计算机视觉框架OpenMMLab（七）：语义分割实战

本文将以语义分割为例，介绍如何使用OpenMMLab框架进行实战操作。

一、准备工作

1.安装OpenMMLab框架

可以按照官网提供的安装方式进行安装，也可以使用pip install mmcv-full安装mmcv-full，然后再使用pip install openmmlab安装OpenMMLab。

2.下载数据集

本文使用的是PASCAL VOC2012数据集，可以在官网上下载。

3.配置环境变量

为了方便使用，可以将数据集路径添加到环境变量中，使用时直接调用。

二、数据预处理

1.将数据集转换为COCO格式

由于OpenMMLab使用的是COCO格式的数据集，因此需要将PASCAL VOC格式的数据集转换为COCO格式。可以使用官方提供的脚本进行转换。

python tools/datasets/voc_convert.py --voc-dir /path/to/voc --json-dir /path/to/save/json

其中，--voc-dir表示PASCAL VOC格式的数据集路径，--json-dir表示将要保存COCO格式的数据集路径。

2.数据增强

使用数据增强可以使模型更具有泛化能力，常用的增强方法包括随机旋转、随机裁剪、随机翻转等。可以使用OpenMMLab提供的数据增强模块进行处理。

from mmcv import Config
from mmcv.runner import obj_from_dict

cfg = Config.fromfile('configs/deeplabv3_r50-d8_512x512_40k_voc12aug.py')
train_pipeline = obj_from_dict(cfg.data.train.pipeline)

其中，train_pipeline为数据增强的流程，可以根据需要进行修改。

三、模型训练

使用OpenMMLab提供的训练脚本进行训练。

python tools/train.py ${CONFIG_FILE}

其中，${CONFIG_FILE}为配置文件路径，可以在configs文件夹中选择合适的配置文件进行训练。

四、模型测试

使用OpenMMLab提供的测试脚本进行测试。

python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--out ${RESULT_FILE}] [--eval ${EVAL_METRICS}] [--show]

其中，${CONFIG_FILE}为配置文件路径，${CHECKPOINT_FILE}为训练好的模型文件路径，${RESULT_FILE}为结果保存路径，${EVAL_METRICS}为评价指标，--show表示显示结果。

五、模型部署

使用OpenMMLab提供的导出模型脚本将模型导出为ONNX格式或TorchScript格式，以便在C++或Python中使用。

python tools/export_model.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} ${EXPORT_TYPE} [--out ${EXPORT_FILE}] [--input-img ${INPUT_IMG}] [--shape ${INPUT_SHAPE}]

其中，${EXPORT_TYPE}为导出模型格式，可以选择onnx或torchscript，${EXPORT_FILE}为导出模型路径，${INPUT_IMG}为输入图片路径，${INPUT_SHAPE}为输入图片大小。

六、总结

通过以上实战操作，我们可以使用OpenMMLab框架进行语义分割模型的训练、测试和部署。OpenMMLab框架提供了丰富的模型和数据增强模块，使得模型训练更加便捷。同时，OpenMMLab框架也支持模型导出为ONNX或TorchScript格式，方便在C++或Python中使用。