语义分割与MMSegmentation

超级蛋M 2023-06-12 21:32:49

本节主要介绍语义分割的基本思路和技术演进历程。

最早的最简单的思路是直接按照颜色做聚类：

然后是卷积神经网络，与上一讲目标检测类似，为了解决滑窗预测计算成本过高的问题，引入了密集预测的方法
为突破传统卷积输入尺寸固定的局限性，设计了全卷积网络
上采样方法：插值、转置卷积、空洞卷积
其他方法：CRF后处理、特征金字塔、池化金字塔、ASPP空间金字塔等

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主要特性统一的基准平台我们将各种各样的语义分割算法集成到了一个统一的工具箱，进行基准测试。模块化设计 MMSegmentation 将分割框架解耦成不同的模块组件，通过组合不同的模块组件，用户可以便捷地构建自定义的分割模型。丰富的即插即用的算法和模型 MMSegmentation 支持了众多主流的和最新的检测算法，例如 PSPNet，DeepLabV3，PSANet，DeepLabV3+ 等. 速度快训练速度比其他语义分割代码库更快或者相当。

基于PyTorch和MMSegmentation框架的煤矸石图像语义分割深度学习项目_使用FCN网络结构进行煤矸石与煤炭的像素级识别与分类_实现对煤矿生产场景中煤矸石自动化检测与分.zip

内容概要：本文详细介绍了如何基于 mmsegmentation 框架实现语义分割任务，重点聚焦于 contract_dilation=True 参数配置的深度空洞卷积网络。文中通过具体的代码示例和模型训练步骤展示了从环境准备、GUI 界面设计到模型训练、评估及可视化的全流程。该项目提供了全面的自动化支持，包括数据导入、超参数设置、模型训练、结果可视化和模型导出等功能。适合人群：适用于有深度学习背景的研究人员和工程师，特别是关注语义分割技术和空洞卷积优化的人群。使用场景及目标：该技术广泛应用于智能城市的图像处理、医学图像分割、卫星图像处理和机器人视觉系统等领域，目标是提高分割精度和效率。

内容概要：本文详细介绍了多机多卡、单机单卡、单机多卡环境下训练 mmsegmentation 的步骤。对于多机多卡情况，首先规定主从节点，确保各节点的模型文件、数据文件一致且环境相同（包括 cuda、torch、python 和 MMCV 版本）。然后设置无密码 SSH访问，开放必要端口以保障节点间的数据传输，配置 NCCL网络通信参数（如指定网卡接口、禁用 InfiniBand等），并通过 NFS创建临时共享文件夹供主节点获取从节点的模型结果。最后对 mmsegmentation代码进行适当修改以适应分布式训练需求，并给出命令提交方式。对于单机情况，提供了简化操作，以附件形式给出基于 segformer模型训练自定义数据集的基本流程，涵盖创建项目文件夹、准备配置文件、调整配置参数（如数据集类型、类别数量、归一化方式）、添加自定义数据集类及提交训练命令等内容。; 适合人群：熟悉 Linux操作系统，具有深度学习框架使用经验，尤其是从事图像分割领域研究或应用开发的技术人员。; 使用场景及目标：①为科研人员或工程师提供多机多卡、单机单卡、单机多卡训练 mmsegmentation模型的具体指导；②帮助用户掌握如何针对特定任务定制 mmsegmentation配置文件，包括但不限于选择合适的预训练模型、调整超参数、集成自定义数据集等。; 阅读建议：本文档内容详尽，涉及较多命令行操作与代码修改，建议读者先通读一遍理解整体流程，再根据自身需求逐步实践各部分操作，注意记录每一步骤的结果以便于排查可能遇到的问题。同时，对于初次接触分布式训练的读者，可以从单机单卡训练开始尝试，逐渐过渡到更复杂的多机多卡环境。

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