DeepLabv3+：带空洞可分离卷积的编码器-解码器语义分割模型在PyTorch中的实现

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目录

1. 仓库更新 Top News
2. 相关仓库 Related code
3. 性能情况 Performance
4. 所需环境 Environment
5. 文件下载 Download
6. 训练步骤 How2train
7. 预测步骤 How2predict
8. 评估步骤 miou
9. 参考资料 Reference

Top News

2022-04:支持多GPU训练。

2022-03:进行大幅度更新、支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整。
BiliBili视频中的原仓库地址为：https://github.com/bubbliiiing/deeplabv3-plus-pytorch/tree/bilibili

2020-08:创建仓库、支持多backbone、支持数据miou评估、标注数据处理、大量注释等。

相关仓库

模型	路径
Unet	https://github.com/bubbliiiing/unet-pytorch
PSPnet	https://github.com/bubbliiiing/pspnet-pytorch
deeplabv3+	https://github.com/bubbliiiing/deeplabv3-plus-pytorch
hrnet	https://github.com/bubbliiiing/hrnet-pytorch

性能情况

训练数据集	权值文件名称	测试数据集	输入图片大小	mIOU
VOC12+SBD	deeplab_mobilenetv2.pth	VOC-Val12	512x512	72.59
VOC12+SBD	deeplab_xception.pth	VOC-Val12	512x512	76.95

所需环境

torch==1.2.0

注意事项

代码中的deeplab_mobilenetv2.pth和deeplab_xception.pth是基于VOC拓展数据集训练的。训练和预测时注意修改backbone。

文件下载

训练所需的deeplab_mobilenetv2.pth和deeplab_xception.pth可在百度网盘中下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1IQ3XYW-yRWQAy7jxCUHq8Q 提取码: qqq4

VOC拓展数据集的百度网盘如下：
链接: https://pan.baidu.com/s/1vkk3lMheUm6IjTXznlg7Ng 提取码: 44mk

训练步骤

a、训练voc数据集

1、将我提供的voc数据集放入VOCdevkit中（无需运行voc_annotation.py）。
2、在train.py中设置对应参数，默认参数已经对应voc数据集所需要的参数了，所以只要修改backbone和model_path即可。
3、运行train.py进行训练。

b、训练自己的数据集

1、本文使用VOC格式进行训练。
2、训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的SegmentationClass中。
3、训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
4、在训练前利用voc_annotation.py文件生成对应的txt。
5、在train.py文件夹下面，选择自己要使用的主干模型和下采样因子。本文提供的主干模型有mobilenet和xception。下采样因子可以在8和16中选择。需要注意的是，预训练模型需要和主干模型相对应。
6、注意修改train.py的num_classes为分类个数+1。
7、运行train.py即可开始训练。

预测步骤

a、使用预训练权重

1、下载完库后解压，如果想用backbone为mobilenet的进行预测，直接运行predict.py就可以了；如果想要利用backbone为xception的进行预测，在百度网盘下载deeplab_xception.pth，放入model_data，修改deeplab.py的backbone和model_path之后再运行predict.py，输入。

img/street.jpg

可完成预测。
2、在predict.py里面进行设置可以进行fps测试、整个文件夹的测试和video视频检测。

b、使用自己训练的权重

1、按照训练步骤训练。
2、在deeplab.py文件里面，在如下部分修改model_path、num_classes、backbone使其对应训练好的文件；model_path对应logs文件夹下面的权值文件，num_classes代表要预测的类的数量加1，backbone是所使用的主干特征提取网络。

_defaults = {
    #----------------------------------------#
    #   model_path指向logs文件夹下的权值文件
    #----------------------------------------#
    "model_path"        : 'model_data/deeplab_mobilenetv2.pth',
    #----------------------------------------#
    #   所需要区分的类的个数+1
    #----------------------------------------#
    "num_classes"       : 21,
    #----------------------------------------#
    #   所使用的的主干网络
    #----------------------------------------#
    "backbone"          : "mobilenet",
    #----------------------------------------#
    #   输入图片的大小
    #----------------------------------------#
    "input_shape"       : [512, 512],
    #----------------------------------------#
    #   下采样的倍数，一般可选的为8和16
    #   与训练时设置的一样即可
    #----------------------------------------#
    "downsample_factor" : 16,
    #--------------------------------#
    #   blend参数用于控制是否
    #   让识别结果和原图混合
    #--------------------------------#
    "blend"             : True,
    #-------------------------------#
    #   是否使用Cuda
    #   没有GPU可以设置成False
    #-------------------------------#
    "cuda"              : True,
}

3、运行predict.py，输入

img/street.jpg

可完成预测。
4、在predict.py里面进行设置可以进行fps测试、整个文件夹的测试和video视频检测。

评估步骤

1、设置get_miou.py里面的num_classes为预测的类的数量加1。
2、设置get_miou.py里面的name_classes为需要去区分的类别。
3、运行get_miou.py即可获得miou大小。

Reference

https://github.com/ggyyzm/pytorch_segmentation
https://github.com/bonlime/keras-deeplab-v3-plus

DeepLabv3+ PyTorch 快速上手指南

环境准备

系统要求

• 操作系统：Linux / Windows / macOS（建议使用 Linux）
• Python 版本：3.6 或以上

前置依赖

• PyTorch 1.2.0
• 其他依赖可通过 pip install -r requirements.txt 安装（如无该文件，可手动安装以下包）：

  pip install numpy opencv-python matplotlib
  

建议使用国内镜像源加速安装，例如：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装步骤

1. 克隆仓库到本地：

   git clone https://github.com/bubbliiiing/deeplabv3-plus-pytorch.git
   cd deeplabv3-plus-pytorch
   

2. 安装依赖（如果存在 requirements.txt 文件）：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 下载预训练权重文件（可选）：

   • deeplab_mobilenetv2.pth
   • deeplab_xception.pth

   将下载的权重文件放入 model_data 目录。

基本使用

使用预训练模型进行预测

1. 修改 deeplab.py 中的配置，确保 model_path、num_classes 和 backbone 正确。
2. 运行预测脚本：

   python predict.py img/street.jpg
   

   支持对单张图片、文件夹或视频进行预测，可在 predict.py 中设置相关参数。

训练自己的数据集

1. 准备 VOC 格式的数据集，将图片放在 VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages，标签放在 VOCdevkit/VOC2007/SegmentationClass。
2. 运行 voc_annotation.py 生成标注文件。
3. 修改 train.py 中的参数（如 backbone、num_classes 等）。
4. 开始训练：

   python train.py
   

评估 mIOU

1. 修改 get_miou.py 中的 num_classes 和 name_classes。
2. 运行评估脚本：

   python get_miou.py