（超详细很完整）tensorflow上实现deeplabv3+

UPDATE：如果想对自己滴数据进行训练，参见这一篇《（超详细很完整）tensorflow下利用deeplabv3+对自己的数据进行训练》，不过得先完成本文滴配置~

最近在做语义分割，于是实现deeplabv3+

我的环境：

ubuntu 16.04
anaconda3
tensorflow-gpu 1.11.0

clone models文件

首先clone官方提供的tensorflow/models文件。

git clone https://github.com/tensorflow/models.git

如果嫌弃下载慢，可以参看我的另外一篇blog，介绍了如何实现下载速度质的飞跃。

对于这里选择clone不同branch可能会导致的问题，参见Issue #6567。问题焦点在于master branch可能会出现Eval.py不出结果，切换r1.12.0 branch可能有用。

测试model_test.py

测试一下环境配置是否成功。

添加依赖库到PYTHONPATH，在目录/home/user/models/research/下：

# From /home/user/models/research/
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim
source ~/.bashrc

调用model_test.py测试：

# From /home/user/models/research/
python deeplab/model_test.py

Cityscapes Dataset准备

实现过程使用Cityscapes Dataset作为数据集。

从www.cityscapes-dataset.com上下载Cityscapes Dataset——数据集leftImg8bit_trainvaltest.zip (11GB)和对应的标注集gtFine_trainvaltest.zip (241MB)。下载完成后解压到目录/home/user/data/cityscapesScripts/（路径可自己选择）。

之后在/home/user/data/cityscapesScripts/下clone Cityscapes Dataset的脚本代码：

git clone https://github.com/mcordts/cityscapesScripts.git

完成clone之后的目录结构：

/home/user/data/cityscapesScripts

• cityscapesScripts
• leftImg8bit
• gtFine
• tfrecord

将clone的脚本代码里面的createTrainIdLabelImgs.py复制一份到目录/home/user/data/cityscapesScripts/下，修改以下代码为自己的路径：

cityscapesPath = '/home/user/data/cityscapesScripts'

生成数据集的tfrecord

将数据集转换成tensorflow训练需要的tfrecord格式。

在目录models/research/deeplab/datasets中，修改convert_cityscapes.sh文件：

CITYSCAPES_ROOT="/home/user/data/cityscapesScripts"
...
python "${CITYSCAPES_ROOT}/createTrainIdLabelImgs.py"

之后运行convert_cityscapes.sh文件，生成tfrecord：

sh convert_cityscapes.sh

生成的tfrecord在目录/home/user/data/cityscapesScripts/tfrecord下：

训练模型

首先下载预训练权重xception_cityscapes_trainfine：http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_cityscapes_train_2018_02_06.tar.gz （更多预训练权重请参见 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/g3doc/model_zoo.md ）
在目录models/research/deeplab//backbone/deeplabv3_cityscapes_train下解压预训练权重。

然后编辑训练指令：

python deeplab/train.py \
    --logtostderr \
    --training_number_of_steps=1000 \
    --train_split="train" \
    --model_variant="xception_65" \
    --atrous_rates=6 \
    --atrous_rates=12 \
    --atrous_rates=18 \
    --output_stride=16 \
    --decoder_output_stride=4 \
    --train_crop_size=513 \
    --train_crop_size=513 \
    --train_batch_size=2 \
    --dataset="cityscapes" \
    --tf_initial_checkpoint='/home/user/models/research/deeplab/backbone/deeplabv3_cityscapes_train/model.ckpt' \
    --train_logdir='/home/user/models/research/deeplab/exp/train_on_train_set/train' \
    --dataset_dir='/home/user/data/cityscapesScripts/tfrecord'

在目录/home/user/models/research下运行以上指令。

Finished training：

INFO:tensorflow:global step 970: loss = 0.4412 (0.504 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 980: loss = 0.4016 (0.464 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 990: loss = 0.6123 (0.520 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 1000: loss = 0.3552 (0.492 sec/step)
INFO:tensorflow:Stopping Training.
INFO:tensorflow:Finished training! Saving model to disk.

验证模型效果

编辑验证指令：

python deeplab/eval.py \
    --logtostderr \
    --eval_split="val" \
    --model_variant="xception_65" \
    --atrous_rates=6 \
    --atrous_rates=12 \
    --atrous_rates=18 \
    --output_stride=16 \
    --decoder_output_stride=4 \
    --eval_crop_size=1025 \
    --eval_crop_size=2049 \
    --dataset="cityscapes" \
    --checkpoint_dir='/home/user/models/research/deeplab/exp/train_on_train_set/train' \
    --eval_logdir='/home/user/models/research/deeplab/exp/train_on_train_set/eval' \
    --dataset_dir='/home/user/data/cityscapesScripts/tfrecord'

在目录/home/user/models/research下运行以上指令。

Finished evaluation：

INFO:tensorflow:Starting evaluation at 1995-04-01-08:49:56
INFO:tensorflow:Evaluation [50/500]
INFO:tensorflow:Evaluation [100/500]
INFO:tensorflow:Evaluation [150/500]
INFO:tensorflow:Evaluation [200/500]
INFO:tensorflow:Evaluation [250/500]
INFO:tensorflow:Evaluation [300/500]
INFO:tensorflow:Evaluation [350/500]
INFO:tensorflow:Evaluation [400/500]
INFO:tensorflow:Evaluation [450/500]
INFO:tensorflow:Evaluation [500/500]
INFO:tensorflow:Finished evaluation at 2019-04-01-08:52:12
miou_1.0[0.725369751]

如果之后显示INFO:tensorflow:Waiting for new checkpoint at /home/user/models/research/deeplab/exp/train_on_train_set/train则直接跳出不用理睬。

查看分割结果

编辑可视化指令：

python deeplab/vis.py \
    --logtostderr \
    --vis_split="val" \
    --model_variant="xception_65" \
    --atrous_rates=6 \
    --atrous_rates=12 \
    --atrous_rates=18 \
    --output_stride=16 \
    --decoder_output_stride=4 \
    --vis_crop_size=1025 \
    --vis_crop_size=2049 \
    --dataset="cityscapes" \
    --colormap_type="cityscapes" \
    --checkpoint_dir='/home/user/models/research/deeplab/exp/train_on_train_set/train' \
    --vis_logdir='/home/user/models/research/deeplab/exp/train_on_train_set/vis' \
    --dataset_dir='/home/user/data/cityscapesScripts/tfrecord'

在目录/home/user/models/research下运行以上指令。

开始可视化：

INFO:tensorflow:Restoring parameters from /home/user/models/research/deeplab/exp/train_on_train_set/train/model.ckpt-1000
INFO:tensorflow:Visualizing batch 1 / 500
INFO:tensorflow:Visualizing batch 2 / 500
INFO:tensorflow:Visualizing batch 3 / 500
INFO:tensorflow:Visualizing batch 4 / 500
...

输出的对比结果：

DONE