20分钟快速上手PaddleSeg

mkdir data
cd data
wget https://paddleseg.bj.bcebos.com/dataset/optic_disc_seg.zip
unzip optic_disc_seg.zip
cd ..

batch_size: 4  #设定batch_size的值即为迭代一次送入网络的图片数量，一般显卡显存越大，batch_size的值可以越大。如果使用多卡训练，总得batch size等于该batch size乘以卡数。
iters: 1000    #模型训练迭代的轮数

train_dataset:  #训练数据设置
  type: Dataset #指定加载数据集的类
  dataset_root: data/optic_disc_seg #数据集路径
  train_path: data/optic_disc_seg/train_list.txt  #数据集中用于训练的标识文件
  num_classes: 2  #指定类别个数（背景也算为一类）
  mode: train #表示用于训练
  transforms: #模型训练的数据预处理方式。
    - type: ResizeStepScaling #将原始图像和标注图像随机缩放为0.5~2.0倍
      min_scale_factor: 0.5
      max_scale_factor: 2.0
      scale_step_size: 0.25
    - type: RandomPaddingCrop #从原始图像和标注图像中随机裁剪512x512大小
      crop_size: [512, 512]
    - type: RandomHorizontalFlip  #对原始图像和标注图像随机进行水平反转
    - type: RandomDistort #对原始图像进行亮度、对比度、饱和度随机变动，标注图像不变
      brightness_range: 0.5
      contrast_range: 0.5
      saturation_range: 0.5
    - type: Normalize #对原始图像进行归一化，标注图像保持不变

val_dataset:  #验证数据设置
  type: Dataset #指定加载数据集的类
  dataset_root: data/optic_disc_seg #数据集路径
  val_path: data/optic_disc_seg/val_list.txt  #数据集中用于验证的标识文件
  num_classes: 2  #指定类别个数（背景也算为一类）
  mode: val #表示用于验证
  transforms: #模型验证的数据预处理的方式
    - type: Normalize #对原始图像进行归一化，标注图像保持不变

optimizer: #设定优化器的类型
  type: sgd #采用SGD（Stochastic Gradient Descent）随机梯度下降方法为优化器
  momentum: 0.9 #设置SGD的动量
  weight_decay: 4.0e-5 #权值衰减，使用的目的是防止过拟合

lr_scheduler: # 学习率的相关设置
  type: PolynomialDecay # 一种学习率类型。共支持12种策略
  learning_rate: 0.01 # 初始学习率
  power: 0.9
  end_lr: 0

loss: #设定损失函数的类型
  types:
    - type: CrossEntropyLoss  #CE损失
  coef: [1, 1, 1] # PP-LiteSeg有一个主loss和两个辅助loss，coef表示权重，所以 total_loss = coef_1 * loss_1 + .... + coef_n * loss_n

model:  #模型说明
  type: PPLiteSeg  #设定模型类别
  backbone:  # 设定模型的backbone，包括名字和预训练权重
    type: STDC2
    pretrained: https://bj.bcebos.com/paddleseg/dygraph/PP_STDCNet2.tar.gz

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 设置1张可用的卡

**windows下请执行以下命令**
**set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0**
python train.py \
       --config configs/quick_start/pp_liteseg_optic_disc_512x512_1k.yml \
       --save_interval 500 \
       --do_eval \
       --use_vdl \
       --save_dir output

output
  ├── iter_500          #表示在500步保存一次模型
    ├── model.pdparams  #模型参数
    └── model.pdopt     #训练阶段的优化器参数
  ├── iter_1000         #表示在1000步保存一次模型
    ├── model.pdparams  #模型参数
    └── model.pdopt     #训练阶段的优化器参数
  └── best_model        #精度最高的模型权重
    └── model.pdparams  

