转载自:http://blog.csdn.net/zoro_lov3/article/details/74550735
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花了两三周的时间,在导师的催促下,把FCN的全部流程走了一遍,期间走了很多弯路,现在记录一下。系统环境:ubuntu 16.04LTS
一、数据集的制作
注:我的数据集是仿照VOC数据集进行制作的
1.resize 数据集
我的GPU显存4G,跑过大的图片带不动,需要resize图片大小,放几个修改图片大小的程序。
(1)单张图片resize
# coding = utf-8
import Image
def convert(width,height):
im = Image.open("C:\\xxx\\test.jpg")
out = im.resize((width, height),Image.ANTIALIAS)
out.save("C:\\xxx\\test.jpg")
if __name__ == '__main__':
convert(256,256)
(2)resize整个文件夹里的图片
# coding = utf-8
import Image
import os
def convert(dir,width,height):
file_list = os.listdir(dir)
print(file_list)
for filename in file_list:
path = ''
path = dir+filename
im = Image.open(path)
out = im.resize((256,256),Image.ANTIALIAS)
print "%s has been resized!"%filename
out.save(path)
if __name__ == '__main__':
dir = raw_input('please input the operate dir:')
convert(dir,256,256)
(3)按比例resize
# coding = utf-8
import Image
import os
def convert(dir,width,height):
file_list = os.listdir(dir)
print(file_list)
for filename in file_list:
path = ''
path = dir+filename
im = Image.open(path)
out = im.resize((256,256),Image.ANTIALIAS)
print "%s has been resized!"%filename
out.save(path)
if __name__ == '__main__':
dir = raw_input('please input the operate dir:')
convert(dir,256,256)
2.制作索引图
(1)下载labelme
下载地址:https://github.com/wkentaro/labelme
下载后按提示打开软件,进行标注,保存会生成后缀为json的文件。
(2)生成dataset文件夹
在终端输入指令:
labelme_json_to_dataset _static/apc2016_obj3.json //这里的文件名根据自己的实际情况更改
(3)为文件夹下的label.png着色
首先需要对照VOC分割的颜色进行着色,一定要保证颜色的准确性。Matlab代码:
function cmap = labelcolormap(N)
if nargin==0
N=256
end
cmap = zeros(N,3);
for i=1:N
id = i-1; r=0;g=0;b=0;
for j=0:7
r = bitor(r, bitshift(bitget(id,1),7 - j));
g = bitor(g, bitshift(bitget(id,2),7 - j));
b = bitor(b, bitshift(bitget(id,3),7 - j));
id = bitshift(id,-3);
end
cmap(i,1)=r; cmap(i,2)=g; cmap(i,3)=b;
end
cmap = cmap / 255;
对应的VOC数据集中的颜色类别:
类别名称 R G B
background 0 0 0 背景
aeroplane 128 0 0 飞机
bicycle 0 128 0
bird 128 128 0
boat 0 0 128
bottle 128 0 128 瓶子
bus 0 128 128 大巴
car 128 128 128
cat 64 0 0 猫
chair 192 0 0
cow 64 128 0
diningtable 192 128 0 餐桌
dog 64 0 128
horse 192 0 128
motorbike 64 128 128
person 192 128 128
pottedplant 0 64 0 盆栽
sheep 128 64 0
sofa 0 192 0
train 128 192 0
tvmonitor 0 64 128 显示器
然后使用Python的skimage库进行颜色填充,具体函数是skimage.color.label2rgb(),代码较长,有需要可私信。
————————-2017年9月26日 新增————————-
太多人和我私信要代码,前一段时间很忙都没有及时回复大家,所以这里放个链接,需要自取。
https://github.com/hitzoro/FCN-ColorLabel
3.将填充后的label.png转为灰度图
如果不转,在训练的时候回报错,转换matlab代码如下:
dirs=dir('F:/xxx/*.png');
for n=1:numel(dirs)
strname=strcat('F:/xxx/',dirs(n).name);
img=imread(strname);
[x,map]=rgb2ind(img,256);
newname=strcat('F:/xxx/',dirs(n).name);
imwrite(x,map,newname,'png');
end
转化后,在python中检查一下图片的格式:
In [23]: img = PIL.Image.open('000001_json/label.png')
In [24]: np.unique(img)
Out[24]: array([0, 1, 2], dtype=uint8)
如果输出一致,则索引图制作正确。
二、FCN训练自己的数据集
1.前期准备
默认已经安装好显卡驱动,cuda,cudnn,opencv。
最新版caffe下载: https://github.com/BVLC/caffe
fcn源代码下载:https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org
caffe的配置安装可以参考我的另一篇博客:http://blog.csdn.net/zoro_lov3/article/details/60581174
2.数据集准备
这里我们需要两个数据集包,benchmark和VOC2012,进入fcn/data,新建sbdd文件夹(如果没有),将benchmark解压到sbdd中,将VOC2012解压到data下的pascal文件夹下。
这两个在网上都可以找得到。
这两个数据集有什么用呢?在FCN中VOC数据集的训练需要他俩,benchmark中的dataset用来存放训练时的数据,VOC2012存放测试时的数据。
000001
000003
000005
000007
000009
000011
000013
000015
000017
000019
进入cls文件夹,这里原本需要存放mat格式的文件,但是制作mat文件有点麻烦,参考了网上的资料,修改代码,使得这里也可以直接存放索引图。
方式如下:
