目录
图像分割和实例分割
Pascal VOC2012 语义分割数据集
预处理数据
自定义语义分割数据集类
读取数据集
整合所有组件
转置卷积
填充、步幅和多通道
与矩阵变换的联系
使用矩阵乘法来实现卷积
使用矩阵乘法来实现转置卷积
使用全卷积网络FCN进行语义分割
构造模型
特征提取层
1×1卷积层和转置卷积层
初始化转置卷积层
读取数据集
训练
编辑
预测
需要注意的函数
net.children()和list
F.cross_entropy
切片
目标检测问题中,我们一直使用方形边界框来标注和预测图像中的目标。 而语义分割(semantic segmentation)可以识别并理解图像中每一个像素的内容,其语义区域的标注和预测是像素级的。 下图
展示了语义分割中图像有关狗、猫和背景的标签。 与目标检测相比,语义分割标注的像素级的边框显然更加精细。
图像分割和实例分割
计算机视觉领域还有2个与语义分割相似的重要问题,即图像分割(image segmentation)和实例分割(instance segmentation)。
-
图像分割将图像划分为若干组成区域,这类问题的方法通常利用图像中像素之间的相关性。它在训练时不需要有关图像像素的标签信息,在预测时也无法保证分割出的区域具有我们希望得到的语义。以
上图
图像作为输入,图像分割可能会将狗分为两个区域:一个覆盖以黑色为主的嘴和眼睛,另一个覆盖以黄色为主的其余部分身体。
-
实例分割也叫同时检测并分割(simultaneous detection and segmentation),它研究如何识别图像中各个目标实例的像素级区域。与语义分割不同,实例分割不仅需要区分语义,还要区分不同的目标实例。例如,如果图像中有两条狗,则实例分割需要区分像素属于的两条狗中的哪一条。
Pascal VOC2012 语义分割数据集
最重要的语义分割数据集之一是Pascal VOC2012,数据集的tar文件大约为2GB,位于../data/VOCdevkit/VOC2012
%matplotlib inline
import os
import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
import torchvision
from PIL import Image
from d2l import torch as d2l
d2l.DATA_HUB['voc2012'] = (d2l.DATA_URL + 'VOCtrainval_11-May-2012.tar',
'4e443f8a2eca6b1dac8a6c57641b67dd40621a49')
voc_dir = d2l.download_extract('voc2012', 'VOCdevkit/VOC2012')
进入路径../data/VOCdevkit/VOC2012
之后,我们可以看到数据集的不同组件。 ImageSets/Segmentation
路径包含用于训练和测试样本的文本文件,而JPEGImages
和SegmentationClass
路径分别存储着每个示例的输入图像和标签。 此处的标签也采用图像格式,其尺寸和它所标注的输入图像的尺寸相同。 此外,标签中颜色相同的像素属于同一个语义类别。 下面将read_voc_images
函数定义为将所有输入的图像和标签读入内存。
def read_voc_images(voc_dir, is_train=True):
"""读取所有VOC图像并标注"""
txt_fname = os.path.join(voc_dir, 'ImageSets', 'Segmentation',
'train.txt' if is_train else 'val.txt')
mode = torchvision.io.image.ImageReadMode.RGB
with open(txt_fname, 'r') as f:
images = f.read().split()
features, labels = [], []
for i, fname in enumerate(images):
features.append(torchvision.io.read_image(os.path.join(
voc_dir, 'JPEGImages', f'{fname}.jpg')))
labels.append(torchvision.io.read_image(os.path.join(
voc_dir, 'SegmentationClass' ,f'{fname}.png'), mode))
return features, labels
train_features, train_labels = read_voc_images(voc_dir, True)
如果报错,参考No such operator image::read_file问题解决_iwill323的博客-CSDN博客
下面绘制前5个输入图像及其标签。 在标签图像中,白色和黑色分别表示边框和背景,而其他颜色则对应不同的类别。
标签图像的颜色是固定的,RGB颜色值和类名:
VOC_COLORMAP = [[0, 0, 0], [128, 0, 0], [0, 128, 0], [128, 128, 0],
[0, 0, 128], [128, 0, 128], [0, 128, 128], [128, 128, 128],
[64, 0, 0], [192, 0, 0], [64, 128, 0], [192, 128, 0],
[64, 0, 128], [192, 0, 128], [64, 128, 128], [192, 128, 128],
