语义分割

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PaddleSeg是一个功能强大且易用的语义分割库，适合从研究到工业应用的各种需求。它提供了丰富的预训练模型、高效的训练和推理支持、灵活的配置系统和详尽的文档，是开发语义分割应用的理想选择。

本教程配套的源码包获取方法文章末扫码到公众号「视觉研坊」中回复关键字：语义分割PaddleSeg。获取下载链接。

官网链接：PaddleSeg官网

下载解压源码包后的样子见下：

安装GPU版本PaddlePaddle在终端执行下面命令：

在终端使用如下命令验证PaddlePaddle是否安装成功，并且查看版本。

建议安装PaddleSeg源码包，有利于开发和调试。

从Github下载PaddleSeg代码，使用下面命令：

如果连不上Github，可以从Gitee下载PaddleSeg代码，但是Gitee上代码可能不是最新，命令见下：

安装PaddleSeg发布包在终端使用下面命令：

检测PaddleSeg是否安装成功，在终端执行下面命令：

执行后如果输出类似下面，则说明PaddleSeg安装成功：

下面是我自己训练并测试的环境，仅供参考，其它版本也行：

教程配套源码包中数据集是一组眼底医疗分割数据集，包含了267张训练图片、76张验证图片、38张测试图片。此数据集下载链接为：眼底医疗分割数据集

下载解压后保存到PaddleSeg/data路径下：

学者训练自己数据集时，按照上面的格式制作。关于语义分割高效打标签方法，后面我会出一篇教程。

下面是训练的配置文件，其中有很多参数，已经详细表明注释，学者根据自己的需求修改参数，配置文件路径：configs/quick_start/pp_liteseg_optic_disc_512x512_1k.yml

上面4.1 配置文件中，PaddleSeg网络框架支持的一些参数见下，学者炼丹时可以在此框架基础上调整不同策略训练测试：

该网络框架支持的数据集格式类型见下，路径在paddleseg/datasets

该网络框架支持的数据增强预处理方法在paddleseg/transforms/transforms.py脚本中，见下：

优化器和学习率衰减模块的调整，参考官网：优化器和学习率衰减

该网络框架支持的损失函数见下，位于路径paddleseg/models/losses

该网络框架支持模型见下，位于路径：paddleseg/models

该网络框架支持的骨干网络见下：paddleseg/models/backbones

在终端输入下面命令，使用单卡训练或多卡训练的，注意下面注释了的命令，对应打开：

上面训练命令参数解析见下：

–config指定配置文件。

–save_interval指定每训练特定轮数后，就进行一次模型保存或者评估（如果开启模型评估）。

–do_eval开启模型评估。具体而言，在训练save_interval指定的轮数后，会进行模型评估。

–use_vdl开启写入VisualDL日志信息，用于VisualDL可视化训练过程。

–save_dir指定模型和visualdl日志文件的保存根路径。

训练过程见下：

训练好的模型保存到output/Train_Result/Train_optic_disc_seg路径中，见下：

训练过程由于某种外界因素导致训练中断，中断后还想接着之前的训练，通过给tools/train.py脚本设置resume_model输入参数，加载中断前最近一次保存的模型信息，恢复训练。

在PP-LiteSeg示例中，总共需要训练1000轮。假如训练到750轮中断了，在output/Train_Result/Train_optic_disc_seg目录下，可以看到在iter_500文件夹中保存了第500轮的训练信息。执行如下命令，加载第500轮的训练信息恢复训练。

终端中输入下面命令接着训练：

或者配置Configuration训练命令：

为了直观显示模型的训练过程，对训练过程进行分析从而快速的得到更好的模型，飞桨提供了可视化分析工具：VisualDL。

当tools/train.py脚本设置use_vdl输入参数后，PaddleSeg会将训练过程中的日志信息写入VisualDL文件，写入的日志信息包括： • loss • 学习率lr • 训练时间 • 数据读取时间 • 验证集上mIoU（当打开了do_eval开关后生效） • 验证集上mean Accuracy（当打开了do_eval开关后生效）

启动VisualDL，在终端输入下面命令：

如果8040端口被占用，增加参数–port修改端口，命令见下：

将输出的网址复制到浏览器中打开，见下：

下面就是日志文件中包含的数据信息，直观查看训练过程：

在图像分割领域中，评估模型质量主要是通过三个指标进行判断，准确率（acc）、平均交并比（Mean Intersection over Union，简称mIoU）、Kappa系数。

准确率：指类别预测正确的像素占总像素的比例，准确率越高模型质量越好。

平均交并比：对每个类别数据集单独进行推理计算，计算出的预测区域和实际区域交集除以预测区域和实际区域的并集，然后将所有类别得到的结果取平均。在本例中，正常情况下模型在验证集上的mIoU指标值会达到0.80以上，显示信息示例如下所示，第3行的mIoU=0.9232即为mIoU。

Kappa系数：一个用于一致性检验的指标，可以用于衡量分类的效果。kappa系数的计算是基于混淆矩阵的，取值为-1到1之间，通常大于0。其公式如下所示，P0P_0P0为分类器的准确率，PeP_eP**e为随机分类器的准确率。Kappa系数越高模型质量越好。

训练完成后，使用评估脚本tools/val.py来评估模型的精度，即对配置文件中的验证数据集进行测试。

执行如下命令进行模型评估。其中，通过–model_path输入参数来指定评估的模型权重。

终端输入下面命令：

或者验证Configuration参数配置修改：

评估输出见下：

模型预测的脚本为tools/predict.py。

需要修改的参数见下：

在终端使用下面命令测试：

或修改测试的Configuration参数配置：

输出见下：

保存结果见下：

以上就是语义分割PaddleSeg网络训练并测试自己数据集的详细教程，在此框架基础上可调整多种策略训练，学者自行尝试。

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