注释掉原本的load_label ,修改为新的
# def load_label(self, idx):
# """
# Load label image as 1 x height x width integer array of label indices.
# The leading singleton dimension is required by the loss.
# """
# import scipy.io
# mat = scipy.io.loadmat('{}/cls/{}.mat'.format(self.sbdd_dir, idx))
# label = mat['GTcls'][0]['Segmentation'][0].astype(np.uint8)
# label = label[np.newaxis, ...]
# return label
def load_label(self, idx):
"""
Load label image as 1 x height x width integer array of label indices.
The leading singleton dimension is required by the loss.
"""
im = Image.open('{}/cls/{}.png'.format(self.sbdd_dir, idx))
label = np.array(im, dtype=np.uint8)
label = label[np.newaxis, ...]
return label
测试集的制作简单一写,进入VOC2012,进入JPEGImages文件夹,里面存放测试用的原图,然后进入SegmentationClass,里面存放测试用的索引图,最后进入ImageSets/Segmentation,有一个名为seg11valid.txt的文件,它和train.txt的性质一样,存放测试用的图片名。
到此,数据集就准备完成了。
3.修改网络参数
下载VGG16的预训练模型并放在FCN源码文件夹中的ilsvrc-nets文件夹下
https://pan.baidu.com/s/1qYJeFfQ
为了避免运行程序时候出现no module named caffe
在代码中包含import caffe的py文件(solve.py)的第一行加入
import sys
sys.path.append('/home/hitoia/caffe/python')
其中,/home/hitoia/caffe/python为你下载的caffe源码中python文件夹的路径
cd进入fcn源码路径
以个人路径为例:/home/hitoia/fcn.berkeleyvision.org/
将其中所有的py文件,例如surgery.py等等,全部复制到voc-fcn32s文件夹中
train_net: "/home/hitoia/fcn.berkeleyvision.org/voc-fcn32s/train.prototxt"
test_net: "/home/hitoia/fcn.berkeleyvision.org/voc-fcn32s/val.prototxt"
test_iter: 736
# make test net, but don't invoke it from the solver itself
test_interval: 999999999
display: 20
average_loss: 20
lr_policy: "fixed"
# lr for unnormalized softmax
base_lr: 1e-10
# high momentum
momentum: 0.99
# no gradient accumulation
iter_size: 1
max_iter: 100000
weight_decay: 0.0005
snapshot: 4000
snapshot_prefix: "/home/hitoia/fcn.berkeleyvision.org/voc-fcn32s/snapshot/train"
test_initialization: false
import sys
sys.path.append('/home/hitoia/caffe/python')
import caffe
import surgery, score
import numpy as np
import os
import sys
try:
import setproctitle
setproctitle.setproctitle(os.path.basename(os.getcwd()))
except:
pass
vgg_weights = '../ilsvrc-nets/vgg16-fcn.caffemodel'
vgg_proto = '../ilsvrc-nets/VGG_ILSVRC_16_layers_deploy.prototxt'
weights = '../ilsvrc-nets/vgg16-fcn.caffemodel'
#weights = '../ilsvrc-nets/vgg16-fcn.caffemodel'
# init
#caffe.set_device(int(sys.argv[1]))
caffe.set_mode_gpu()
caffe.set_device(0)
#solver = caffe.SGDSolver('solver.prototxt')
#solver.net.copy_from(weights)
solver = caffe.SGDSolver('solver.prototxt')
vgg_net=caffe.Net(vgg_proto,vgg_weights,caffe.TRAIN)
surgery.transplant(solver.net,vgg_net)
del vgg_net
# surgeries
interp_layers = [k for k in solver.net.params.keys() if 'up' in k]
surgery.interp(solver.net, interp_layers)
# scoring
val = np.loadtxt('/home/hitoia/fcn.berkeleyvision.org/data/pascal/VOCdevkit/VOC2012/ImageSets/Segmentation/seg11valid.txt', dtype=str)
