【图像语义分割】Windows10训练DeepLabv3模型（Pytorch版）

更新日期：2020.12.23
环境：Win10 + Anaconda3 + pytorch1.6.0 + cuda10.2.89 + cudnn7.6.5
GPU：2070
IDE：pycharm

图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务，它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。相比图像分类和检测，分割是一项更精细的工作，因为需要对每个像素点分类，如下图的街景分割，由于对每个像素点都分类，物体的轮廓是精准勾勒的，而不是像检测那样给出边界框。

一、环境搭建

1、安装Anaconda3、cuda、cudnn、pytoch

详见此文

2、安装相应库

由于github源码中并没有阐明环境中具体工具包的版本号或requirement.txt，因此读者可以选择：
a、待运行代码时根据报错逐一弥补缺漏的工具包，安装时直接conda install 库名，如不确定有哪些版本可选，可运行conda search 库名查询。
b、依据上面链接中yolov5的环境配置工具包

3、安装pycocotools包

pycocotools，即python api tools of COCO。COCO是一个大型的图像数据集，用于目标检测、分割、人的关键点检测、素材分割和标题生成。这个包提供了Matlab、Python和luaapi，这些api有助于在COCO中加载、解析和可视化注释。

若不安装pycocotools包，在后续运行训练模型的代码时，会报错：

No module named ‘pycocotools’

点击此链接下载Microsoft Visual C++ 14.0，压缩包内附教程。

二、准备数据集（cityscapes）

Cityscapes拥有5000张在城市环境中驾驶场景的图像（2975train，500 val,1525test）。它具有19个类别的密集像素标注（97％coverage），其中8个具有实例级分割。Cityscapes数据集，即城市景观数据集，这是一个新的大规模数据集，其中包含一组不同的立体视频序列，记录在50个不同城市的街道场景。

官网链接——需要注册账号、下载速度慢。
百度云链接 提取码：dhr8

并将文件摆放为如下结构：
----cityscapes
--------gtFine_trainvaltest
------------gtFine
----------------test
----------------train
----------------val
--------leftImg8bit
------------test
------------train
------------val
--------preprocess.py
--------read_depth.py
--------testImages.txt
……一堆.txt

本人尝试过使用pascal VOC 2012 ，只有1.9G，训练效果并不佳。（可能是我参数没调对）

三、准备源码

github：源码地址

四、训练模型

配置参数

1、打开mypath.py将cityscapes下的return地址改为自己的cityscapes文件夹地址，如return 'E:\cityscapes/'，并保存。
2、打开train.py，将设置中的dataset设为cityscapes；use-sbd改为false；修改自己合适的batch-size（本人RTX2070 8G，只能设为2）；backbone可根据需要自行选择，我选的是xception模型，其它模型如下：

其它参数本人均为默认。如有需要也可自行修改。

开始训练

运行train.py首次训练时，会自动下载xception预训练模型至C:\Users\HP.cache\torch\hub\checkpoints，但速度很慢。因此可以点击此处下载预期训练模型直接拷贝到目录下。再次运行训练代码。

请关注模型是否能顺利运行完第一个Epoch，如有报错：ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size是因为模型中用了batchnomolization，训练中用batch训练的时候当前batch恰好只含一个sample，而由于BatchNorm操作需要多于一个数据计算平均值，因此造成该错误。
解决方法：删掉一个训练样本（包括每个文件夹下的图片和.txt中的标签），使得train、test、val的样本数量均能被batchsize整除。（我train和test下各删了一个样本)

其它疑难杂症

待发现