用自己的数据集进行遥感图像分类---------u-net改进版dlinknet

 

刚开始接触深度学习就是看的这个算法，想想当时连python语言都不会，虽然今天依旧咸鱼一条，但是也能用上网络做一点事情了，源码是北京邮电大学的道路识别比赛，采用的torch框架，也算是比较流行框架，网络结构还是端到端的下采样用resnet34，代码讲解想了解的可以看源码，本文主要介绍如何用自己的数据训练，以及训练自己数据中遇到的一些问题。

torch中自带训练好的模型，调用也很简单，获取每一层的数据直接调用即可。

from torchvision import models
resnet = models.resnet34(pretrained=True)

#调用
self.firstconv = resnet.conv1
self.firstbn = resnet.bn1
self.firstrelu = resnet.relu
self.firstmaxpool = resnet.maxpool

train.py文件中主要参数介绍以及设置

SHAPE = (256,256)#数据维度
ROOT = r'G:\Opendata\deepglobe-road-dataset\train/'
imagelist = filter(lambda x: x.find('sat')!=-1, os.listdir(ROOT))#确定数据
trainlist = list(map(lambda x: x[:-8], imagelist))#取前面的名字
NAME = 'roadnew_dink34'#数据模型
modefiles = 'weights/'+NAME+'.th'


solver = MyFrame(DinkNet34, dice_bce_loss, 1e-5)#网络，损失函数，以及学习率

SHAPE网络中并没有用到，只是用作输出打印。

ROOT训练文件所在位置，原文读取数据的方式标签和样本放在同一文件夹，用不同的名字区分样本和数据，如果要修改可以在data.py中根据自己数据的储存结构进行修改，其他参数已经有注释。这里需要注意的是网络接受的数据格式是通道数在前，因此需要transpose(2,0,1)，作者采用了大量的数据增强处理，我的代码省略，数据设置完毕，运行train.py便可开始执行训练，

def default_loader(id, root):

    img = skimage.io.imread(os.path.join(root,'{}.tif').format(id))
    mask = skimage.io.imread(os.path.join(root.replace('images', 'labels'), '{}.png').format(id),-1)
 
    mask = np.expand_dims(mask, axis=2)
    img = np.array(img, np.float32).transpose(2,0,1)#/255.0 * 3.2 - 1.6
    mask = np.array(mask, np.float32).transpose(2,0,1)#/255.0
    mask[mask>=0.5] = 1
    mask[mask<=0.5] = 0
    return img, mask

训练结束后可用predict_best.py进行识别，添加了坐标系和上色功能，参数注释中有明确的介绍。主要参数设置：

识别文件路径source，模型文件位置，输出路径，以及识别图片类型后缀。

if __name__ == '__main__':

    source = r'G:\Opendata\deepglobe-road-dataset\valid/'  # 识别路径
    solver = TTAFrame(DinkNet34)  # 根据批次识别类
    solver.load('weights/road1_dink34.th')  # 加载模型
    target = 'submits/log01_dink341/'  # 输出文件位置
    if not os.path.exists(target):
        os.mkdir(target)
    listpic = glob.glob(os.path.join(source, "*.jpg"))
    a = P(2)
    a.main_p(listpic, target, solver,changes=False)

添加坐标系函数，需要原始带坐标的函数，以及预测结果，输出文件位置。 

    def CreatTf(self,file_path_img,data,outpath):#原始文件，识别后的文件数组形式，新保存文件
        d,n = os.path.split(file_path_img)
        dataset = gdal.Open(file_path_img, GA_ReadOnly)#打开图片只读
        projinfo = dataset.GetProjection()#获取坐标系
        geotransform = dataset.GetGeoTransform()
        format = "GTiff"
        driver = gdal.GetDriverByName(format)#数据格式
        name = n[:-4]+'_result'+'.tif'#输出文件名字
        dst_ds = driver.Create(os.path.join(outpath,name), dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize,
                                  1, gdal.GDT_Byte )#创建一个新的文件
        dst_ds.SetGeoTransform(geotransform)#投影
        dst_ds.SetProjection(projinfo)#坐标
        dst_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(data)
        dst_ds.FlushCache()

识别采用滑动窗口的形式，每次按照设置好的批次输入网络，同时每次只更新输出结果中的1/4这样能减少遥感大图的拼接痕迹。

        for row_begin in range(0, x.shape[0], half_target_size):  # 行中每次移动半个[0,x+160,64]
            for col_begin in range(0, x.shape[1], half_target_size):  # 列中每次移动半个[0,x+160,64]
                row_end = row_begin + target_size  # 0+128
                col_end = col_begin + target_size  # 0+128
                if row_end <= x.shape[0] and col_end <= x.shape[1]:  # 范围不能超出图像的shape
                    batch.append((row_begin, row_end, col_begin, col_end))  # 取出来一部分列表[0,128,0,128]
                    if len(batch) == batch_size:  # 够一个批次的数据
                        batchs.append(batch)
                        batch = []
        if len(batch) > 0:

更新中间1/4代码函数

            for k in range(len(wins)):  # 获取窗口编号
                row_begin, row_end, col_begin, col_end = one_batch[k]  # 取出来一个索引
                pred = y_window[k, ...]  # 裁剪出来一个数组，取出来一个批次数据
                pad_y[
                row_begin:row_end,col_begin :col_end
                ] = pred
                y_window_center = pred[
                                  quarter_target_size:target_size - quarter_target_size,
                                  quarter_target_size:target_size - quarter_target_size
                                  ]  # 只取预测结果中间区域减去边界32[32:96,32:96]

                pad_y[
                row_begin + quarter_target_size:row_end - quarter_target_size,
                col_begin + quarter_target_size:col_end - quarter_target_size
                ] = y_window_center  # 只取4/1

输出的时候可以根据阈值进行显示，同时对输出结果上色，需要可以在此处修改。

y_probs[y_probs>0.3]=1
            y_probs[y_probs<=0.3]=0
            self.CreatTf(one_path, y_probs,outpath)  # 添加坐标系
            img_out = np.zeros(y_probs.shape + (3,))
            for i in range(self.number):
                 img_out[y_probs == i, :] = COLOR_DICT[i]#对应上色
            y_probs = img_out / 255
            save_file=os.path.join(outpath,n[:-4]+'_init'+'.png')

结果展示：原始网络与自己训练网络结果对比，可以看出来数据增强，和识别的时候采用TTA确实很厉害的。

自己尝试用arcgis矢量化，做训练集，提取谷歌影像中的大棚结果。