for _ in range(25):
solver.step(1000)
score.seg_tests(solver, False, val, layer='score')
关于VGG_ILSVRC_16_layers_deploy.prototxt 可以在http://pan.baidu.com/s/1geLL6Sz下载。
如果训练fcn16s,则可以直接copy自己的fcn32s的model的权重,不需要transplant,也就是不需要修改solve.py
如果训练fcn8s,则可以直接copy自己的fcn16s的model的权重,不需要transplant,也就是不需要修改solve.py
只有如此,才能避免loss高居不下的情况
这里的:
for _ in range(25):
solver.step(1000)
score.seg_tests(solver, False, val, layer='score')
奇怪的现象:修改solver.prototxt中的max_iter: 100000没有改变最大迭代次数,只有改变这个step里的数字才有用,这里最大迭代次数等于25*1000 = 25000次。
train.prototxt:
param_str: "{\'sbdd_dir\': \'/home/hitoia/fcn.berkeleyvision.org/data/sbdd/benchmark/benchmark_RELEASE/dataset\', \'seed\': 1337, \'split\': \'train\', \'mean\': (104.00699, 116.66877, 122.67892)}"
val.prototxt:
param_str: "{\'voc_dir\': \'/home/hitoia/fcn.berkeleyvision.org/data/pascal/VOCdevkit/VOC2012\', \'seed\': 1337, \'split\': \'seg11valid\', \'mean\': (104.00699, 116.66877, 122.67892)}"
准备完成,在voc-fcn32s路径下输入
python solve.py
就可以开始训练
三、单张测试
在fcn源码文件夹,找到infer.py。
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
sys.path.append('/home/hitoia/caffe/python')
import caffe
# load image, switch
to BGR, subtract mean,
and make dims C x H x W
for Caffe im = Image.open(
'000030.jpg') in_ = np.
array(im, dtype=np.float32) in_ = in_[:,:,::-
1] in_ -= np.
array((
104.00698793,
116.66876762,
122.67891434)) in_ = in_.transpose((
2,
0,
1)) # load net #net = caffe.Net(
'voc-fcn8s/deploy.prototxt',
'voc-fcn8s/fcn8s-heavy-pascal.caffemodel', caffe.TEST) net = caffe.Net(
'voc-fcn32s/deploy.prototxt',
'voc-fcn32s/snapshot/train_iter_24000.caffemodel', caffe.TEST) #net = caffe.Net(
'voc-fcn8s/deploy.prototxt',
'siftflow-fcn32s/train_iter_100000.caffemodel', caffe.TEST) # shape
for input (data blob
is N x C x H x W),
set data net.blobs[
'data'].reshape(
1, *in_.shape) net.blobs[
'data'].data[...] = in_ # run net
and
take argmax
for prediction net.
forward()
out = net.blobs[
'score'].data[
0].argmax(axis=
0) #plt.imshow(
out,cmap=
'gray'); plt.imshow(
out); plt.axis(
'off') plt.savefig(
'000030_out32.png')
其中,net = caffe.Net(‘voc-fcn32s/deploy.prototxt’, ‘voc-fcn32s/snapshot/train_iter_24000.caffemodel’, caffe.TEST),其中train_iter_24000.caffemodel’是我训练后得到的模型。
如果没有deploy文件,可以参考如下方法:
首先,根据你利用的模型,例如模型是voc-fcn32s的,那么你就去voc-fcn32s的文件夹,里面有train.prototxt文件,将文件打开,全选,复制,新建一个名为deploy.prototxt文件,粘贴进去,
然后ctrl+F 寻找所有名为loss的layer 只要有loss 无论是loss还是geo_loss 将这个layer统统删除,这就是此次的deploy.prototxt。
大功告成,至此整个流程全部完成。整个过程心酸不断,fcn的资料不多,求助了很多人,在此感谢
无奈的小心酸,深度学习思考者
对我的帮助。
数据下载参考地址:
http://blog.csdn.net/weixin_38437404/article/details/78089035?fps=1&locationNum=3 中有benchmark下载地址;
参考博客:
http://blog.csdn.net/wangkun1340378/article/details/70238290
http://blog.csdn.net/u010402786/article/details/72883421
http://blog.csdn.net/supe_king/article/details/55657136
http://blog.csdn.net/a244513086/article/details/72520630