[0, 64, 0], [128, 64, 0], [0, 192, 0], [128, 192, 0],
[0, 64, 128]]
VOC_CLASSES = ['background', 'aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat',
'bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair', 'cow',
'diningtable', 'dog', 'horse', 'motorbike', 'person',
'potted plant', 'sheep', 'sofa', 'train', 'tv/monitor']
通过上面定义的两个常量,我们可以方便地查找标签中每个像素的类索引。 我们定义了voc_colormap2label
函数来构建从上述RGB颜色值到类别索引的映射,而voc_label_indices
函数将RGB值映射到在Pascal VOC2012数据集中的类别索引。注意,对RGB颜色值采用了256进制的操作,以便于迅速索引。
#@save
def voc_colormap2label():
"""构建从RGB到VOC类别索引的映射"""
colormap2label = torch.zeros(256 ** 3, dtype=torch.long)
for i, colormap in enumerate(VOC_COLORMAP):
colormap2label[
(colormap[0] * 256 + colormap[1]) * 256 + colormap[2]] = i
# 将RGB三通道像素值按照R*256*256+G*256+B的方法算成一个像素值,
# 再把这个值作为字典索引,相当于采用256进制,所以这个索引是唯一的
return colormap2label
#@save
def voc_label_indices(colormap, colormap2label):
"""将VOC标签中的RGB值映射到它们的类别索引"""
colormap = colormap.permute(1, 2, 0).numpy().astype('int32') # 将通道放在最后一维
idx = ((colormap[:, :, 0] * 256 + colormap[:, :, 1]) * 256
+ colormap[:, :, 2]) # numpy()类型,正常的乘号和加号运算
return colormap2label[idx]
例如,在第一张样本图像中,飞机头部区域的类别索引为1,而背景索引为0
y = voc_label_indices(train_labels[0], voc_colormap2label()) # train_labels指标签图片
y[105:115, 130:140], VOC_CLASSES[1]
(tensor([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]]),
'aeroplane')
预处理数据
图片分类中我们可以把图片resize到统一大小。如果语义分割也采用resize处理数据,那么预测的像素类别也要重新映射回原始尺寸的输入图像。resize拉伸的时候中间的像素是通过插值法得到的,而标签是包含一个个像素的标签的,这样的映射可能不够精确,尤其在不同语义的分割区域,所以语义分割的图像不用resize。
在语义分割中,为了使图片大小一样,我们一般是将图像裁剪为和标签相同大小的区域(使用transforms.RandomCrop,裁剪输入图像和标签(图片)的相同区域)。
输入图像随机裁剪,有随机成分,标签是固定的,如何与标签对应?下面函数中get_params允许裁剪之后的区域返回边框的坐标数值(边界框),*rect就是把边界框四个坐标展开,这样对图片和标号做同样的裁剪
def voc_rand_crop(feature, label, height, width):
"""随机裁剪特征和标签图像"""
rect = torchvision.transforms.RandomCrop.get_params(
feature, (height, width))
feature = torchvision.transforms.functional.crop(feature, *rect)
label = torchvision.transforms.functional.crop(label, *rect)
return feature, label
imgs = []
for _ in range(n):
imgs += voc_rand_crop(train_features[0], train_labels[0], 200, 300)
imgs = [img.permute(1, 2, 0) for img in imgs]
d2l.show_images(imgs[::2] + imgs[1::2], 2, n);
自定义语义分割数据集类
通过继承高级API提供的Dataset
类,自定义了一个语义分割数据集类VOCSegDataset
。 通过实现__getitem__
函数,我们可以任意访问数据集中索引为idx
的输入图像及其每个像素的类别索引。 由于数据集中有些图像的尺寸可能小于随机裁剪所指定的输出尺寸,这些样本可以通过自定义的filter
函数移除掉。 此外,我们还定义了normalize_image
函数,从而对输入图像的RGB三个通道的值分别做标准化。
