我想要在PSPNet的末端加入条件随机场,包含背景总共5类,最开始输入的是473×473的图片,使用骨干网络为resnet50,下采样倍率是8,请给出加入条件随机场部分的代码
时间: 2023-06-19 22:07:56 浏览: 77
好的,下面是基于PyTorch实现的PSPNet模型末端加入条件随机场的示例代码。
首先,需要从`pydensecrf`库中导入`DenseCRF2D`类,它实现了条件随机场的前向推理和反向传播计算。
```python
from pydensecrf import densecrf2d
```
然后,在PSPNet的末端加入条件随机场的代码如下:
```python
import torch.nn.functional as F
class PSPNet(nn.Module):
def __init__(self, n_classes=5, sizes=(1, 2, 3, 6), psp_size=512, deep_features_size=1024, backend='resnet50'):
super().__init__()
# PSPNet的前半部分,包括骨干网络和金字塔池化
self.backbone, self.sizes = get_backbone(backend), sizes
self.psp = PyramidPoolingModule(sizes, psp_size, deep_features_size)
# PSPNet的后半部分,包括分类层和条件随机场
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Conv2d(psp_size + deep_features_size, deep_features_size, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout2d(p=0.1),
nn.Conv2d(deep_features_size, n_classes, kernel_size=1)
)
self.crf = densecrf2d.DenseCRF2D(473, 473, n_classes)
def forward(self, x):
# 前半部分
x_size = x.size()
_, _, _, _, x = self.backbone(x)
x = self.psp(x)
# 后半部分
x = self.classifier(x)
x = F.interpolate(x, size=x_size[2:], mode='bilinear', align_corners=True)
# 条件随机场
x = x.softmax(dim=1)
x = x.detach().cpu().numpy()
for i in range(x_size[0]):
unary = -np.log(x[i])
unary = unary.reshape((self.crf.n_classes, -1))
unary = np.ascontiguousarray(unary)
img = np.ascontiguousarray(x[i].transpose(1, 2, 0))
img = np.ascontiguousarray(img)
self.crf.setUnaryEnergy(unary)
self.crf.addPairwiseGaussian(sxy=3, compat=3)
self.crf.addPairwiseBilateral(sxy=80, srgb=13, rgbim=img, compat=10)
x[i] = self.crf.inference(10)
x = torch.from_numpy(x).float().cuda()
return x
```
在这段代码中,我们首先在`__init__`方法中初始化了PyramidPooling和分类层,然后在`forward`方法中先进行前半部分的计算,接着进行分类层的计算和上采样,最后对输出结果进行条件随机场后处理。
在条件随机场部分,我们首先将输出结果进行softmax操作并转为NumPy数组,然后对每张图像进行条件随机场的计算。具体来说,我们将softmax后的输出视为一张图像的每个像素的类别概率,将其取负对数得到unary potentials,然后使用densecrf2d.DenseCRF2D类的`setUnaryEnergy`方法设置unary potentials。接着,使用`addPairwiseGaussian`方法和`addPairwiseBilateral`方法设置pairwise potentials,分别对应高斯核和双边滤波核,并调用`inference`方法进行前向推理,得到每个像素的类别概率。最后,将概率结果转为PyTorch Tensor,并返回。
需要注意的是,以上代码中的条件随机场部分没有使用GPU加速,因此处理速度可能较慢。如果需要加速,可以使用GPU版本的pydensecrf库,或者使用其他条件随机场库。