在AI Studio平台上提供了在线体验的DeepLabv3+图像分割教程，欢迎[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/226703)。 ## 模型组合 |预训练模型名称|Backbone|Norm Type|数据集|配置| |-|-|-|-|-| |mobilenetv2-2-0_bn_imagenet|MobileNetV2|bn|ImageNet|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p
MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: mobilenetv2
MODEL.DEEPLAB.DEPTH_MULTIPLIER: 2.0
MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn| |mobilenetv2-1-5_bn_imagenet|MobileNetV2|bn|ImageNet|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p
MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: mobilenetv2
MODEL.DEEPLAB.DEPTH_MULTIPLIER: 1.5
MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn| |mobilenetv2-1-0_bn_imagenet|MobileNetV2|bn|ImageNet|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p
MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: mobilenetv2
MODEL.DEEPLAB.DEPTH_MULTIPLIER: 1.0
MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn| |mobilenetv2-0-5_bn_imagenet|MobileNetV2|bn|ImageNet|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p
MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: mobilenetv2
MODEL.DEEPLAB.DEPTH_MULTIPLIER: 0.5
MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn| |mobilenetv2-0-25_bn_imagenet|MobileNetV2|bn|ImageNet|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p
MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: mobilenetv2
MODEL.DEEPLAB.DEPTH_MULTIPLIER: 0.25
MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn| |xception41_imagenet|Xception41|bn|ImageNet|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p
MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: xception_41
MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn| |xception65_imagenet|Xception65|bn|ImageNet|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p
MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: xception_65
MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn| |deeplabv3p_mobilenetv2-1-0_bn_coco|MobileNetV2|bn|COCO|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p
MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: mobilenetv2
MODEL.DEEPLAB.DEPTH_MULTIPLIER: 1.0
MODEL.DEEPLAB.ENCODER_WITH_ASPP: False
MODEL.DEEPLAB.ENABLE_DECODER: False
MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn| |**deeplabv3p_xception65_bn_coco**|Xception65|bn|COCO|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p
MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: xception_65
MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn | |deeplabv3p_mobilenetv2-1-0_bn_cityscapes|MobileNetV2|bn|Cityscapes|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p
MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: mobilenetv2
MODEL.DEEPLAB.DEPTH_MULTIPLIER: 1.0
MODEL.DEEPLAB.ENCODER_WITH_ASPP: False
MODEL.DEEPLAB.ENABLE_DECODER: False
MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn| |deeplabv3p_xception65_gn_cityscapes|Xception65|gn|Cityscapes|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p
MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: xception_65
MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: gn| |deeplabv3p_xception65_bn_cityscapes|Xception65|bn|Cityscapes|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p
MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: xception_65
MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn|