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PaddleSeg

PaddlePaddle / PaddleSeg

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PaddleSeg
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......@@ -6,8 +6,8 @@
## 简介
PaddleSeg是基于[PaddlePaddle](https://www.paddlepaddle.org.cn)开发的语义分割库，覆盖了DeepLabv3+, U-Net, ICNet三类主流的分割模型。通过统一的配置，帮助用户更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。
具备高性能、丰富的数据增强、工业级部署、全流程应用的特点。
PaddleSeg具备高性能、丰富的数据增强、工业级部署、全流程应用的特点:
- **丰富的数据增强**
......@@ -26,38 +26,56 @@ PaddleSeg是基于[PaddlePaddle](https://www.paddlepaddle.org.cn)开发的语义
- 基于[Paddle Serving](https://github.com/PaddlePaddle/Serving)和PaddlePaddle高性能预测引擎，结合百度开放的AI能力，轻松搭建人像分割和车道线分割服务。
</br>
</br>
更多模型信息与技术细节请查看[模型介绍](./docs/models.md)和[预训练模型](./docs/model_zoo.md)
## 在线体验
## AI Studio教程
PaddleSeg提供了多种预训练模型，并且以NoteBook的方式提供了在线体验的教程，欢迎体验：
### 快速开始
|教程|链接|
|-|-|
|U-Net宠物分割|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/102889)|
|PaddleSeg人像分割|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/100798)|
|DeepLabv3+图像分割|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/101696)|
通过 [PaddleSeg人像分割](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/100798) 教程可快速体验PaddleSeg人像分割模型的效果。
</br>
</br>
### 入门教程
## 使用教程
入门教程以经典的U-Net模型为例, 结合Oxford-IIIT宠物数据集，快速熟悉PaddleSeg使用流程, 详情请点击[U-Net宠物分割](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/102889)。
我们提供了一系列的使用教程，来说明如何使用PaddleSeg完成一个语义分割模型的训练、评估、部署。
### 高级教程
这一系列的文档被分为`快速入门`、`基础功能`、`预测部署`、`高级功能`四个部分，四个教程由浅至深地介绍PaddleSeg的设计思路和使用方法。
高级教程以DeepLabv3+模型为例，结合Cityscapes数据集，快速了解ASPP, Backbone网络切换，多卡Batch Norm同步等策略，详情请点击[DeepLabv3+图像分割](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/101696)。
### 快速入门
### 垂类模型
* [安装说明](./docs/installation.md)
* [训练/评估/可视化](./docs/usage.md)
更多特色垂类分割模型如LIP人体部件分割、人像分割、车道线分割模型可以参考[contrib](./contrib)
### 基础功能
## 使用文档
* [模型列表与简介](./docs/models.md)
* [预训练模型列表](./docs/model_zoo.md)
* [自定义数据的准备与标注](./docs/data_prepare.md)
* [数据和配置校验](./docs/check.md)
* [使用DeepLabv3+预训练模型](./turtorial/finetune_deeplabv3plus.md)
* [使用UNet预训练模型](./turtorial/finetune_unet.md)
* [使用ICNet预训练模型](./turtorial/finetune_icnet.md)
* [安装说明](./docs/installation.md)
* [数据准备](./docs/data_prepare.md)
* [数据增强](./docs/data_aug.md)
* [预训练模型](./docs/model_zoo.md)
* [训练/评估/预测(可视化)](./docs/usage.md)
* [预测库集成](./inference/README.md)
* [服务端部署](./serving/README.md)
* [垂类分割模型](./contrib/README.md)
### 预测部署
* [模型导出](./docs/model_export.md)
* [预测库使用](./inference)
* [模型部署与Serving](./serving)
### 高级功能
* [PaddleSeg的数据增强](./docs/data_aug.md)
* [特色垂类模型使用](./contrib)
</br>
</br>
## FAQ
......@@ -69,15 +87,20 @@ A: 数据增强的配置可以参考文档[数据增强](./docs/data_aug.md)
A: 降低Batch size，使用Group Norm策略等。
</br>
</br>
## 更新日志
### 2019.08.26
* 2019.08.26
#### v0.1.0
**`v0.1.0`**
* PaddleSeg分割库初始版本发布，包含DeepLabv3+, U-Net, ICNet三类分割模型, 其中DeepLabv3+支持Xception, MobileNet两种可调节的骨干网络。
* CVPR 19' LIP人体部件分割比赛冠军预测模型发布[ACE2P](./contrib/ACE2P)
* 预置基于DeepLabv3+网络的[人像分割](./contrib/HumanSeg/)和[车道线分割](./contrib/RoadLine)预测模型发布
* PaddleSeg分割库初始版本发布，包含DeepLabv3+, U-Net, ICNet三类分割模型, 其中DeepLabv3+支持Xception, MobileNet两种可调节的骨干网络。
* CVPR 19' LIP人体部件分割比赛冠军预测模型发布[ACE2P](./contrib/ACE2P)
* 预置基于DeepLabv3+网络的人像分割和车道线分割预测模型发布
</br>
</br>
## 如何贡献代码
......
docs/check.md 0 → 100644
浏览文件 @ 77218811
# 配置/数据校验
对用户自定义的数据集和yaml配置进行校验，帮助用户排查基本的数据和配置问题。
数据校验脚本如下，支持通过`YAML_FILE_PATH`来指定配置文件。
```
# YAML_FILE_PATH为yaml配置文件路径
python pdseg/check.py --cfg ${YAML_FILE_PATH}
```
运行后，命令行将显示校验结果的概览信息，详细信息可到detail.log文件中查看。
### 1 列表分割符校验
判断在`TRAIN_FILE_LIST`，`VAL_FILE_LIST`和`TEST_FILE_LIST`列表文件中的分隔符`DATASET.SEPARATOR`设置是否正确。
### 2 数据集读取校验
通过是否能成功读取`DATASET.TRAIN_FILE_LIST`，`DATASET.VAL_FILE_LIST`，`DATASET.TEST_FILE_LIST`中所有图片，判断这3项设置是否正确。
若不正确返回错误信息。错误可能有多种情况，如数据集路径设置错误、图片损坏等。
### 3 标注格式校验
检查标注图像是否为PNG格式。
**NOTE:** 标注图像请使用PNG无损压缩格式的图片，若使用其他格式则可能影响精度。
### 4 标注通道数校验
检查标注图的通道数。正确的标注图应该为单通道图像。
### 5 标注类别校验
检查实际标注类别是否和配置参数`DATASET.NUM_CLASSES`，`DATASET.IGNORE_INDEX`匹配。
**NOTE:**
标注图像类别数值必须在[0~(`DATASET.NUM_CLASSES`-1)]范围内或者为`DATASET.IGNORE_INDEX`。
标注类别最好从0开始，否则可能影响精度。
### 6 标注像素统计
统计每种类别像素数量，显示以供参考。
### 7 图像格式校验
检查图片类型`DATASET.IMAGE_TYPE`是否设置正确。
**NOTE:** 当数据集包含三通道图片时`DATASET.IMAGE_TYPE`设置为rgb；
当数据集全部为四通道图片时`DATASET.IMAGE_TYPE`设置为rgba；
### 8 图像与标注图尺寸一致性校验
验证图像尺寸和对应标注图尺寸是否一致。
### 9 模型验证参数`EVAL_CROP_SIZE`校验
验证`EVAL_CROP_SIZE`是否设置正确，共有3种情形：
- 当`AUG.AUG_METHOD`为unpadding时，`EVAL_CROP_SIZE`的宽高应不小于`AUG.FIX_RESIZE_SIZE`的宽高。
- 当`AUG.AUG_METHOD`为stepscaling时，`EVAL_CROP_SIZE`的宽高应不小于原图中最大的宽高。
- 当`AUG.AUG_METHOD`为rangscaling时，`EVAL_CROP_SIZE`的宽高应不小于缩放后图像中最大的宽高。
我们将计算并给出`EVAL_CROP_SIZE`的建议值。
### 10 数据增强参数`AUG.INF_RESIZE_VALUE`校验
验证`AUG.INF_RESIZE_VALUE`是否在[`AUG.MIN_RESIZE_VALUE`~`AUG.MAX_RESIZE_VALUE`]范围内。若在范围内，则通过校验。
docs/data_prepare.md
浏览文件 @ 77218811
......@@ -58,61 +58,3 @@ PaddleSeg采用通用的文件列表方式组织训练集、验证集和测试
![cityscapes_filelist](./imgs/file_list.png)
完整的配置信息可以参考[`./dataset/cityscapes_demo`](../dataset/cityscapes_demo/)目录下的yaml和文件列表。
## 数据校验
对用户自定义的数据集和yaml配置进行校验，帮助用户排查基本的数据和配置问题。
数据校验脚本如下，支持通过`YAML_FILE_PATH`来指定配置文件。
```
# YAML_FILE_PATH为yaml配置文件路径
python pdseg/check.py --cfg ${YAML_FILE_PATH}
```
运行后，命令行将显示校验结果的概览信息，详细信息可到detail.log文件中查看。
### 1 列表分割符校验
判断在`TRAIN_FILE_LIST`，`VAL_FILE_LIST`和`TEST_FILE_LIST`列表文件中的分隔符`DATASET.SEPARATOR`设置是否正确。
### 2 数据集读取校验
通过是否能成功读取`DATASET.TRAIN_FILE_LIST`，`DATASET.VAL_FILE_LIST`，`DATASET.TEST_FILE_LIST`中所有图片，判断这3项设置是否正确。
若不正确返回错误信息。错误可能有多种情况，如数据集路径设置错误、图片损坏等。
### 3 标注格式校验
检查标注图像是否为PNG格式。
**NOTE:** 标注图像请使用PNG无损压缩格式的图片，若使用其他格式则可能影响精度。
### 4 标注通道数校验
检查标注图的通道数。正确的标注图应该为单通道图像。
### 5 标注类别校验
检查实际标注类别是否和配置参数`DATASET.NUM_CLASSES`，`DATASET.IGNORE_INDEX`匹配。
**NOTE:**
标注图像类别数值必须在[0~(`DATASET.NUM_CLASSES`-1)]范围内或者为`DATASET.IGNORE_INDEX`。
标注类别最好从0开始，否则可能影响精度。
### 6 标注像素统计
统计每种类别像素数量，显示以供参考。
### 7 图像格式校验
检查图片类型`DATASET.IMAGE_TYPE`是否设置正确。
**NOTE:** 当数据集包含三通道图片时`DATASET.IMAGE_TYPE`设置为rgb；
当数据集全部为四通道图片时`DATASET.IMAGE_TYPE`设置为rgba；
### 8 图像与标注图尺寸一致性校验
验证图像尺寸和对应标注图尺寸是否一致。
### 9 模型验证参数`EVAL_CROP_SIZE`校验
验证`EVAL_CROP_SIZE`是否设置正确，共有3种情形：
- 当`AUG.AUG_METHOD`为unpadding时，`EVAL_CROP_SIZE`的宽高应不小于`AUG.FIX_RESIZE_SIZE`的宽高。
- 当`AUG.AUG_METHOD`为stepscaling时，`EVAL_CROP_SIZE`的宽高应不小于原图中最大的宽高。
- 当`AUG.AUG_METHOD`为rangscaling时，`EVAL_CROP_SIZE`的宽高应不小于缩放后图像中最大的宽高。
我们将计算并给出`EVAL_CROP_SIZE`的建议值。
### 10 数据增强参数`AUG.INF_RESIZE_VALUE`校验
验证`AUG.INF_RESIZE_VALUE`是否在[`AUG.MIN_RESIZE_VALUE`~`AUG.MAX_RESIZE_VALUE`]范围内。若在范围内，则通过校验。
docs/model_export.md 0 → 100644
浏览文件 @ 77218811
# 模型导出
通过训练得到一个满足要求的模型后，如果想要将该模型接入到C++预测库或者Serving服务，我们需要通过`pdseg/export_model.py`来导出该模型。
该脚本的使用方法和`train.py/eval.py/vis.py`完全一样
# FLAGS
|FLAG|用途|默认值|备注|
|-|-|-|-|
|--cfg|配置文件路径|None||
# 使用示例
我们使用[训练/评估/可视化](./usage.md)一节中训练得到的模型进行试用，脚本如下
```shell
python pdseg/export_model.py --cfg configs/unet_pet.yaml TEST.TEST_MODEL test/saved_models/unet_pet/final
```
模型会导出到freeze_model目录
docs/usage.md
浏览文件 @ 77218811
# 训练/评估/预测(可视化)
# 训练/评估/可视化
PaddleSeg提供了 `训练`/`评估`/`预测(可视化)`/`模型导出` 等四个功能的使用脚本。四个脚本都支持通过不同的Flags来开启特定功能，也支持通过Options来修改默认的[训练配置](./config.md)。四者的使用方式非常接近，如下：
PaddleSeg提供了 `训练`/`评估`/`可视化` 等三个功能的使用脚本。三个脚本都支持通过不同的Flags来开启特定功能，也支持通过Options来修改默认的[训练配置](./config.md)。三者的使用方式非常接近，如下：
```shell
# 训练
python pdseg/train.py ${FLAGS} ${OPTIONS}
# 评估
python pdseg/eval.py ${FLAGS} ${OPTIONS}
# 预测/可视化
# 可视化
python pdseg/vis.py ${FLAGS} ${OPTIONS}
# 模型导出
python pdseg/export_model.py ${FLAGS} ${OPTIONS}
```
`Note`:
......@@ -27,7 +25,7 @@ python pdseg/export_model.py ${FLAGS} ${OPTIONS}
|FLAG|支持脚本|用途|默认值|备注|
|-|-|-|-|-|
|--cfg|ALL|配置文件路径|None||
|--use_gpu|train/eval/vis|是否使用GPU进行训练|False||
|--use_gpu|ALL|是否使用GPU进行训练|False||
|--use_mpio|train/eval|是否使用多线程进行IO处理|False|打开该开关会占用一定量的CPU内存，但是可以提高训练速度。</br> NOTE：windows平台下不支持该功能, 建议使用自定义数据初次训练时不打开，打开会导致数据读取异常不可见。 </br> |
|--use_tb|train|是否使用TensorBoard记录训练数据|False||
|--log_steps|train|训练日志的打印周期（单位为step）|10||
......@@ -54,22 +52,19 @@ python pdseg/export_model.py ${FLAGS} ${OPTIONS}
### 下载预训练模型
```shell
# 下载预训练模型
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddleseg/models/unet_coco_init.tgz
# 解压缩到当前路径下
tar xvzf unet_coco_init.tgz
# 下载预训练模型并进行解压
python pretrained_model/download_model unet_bn_coco
```
### 下载Oxford-IIIT数据集
### 下载mini_pet数据集
我们使用了Oxford-IIIT中的猫和狗两个类别数据制作了一个小数据集mini_pet，用于快速体验
```shell
# 下载Oxford-IIIT Pet数据集
wget https://paddleseg.bj.bcebos.com/dataset/mini_pet.zip --no-check-certificate
# 解压缩到当前路径下
unzip mini_pet.zip
# 下载预训练模型并进行解压
python dataset/download_pet.py
```
### 模型训练
为了方便体验，我们在configs目录下放置了Oxford-IIIT Pet所对应的配置文件`unet_pet.yaml`，可以通过`--cfg`指向该文件来设置训练配置。
为了方便体验，我们在configs目录下放置了mini_pet所对应的配置文件`unet_pet.yaml`，可以通过`--cfg`指向该文件来设置训练配置。
我们选择GPU 0号卡进行训练，这可以通过环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`来指定。
......@@ -81,19 +76,14 @@ python pdseg/train.py --use_gpu \
--tb_log_dir train_log \
--cfg configs/unet_pet.yaml \
BATCH_SIZE 4 \
TRAIN.PRETRAINED_MODEL unet_coco_init \
DATASET.DATA_DIR mini_pet \
DATASET.TEST_FILE_LIST mini_pet/file_list/test_list.txt \
DATASET.TRAIN_FILE_LIST mini_pet/file_list/train_list.txt \
DATASET.VAL_FILE_LIST mini_pet/file_list/val_list.txt \
DATASET.VIS_FILE_LIST mini_pet/file_list/val_list.txt \
TRAIN.PRETRAINED_MODEL pretrained_model/unet_bn_coco \
TRAIN.SYNC_BATCH_NORM True \
SOLVER.LR 5e-5
```
`NOTE`:
> * 上述示例中，一共存在三套配置方案: PaddleSeg默认配置/unet_pet.yaml/OPTIONS，三者的优先级顺序为 OPTIONS > yaml > 默认配置。这个原则对于train.py/eval.py/vis.py/export_model.py都适用
> * 上述示例中，一共存在三套配置方案: PaddleSeg默认配置/unet_pet.yaml/OPTIONS，三者的优先级顺序为 OPTIONS > yaml > 默认配置。这个原则对于train.py/eval.py/vis.py都适用
>
> * 如果发现因为内存不足而Crash。请适当调低BATCH_SIZE。如果本机GPU内存充足，则可以调高BATCH_SIZE的大小以获得更快的训练速度
......@@ -121,30 +111,17 @@ NOTE:
```shell
python pdseg/eval.py --use_gpu \
--cfg configs/unet_pet.yaml \
DATASET.DATA_DIR mini_pet \
DATASET.VAL_FILE_LIST mini_pet/file_list/val_list.txt \
TEST.TEST_MODEL test/saved_models/unet_pet/final
```
### 模型预测/可视化
### 模型可视化
通过vis.py来评估模型效果，我们选择最后保存的模型进行效果的评估：
```shell
python pdseg/vis.py --use_gpu \
--cfg configs/unet_pet.yaml \
DATASET.DATA_DIR mini_pet \
DATASET.TEST_FILE_LIST mini_pet/file_list/test_list.txt \
TEST.TEST_MODEL test/saved_models/unet_pet/final
```
`NOTE`
1. 可视化的图片会默认保存在visual/visual_results目录下，可以通过`--vis_dir`来指定输出目录
2. 训练过程中会使用DATASET.VIS_FILE_LIST中的图片进行可视化显示，而vis.py则会使用DATASET.TEST_FILE_LIST
### 模型导出
当确定模型效果满足预期后，我们需要通过export_model.py来导出可用于C++预测库部署的模型：
```shell
python pdseg/export_model.py --cfg configs/unet_pet.yaml \
TEST.TEST_MODEL test/saved_models/unet_pet/final
```
模型会导出到freeze_model目录，接下来就是进行模型的部署，相关步骤请查看[模型部署](../inference/README.md)
pretrained_model/download_model.py
浏览文件 @ 77218811
......@@ -22,9 +22,39 @@ sys.path.append(TEST_PATH)
from test_utils import download_file_and_uncompress
model_urls = {
# ImageNet Pretrained
"mobilnetv2-2-0_bn_imagenet":
"https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_x2_0_pretrained.tar",
"mobilnetv2-1-5_bn_imagenet":
"https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_x1_5_pretrained.tar",
"mobilnetv2-1-0_bn_imagenet":
"https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_pretrained.tar",
"mobilnetv2-0-5_bn_imagenet":
"https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_x0_5_pretrained.tar",
"mobilnetv2-0-25_bn_imagenet":
"https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_x0_25_pretrained.tar",
"xception41_imagenet":
"https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/Xception41_pretrained.tgz",
"xception65_imagenet":
"https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/Xception65_pretrained.tgz",
# COCO pretrained
"deeplabv3p_mobilnetv2-1-0_bn_coco":
"https://bj.bcebos.com/v1/paddleseg/deeplabv3plus_coco_bn_init.tgz",
"deeplabv3p_xception65_bn_coco":
"https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/xception65_coco.tgz",
"unet_bn_coco": "https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/unet_coco_v3.tgz",
# Cityscapes pretrained
"deeplabv3plus_mobilenetv2-1-0_bn_cityscapes":
"https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/mobilenet_cityscapes.tgz",
"unet_bn_coco": "https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/unet_coco_v3.tgz"
"deeplabv3p_xception65_gn_cityscapes":
"https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/deeplabv3p_xception65_cityscapes.tgz",
"deeplabv3p_xception65_bn_cityscapes":
"https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/xception65_bn_cityscapes.tgz",
"unet_bn_coco": "https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/unet_coco_v3.tgz",
"icnet_bn_cityscapes":
"https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/icnet6831.tar.gz"
}
if __name__ == "__main__":
......