#@save
class VOCSegDataset(torch.utils.data.Dataset):
"""一个用于加载VOC数据集的自定义数据集"""
def __init__(self, is_train, crop_size, voc_dir):
self.transform = torchvision.transforms.Normalize(
mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
self.crop_size = crop_size
features, labels = read_voc_images(voc_dir, is_train=is_train)
self.features = [self.normalize_image(feature)
for feature in self.filter(features)]
self.labels = self.filter(labels)
self.colormap2label = voc_colormap2label()
print('read ' + str(len(self.features)) + ' examples')
def normalize_image(self, img):
return self.transform(img.float() / 255)
def filter(self, imgs):
return [img for img in imgs if (
img.shape[1] >= self.crop_size[0] and
img.shape[2] >= self.crop_size[1])]
def __getitem__(self, idx):
feature, label = voc_rand_crop(self.features[idx], self.labels[idx],
*self.crop_size)
return (feature, voc_label_indices(label, self.colormap2label))
def __len__(self):
return len(self.features)
读取数据集
指定随机裁剪的输出图像的形状为320×480, 下面我们可以查看训练集和测试集所保留的样本个数
crop_size = (320, 480)
voc_train = VOCSegDataset(True, crop_size, voc_dir)
voc_test = VOCSegDataset(False, crop_size, voc_dir)
read 1114 examples
read 1078 examples
设批量大小为64,定义训练集的迭代器。 打印第一个小批量的形状会发现:与图像分类或目标检测不同,这里的标签是一个三维数组。
batch_size = 64
train_iter = torch.utils.data.DataLoader(voc_train, batch_size, shuffle=True,
drop_last=True,
num_workers=d2l.get_dataloader_workers())
for X, Y in train_iter:
print(X.shape)
print(Y.shape)
break
torch.Size([64, 3, 320, 480])
torch.Size([64, 320, 480])
整合所有组件
定义以下load_data_voc
函数来下载并读取Pascal VOC2012语义分割数据集。 它返回训练集和测试集的数据迭代器
def load_data_voc(batch_size, crop_size):
"""加载VOC语义分割数据集"""
voc_dir = d2l.download_extract('voc2012', os.path.join(
'VOCdevkit', 'VOC2012'))
num_workers = d2l.get_dataloader_workers()
train_iter = torch.utils.data.DataLoader(
VOCSegDataset(True, crop_size, voc_dir), batch_size,
shuffle=True, drop_last=True, num_workers=num_workers)
test_iter = torch.utils.data.DataLoader(
VOCSegDataset(False, crop_size, voc_dir), batch_size,
drop_last=True, num_workers=num_workers)
return train_iter, test_iter
转置卷积
一般的卷积神经网络,将图片送入卷积层之后,逐步缩小图片的尺寸,增大感受野,提取不同尺度的特征。然而语义分割需要输入和输出图像的空间维度相同,因为其输入图片和标号图片的像素标签是一一对应的。为了解决这一点,在空间维度被卷积神经网络层缩小后,可以使用转置卷积(transposed convolution),上采样增加中间层feature map的空间维度。
还有一个重要的区别:转置卷积是不含偏置的
一般操作是图片经过一系列卷积层缩小尺寸之后,加一个1×1卷积层减小channel,再用转置卷积层恢复图片大小。
暂时忽略通道,设步幅为1且没有填充。 假设我们有一个
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