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 # 设置4张可用的卡
python -m paddle.distributed.launch train.py \
       --config configs/quick_start/pp_liteseg_optic_disc_512x512_1k.yml \
       --do_eval \
       --use_vdl \
       --save_interval 500 \
       --save_dir output

python train.py \
       --config configs/quick_start/pp_liteseg_optic_disc_512x512_1k.yml \
       --resume_model output/iter_500 \
       --do_eval \
       --use_vdl \
       --save_interval 500 \
       --save_dir output

visualdl --logdir output/

python val.py \
       --config configs/quick_start/pp_liteseg_optic_disc_512x512_1k.yml \
       --model_path output/best_model/model.pdparams

python val.py \
       --config configs/quick_start/pp_liteseg_optic_disc_512x512_1k.yml \
       --model_path output/best_model/model.pdparams \
       --aug_eval \
       --scales 0.75 1.0 1.25 \
       --flip_horizontal

python val.py \
       --config configs/quick_start/pp_liteseg_optic_disc_512x512_1k.yml \
       --model_path output/best_model/model.pdparams \
       --is_slide \
       --crop_size 256 256 \
       --stride 128 128

...
2022-06-22 11:05:51 [INFO]      Start evaluating (total_samples: 76, total_iters: 76)...
76/76 [==============================] - 3s 45ms/step - batch_cost: 0.0444 - reader cost: 5.4260e-04
2022-06-22 11:05:55 [INFO]      [EVAL] #Images: 76 mIoU: 0.9232 Acc: 0.9970 Kappa: 0.9171 Dice: 0.9585
2022-06-22 11:05:55 [INFO]      [EVAL] Class IoU:
[0.997  0.8494]
2022-06-22 11:05:55 [INFO]      [EVAL] Class Precision:
[0.9984 0.9237]
2022-06-22 11:05:55 [INFO]      [EVAL] Class Recall:
[0.9986 0.9135]

python predict.py \
       --config configs/quick_start/pp_liteseg_optic_disc_512x512_1k.yml \
       --model_path output/best_model/model.pdparams \
       --image_path data/optic_disc_seg/JPEGImages/H0002.jpg \
       --save_dir output/result

python export.py \
       --config configs/quick_start/pp_liteseg_optic_disc_512x512_1k.yml \
       --model_path output/best_model/model.pdparams \
       --save_dir output/infer_model

output/infer_model
  ├── deploy.yaml            # 部署相关的配置文件
  ├── model.pdiparams        # 静态图模型参数
  ├── model.pdiparams.info   # 参数额外信息，一般无需关注
  └── model.pdmodel          # 静态图模型文件，可以使用netron软件进行可视化查看

python deploy/python/infer.py \
  --config output/infer_model/deploy.yaml \
  --image_path data/optic_disc_seg/JPEGImages/H0002.jpg \
  --save_dir output/result

PaddleSeg
     ├──  configs #配置文件文件夹
     ├──  paddleseg #训练部署的核心代码
        ├── core # 启动模型训练，评估与预测的接口
        ├── cvlibs # Config类定义在该文件夹中。它保存了数据集、模型配置、主干网络、损失函数等所有的超参数。
            ├── callbacks.py
            └── ...
        ├── datasets #PaddleSeg支持的数据格式，包括ade、citycapes等多种格式
            ├── ade.py
            ├── citycapes.py
            └── ...
        ├── models #该文件夹下包含了PaddleSeg组网的各个部分
            ├── backbone # paddleseg的使用的主干网络
            ├── hrnet.py
            ├── resnet_vd.py
            └── ...
            ├── layers # 一些组件，例如attention机制
            ├── activation.py
            ├── attention.py
            └── ...
            ├── losses #该文件夹下包含了PaddleSeg所用到的损失函数
            ├── dice_loss.py
            ├── lovasz_loss.py
            └── ...
            ├── ann.py #该文件表示的是PaddleSeg所支持的算法模型，这里表示ann算法。
            ├── deeplab.py #该文件表示的是PaddleSeg所支持的算法模型，这里表示Deeplab算法。
            ├── unet.py #该文件表示的是PaddleSeg所支持的算法模型，这里表示unet算法。
            └── ...
        ├── transforms #进行数据预处理的操作，包括各种数据增强策略
            ├── functional.py
            └── transforms.py
        └── utils
            ├── config_check.py
            ├── visualize.py
            └── ...
     ├──  train.py  # 训练入口文件，该文件里描述了参数的解析，训练的启动方法，以及为训练准备的资源等。
     ├──  predict.py # 预测文件
     └── ...