turtorial/finetune_deeplabv3plus.md 0 → 100644
浏览文件 @ 77218811
# 关于本教程
* 本教程旨在介绍如何通过使用PaddleSeg提供的 ***`DeeplabV3+/Xception65/BatchNorm`*** 预训练模型在自定义数据集上进行训练。除了该配置之外，DeeplabV3+还支持以下不同[模型组合](#模型组合)的预训练模型，如果需要使用对应模型作为预训练模型，将下述内容中的Xception Backbone中的内容进行替换即可
* 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数据集，通过以下代码进行下载
```shell
python dataset/download_pet.py
```
## 二. 下载预训练模型
关于PaddleSeg支持的所有预训练模型的列表，我们可以从[模型组合](#模型组合)中查看我们所需模型的名字和配置
接着下载对应的预训练模型
```shell
python pretrained_model/download_model.py deeplabv3p_xception65_bn_cityscapes
```
## 三. 准备配置
在开始训练和评估之前，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/mini_pet`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/test_pet.yaml`
```yaml
# 数据集配置
DATASET:
DATA_DIR: "./dataset/mini_pet/"
NUM_CLASSES: 3
TEST_FILE_LIST: "./dataset/mini_pet/file_list/test_list.txt"
TRAIN_FILE_LIST: "./dataset/mini_pet/file_list/train_list.txt"
VAL_FILE_LIST: "./dataset/mini_pet/file_list/val_list.txt"
VIS_FILE_LIST: "./dataset/mini_pet/file_list/test_list.txt"
# 预训练模型配置
MODEL:
MODEL_NAME: "deeplabv3p"
DEFAULT_NORM_TYPE: "bn"
DEEPLAB:
BACKBONE: "xception_65"
TRAIN:
PRETRAINED_MODEL: "./pretrained_model/deeplabv3p_xception65_bn_pet/"
# 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:
MODEL_SAVE_DIR: "./finetune/deeplabv3p_xception65_bn_pet/"
RESUME: False
SNAPSHOT_EPOCH: 10
TEST:
TEST_MODEL: "./finetune/deeplabv3p_xception65_bn_pet/final"
SOLVER:
NUM_EPOCHS: 500
LR: 0.005
LR_POLICY: "poly"
OPTIMIZER: "adam"
```
## 四. 开始训练
使用下述命令启动训练
```shell
python pdseg/train.py --use_gpu --cfg ./configs/test_pet.yaml
```
## 五. 进行评估
使用下述命令启动评估
```shell
python pdseg/eval.py --use_gpu --cfg ./configs/test_pet.yaml
```
## 模型组合
|预训练模型名称|BackBone|Norm|数据集|配置|
|-|-|-|-|-|
|mobilnetv2-2-0_bn_imagenet|-|bn|ImageNet|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p <br> MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: mobilenet <br> MODEL.DEEPLAB.DEPTH_MULTIPLIER: 2.0 <br> MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn|
|mobilnetv2-1-5_bn_imagenet|-|bn|ImageNet|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p <br> MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: mobilenet <br> MODEL.DEEPLAB.DEPTH_MULTIPLIER: 1.5 <br> MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn|
|mobilnetv2-1-0_bn_imagenet|-|bn|ImageNet|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p <br> MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: mobilenet <br> MODEL.DEEPLAB.DEPTH_MULTIPLIER: 1.0 <br> MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn|
|mobilnetv2-0-5_bn_imagenet|-|bn|ImageNet|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p <br> MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: mobilenet <br> MODEL.DEEPLAB.DEPTH_MULTIPLIER: 0.5 <br> MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn|
|mobilnetv2-0-25_bn_imagenet|-|bn|ImageNet|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p <br> MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: mobilenet <br> MODEL.DEEPLAB.DEPTH_MULTIPLIER: 0.25 <br> MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn|
|xception41_imagenet|-|bn|ImageNet|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p <br> MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: xception_41 <br> MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn|
|xception65_imagenet|-|bn|ImageNet|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p <br> MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: xception_65 <br> MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn|
|deeplabv3p_mobilnetv2-1-0_bn_coco|MobileNet V2|bn|COCO|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p <br> MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: mobilenet <br> MODEL.DEEPLAB.DEPTH_MULTIPLIER: 1.0 <br> MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn|
|deeplabv3p_xception65_bn_coco|Xception|bn|COCO|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p <br> MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: xception_65 <br> MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn |
