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# HumanSeg
# HumanSeg人像分割模型
本教程旨在通过paddlepaddle框架实现人像分割从训练到部署的流程
本教程基于PaddleSeg核心分割网络框架,提供针对人像分割场景从预训练模型、Fine-tune、视频分割预测部署的全流程应用指南
HumanSeg从复杂到简单提供三种人像分割模型:HumanSegServer、HumanSegMobile、HumanSegLite,
HumanSeg提供三个人像分割模型系列:分别是HumanSeg-server、HumanSeg-mobile、HumanSeg-lite,适用于不同的算力场景
HumanSegServer适用于服务端,HumanSegMobile和HumanSegLite适用于移动端。
## 环境依赖
* PaddlePaddle >= 1.7.0 或develop版本
* Python 3.5+
* Python == 3.5/3.6/3.7
* PaddlePaddle >= 1.7.2
PaddlePaddle的快速安装可参考[飞桨快速安装](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)
通过以下命令安装python包依赖,请确保在该分支上至少执行过一次以下命令
```shell
$ pip install -r requirements.txt
```
## 模型
| 模型类型 | 预训练模型 | 导出模型 | 量化模型 | 说明 |
## 预训练模型
| 模型类型 | Checkpoint | Inference Model | Quant Inference Model | 说明 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| HumanSegServer | [humanseg_server](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_server.zip) | [humanseg_server_export](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_server_export.zip) | [humanseg_server_quant](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_server_quant.zip) | 服务端GPU环境 |
| HumanSegMobile | [humanseg_mobile](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_mobile.zip) | [humanseg_mobile_export](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_mobile_export.zip) | [humanseg_mobile_quant](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_mobile_quant.zip) | 小模型, 适合轻量级计算环境 |
| HumanSegLite | [humanseg_lite](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_lite.zip) | [humanseg_lite_export](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_lite_export.zip) | [humanseg_lite_quant](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_lite_quant.zip) | 小模型, 适合轻量级计算环境 |
| HumanSeg-server | [humanseg_server_ckpt](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_server.zip) | [humanseg_server_infernce](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_server_export.zip) | [humanseg_server_quant](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_server_quant.zip) | 服务端GPU环境 |
| HumanSeg-mobile | [humanseg_mobile](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_mobile.zip) | [humanseg_mobile_infernce](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_mobile_export.zip) | [humanseg_mobile_quant](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_mobile_quant.zip) |轻量级模型, 适合移动端或CPU计算场景 |
| HumanSeg-lite | [humanseg_lite](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_lite.zip) | [humanseg_lite_infernce](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_lite_export.zip) | [humanseg_lite_quant](https://paddleseg.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_lite_quant.zip) | 轻量级模型, 适合移动端且有实时计算需求场景 |
**NOTE:**
其中Checkpoint为模型权重,用于Fine-tuning场景。
Inference Model和Quant Inference Model为预测部署模型,包含`__model__`计算图结构、`__params__`模型参数和`model.yaml`基础的模型配置信息。
其中Inference Model适用于服务端的CPU和GPU预测场景,Qunat Inference Model为的量化版本,适用于通过Paddle Lite进行移动端等端侧设备部署。更多Paddle Lite部署说明查看[Paddle Lite文档](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/)
## 指定运行设备
执行以下脚本进行HumanSeg预训练模型的下载
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python pretrained_weights/download_pretrained_weights.py
```
当CUDA_VISIBLE_DEVICES变量有效时,使用相应的显卡进行计算,无效时使用CPU进行计算
## 准备训练数据
我们提供了一份demo数据集,通过运行以下代码进行下载,该数据集是从supervise.ly抽取的一个小数据集
## 下载测试数据
我们提供了一份[supervise.ly](https://supervise.ly/)发布人像分割数据集**Supervisely Persons**,从中随机抽取一小部分并转化成PaddleSeg可直接加载数据格式。通过运行以下代码进行快速下载
```bash
python data/download_data.py
```
## 下载预训练模型
运行以下代码进行预训练模型的下载
```bash
python pretrained_weights/download_pretrained_weights.py
```
## 视频流分割
## 视频流分割快速体验
```bash
# 打开摄像头进行预测
# 通过电脑摄像头进行实时分割处理
python video_infer.py --model_dir pretrained_weights/humanseg_lite_epxort
# 对视频进行预测
# 对人像视频进行分割处理
python video_infer.py --model_dir pretrained_weights/humanseg_lite_epxort \
----video_path data/video_test.mp4
```
## 训练
使用下述命令进行训练
使用下述命令基于与训练模型进行Fine-tuning,请确保选用的模型结构`model_type`与模型参数`pretrained_weights`匹配。
```bash
python train.py --model_type HumanSegMobile \
--save_dir output/ \
......@@ -64,7 +64,6 @@ python train.py --model_type HumanSegMobile \
--batch_size 8 \
--learning_rate 0.001 \
--num_epochs 10 \
--save_interval_epochs 2
```
其中参数含义如下:
* `--model_type`: 模型类型,可选项为:HumanSegServer、HumanSegMobile和HumanSegLite
......@@ -76,12 +75,13 @@ python train.py --model_type HumanSegMobile \
* `--batch_size`: 批大小
* `--learning_rate`: 初始学习率
* `--num_epochs`: 训练轮数
* `--save_interval_epochs`: 模型保存间隔
更多参数请运行下述命令进行参看:
更多命令行帮助可运行下述命令进行查看:
```bash
python train.py --help
```
**NOTE**
可通过更换`--model_type`变量与对应的`--pretrained_weights`体验不同的模型快速尝试。
## 评估
使用下述命令进行评估
......@@ -89,13 +89,11 @@ python train.py --help
python val.py --model_dir output/best_model \
--data_dir data/mini_supervisely \
--val_list data/mini_supervisely/val.txt \
--batch_size 2
```
其中参数含义如下:
* `--model_dir`: 模型路径
* `--data_dir`: 数据集路径
* `--val_list`: 验证集列表路径
* `--batch_size`: 批大小
## 预测
使用下述命令进行预测
......@@ -144,7 +142,6 @@ python quant_online.py --model_type HumanSegMobile \
--batch_size 2 \
--learning_rate 0.001 \
--num_epochs 2 \
--save_interval_epochs 1
```
其中参数含义如下:
* `--model_type`: 模型类型,可选项为:HumanSegServer、HumanSegMobile和HumanSegLite
......@@ -156,4 +153,3 @@ python quant_online.py --model_type HumanSegMobile \
* `--batch_size`: 批大小
* `--learning_rate`: 初始学习率
* `--num_epochs`: 训练轮数
* `--save_interval_epochs`: 模型保存间隔
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