|deeplabv3p_mobilnetv2-1-0_bn_cityscapes|MobileNet V2|bn|Cityscapes|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p <br> MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: xception_65 <br> MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn|
|deeplabv3p_xception65_gn_cityscapes|Xception|gn|Cityscapes|MODEL.MODEL_NAME: deeplabv3p <br> MODEL.DEEPLAB.BACKBONE: xception_65 <br> MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: gn|
|**deeplabv3p_xception65_bn_cityscapes**|Xception|bn|Cityscapes||
turtorial/finetune_icnet.md 0 → 100644
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# 关于本教程
* 本教程旨在介绍如何通过使用PaddleSeg提供的 ***`ICNet`*** 预训练模型在自定义数据集上进行训练
* 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数据集，通过以下代码进行下载
```shell
python dataset/download_pet.py
```
## 二. 下载预训练模型
关于PaddleSeg支持的所有预训练模型的列表，我们可以从[模型组合](#模型组合)中查看我们所需模型的名字和配置。
接着下载对应的预训练模型
```shell
python pretrained_model/download_model.py icnet_bn_cityscapes
```
## 三. 准备配置
在开始训练和评估之前，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/mini_pet`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/test_pet.yaml`
```yaml
# 数据集配置
DATASET:
DATA_DIR: "./dataset/mini_pet/"
NUM_CLASSES: 3
TEST_FILE_LIST: "./dataset/mini_pet/file_list/test_list.txt"
TRAIN_FILE_LIST: "./dataset/mini_pet/file_list/train_list.txt"
VAL_FILE_LIST: "./dataset/mini_pet/file_list/val_list.txt"
VIS_FILE_LIST: "./dataset/mini_pet/file_list/test_list.txt"
# 预训练模型配置
MODEL:
MODEL_NAME: "icnet"
DEFAULT_NORM_TYPE: "bn"
TRAIN:
PRETRAINED_MODEL: "./pretrained_model/icnet_bn_cityscapes/"
# 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:
MODEL_SAVE_DIR: "./finetune/icnet_pet/"
RESUME: False
SNAPSHOT_EPOCH: 10
TEST:
TEST_MODEL: "./finetune/icnet_pet/final"
SOLVER:
NUM_EPOCHS: 500
LR: 0.005
LR_POLICY: "poly"
OPTIMIZER: "adam"
```
## 四. 开始训练
使用下述命令启动训练
```shell
python pdseg/train.py --use_gpu --cfg ./configs/test_pet.yaml
```
## 五. 进行评估
使用下述命令启动评估
```shell
python pdseg/eval.py --use_gpu --cfg ./configs/test_pet.yaml
```
## 模型组合
|预训练模型名称|BackBone|Norm|数据集|配置|
|-|-|-|-|-|
|icnet_bn_cityscapes|-|bn|Cityscapes|MODEL.MODEL_NAME: icnet <br> MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn|
turtorial/finetune_unet.md 0 → 100644
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# 关于本教程
* 本教程旨在介绍如何通过使用PaddleSeg提供的 ***`UNet`*** 预训练模型在自定义数据集上进行训练
* 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数据集，通过以下代码进行下载
```shell
python dataset/download_pet.py
```
## 二. 下载预训练模型
关于PaddleSeg支持的所有预训练模型的列表，我们可以从[模型组合](#模型组合)中查看我们所需模型的名字和配置。
接着下载对应的预训练模型
```shell
python pretrained_model/download_model.py unet_bn_coco
```
## 三. 准备配置
在开始训练和评估之前，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/mini_pet`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/test_pet.yaml`
```yaml
# 数据集配置
DATASET:
DATA_DIR: "./dataset/mini_pet/"
NUM_CLASSES: 3
TEST_FILE_LIST: "./dataset/mini_pet/file_list/test_list.txt"
TRAIN_FILE_LIST: "./dataset/mini_pet/file_list/train_list.txt"
VAL_FILE_LIST: "./dataset/mini_pet/file_list/val_list.txt"
VIS_FILE_LIST: "./dataset/mini_pet/file_list/test_list.txt"
# 预训练模型配置
MODEL:
MODEL_NAME: "unet"
DEFAULT_NORM_TYPE: "bn"
TRAIN:
PRETRAINED_MODEL: "./pretrained_model/unet_bn_coco/"
# 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:
MODEL_SAVE_DIR: "./finetune/unet_pet/"
RESUME: False
SNAPSHOT_EPOCH: 10
TEST:
TEST_MODEL: "./finetune/unet_pet/final"
SOLVER:
NUM_EPOCHS: 500
LR: 0.005
LR_POLICY: "poly"
OPTIMIZER: "adam"
```
## 四. 开始训练
使用下述命令启动训练
```shell
python pdseg/train.py --use_gpu --cfg ./configs/test_pet.yaml
```
## 五. 进行评估
使用下述命令启动评估
```shell
python pdseg/eval.py --use_gpu --cfg ./configs/test_pet.yaml
```
## 模型组合
|预训练模型名称|BackBone|Norm|数据集|配置|
|-|-|-|-|-|
|unet_bn_coco|-|bn|Cityscapes|MODEL.MODEL_NAME: unet <br> MODEL.DEFAULT_NORM_TYPE: bn|
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