AI项目十五：PP-Humanseg训练及onnxruntime部署

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关于PP-Humanseg是在正点原子的3568开发板AI测试例子里看到的，目的也是想自己训练并部署，这里记录一下训练和在onnxruntime部署运行的全过程，会转成ONNX，至于部署到rk3568上，会在另一篇文章説明ONNX转成RKNN并部署到RK3568.

一、训练模型

一、介绍

本文将PaddleSeg的人像分割（PP-HumanSeg）模型导出为onnx，并使用onnxruntime部署，实现人像分割，效果如下图所示。

二、环境搭建

使用的是AutoDL服务器，配置如下：

创建虚拟环境

conda create -n ppseg_env python=3.8 -y

激活环境

conda activate ppseg_env

三、安装PaddlePaddle

直接安装

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

也可以源码其他的，参考

开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台

四、安装PaddleSeg

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg
cd PaddleSeg
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .

五、下载数据

PP-Humanseg位于contrib/PP-HumanSeg目录下，在目录下有个 readme.md文件，根据文件，下载数据及模型

进入PP-HumanSeg目录下

cd PaddleSeg/contrib/PP-HumanSeg

1、下载Inference Model

python src/download_inference_models.py

2、下载测试数据

python src/download_data.py

六、测试

测试的数据可以是视频也可以是图片，这里测试图片

执行下面指令：

# Use PP-HumanSegV2-Lite
python src/seg_demo.py \
  --config inference_models/portrait_pp_humansegv2_lite_256x144_inference_model_with_softmax/deploy.yaml \
  --img_path data/images/portrait_heng.jpg \
  --save_dir data/images_result/portrait_heng_v2.jpg

结果会保存到data/images_result目录下，结果如下：

视频可以自我测试，不在演示，使用如下 命令：

python src/seg_demo.py \
  --config inference_models/portrait_pp_humansegv2_lite_256x144_inference_model_with_softmax/deploy.yaml \
  --video_path data/videos/video_heng.mp4 \
  --save_dir data/videos_result/video_heng_v2.avi

七、训练

配置文件保存在`./configs`目录下，如下。配置文件中，已经通过`pretrained`设置好预训练权重的路径。

执行如下命令，进行模型微调，模型训练的详细文档，请参考[链接](../../docs/train/train_cn.md)

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # Linux下设置1张可用的卡
# set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  # Windows下设置1张可用的卡
python ../../tools/train.py --config configs/human_pp_humansegv2_lite.yml --save_dir output/human_pp_humansegv2_lite --save_interval 100 --do_eval --use_vdl

训练完成后，模型会保存在output目录下

八、评估模型

python ../../tools/val.py --config configs/human_pp_humansegv2_lite.yml --model_path output/human_pp_humansegv2_lite/best_model/model.pdparams

看起来评估的结果还是可以的。

九、预测 

python ../../tools/predict.py --config configs/human_pp_humansegv2_lite.yml --model_path output/human_pp_humansegv2_lite/best_model/model.pdparams --image_path data/images/human.jpg --save_dir ./data/images_result

接下来是重头戏，需要导出模型

十、导出静态模型

输入图片大小是192x192

python ../../tools/export.py --config configs/human_pp_humansegv2_lite.yml --model_path output/human_pp_humansegv2_lite/best_model/model.pdparams --save_dir output/human_pp_humansegv2_lite --input_shape 1 3 192 192 

十一、预测导出静态模型

参考deploy下的测试

python ../../deploy/python/infer.py --config output/human_pp_humansegv2_lite/deploy.yaml  --image_path ./human.jpg --save_dir ./data/images_result3

至此，导出的静态模型测试完成

二、ONNX模型转换

一、安装paddle2onnx

pip install paddle2onnx

二、导出ONNX模型 

paddle2onnx --model_dir output/human_pp_humansegv2_lite/ \
            --model_filename model.pdmodel \
            --params_filename model.pdiparams \
            --opset_version 12 \
            --save_file output.onnx

三、测试

测试使用的是onnxruntime环境测试，所以需要先安装onnxruntime

pip install onnxruntime

测试代码是自己编写的，文件为predict.py

import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as rt


def normalize(im, mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]):
    im = im.astype(np.float32, copy=False) / 255.0
    im -= mean
    im /= std
    return im


def resize(im, target_size=608, interp=cv2.INTER_LINEAR):
    if isinstance(target_size, list) or isinstance(target_size, tuple):
        w = target_size[0]
        h = target_size[1]
    else:
        w = target_size
        h = target_size
    im = cv2.resize(im, (w, h), interpolation=interp)
    return im


def preprocess(image, target_size=(192, 192)):
    image = normalize(image)
    image = resize(image, target_size=target_size)
    image = np.transpose(image, [2, 0, 1])
    image = image[None, :, :, :]
    return image


def display_masked_image(mask, image, color_map=[255, 0, 0], weight=0.6):
    mask = mask > 0
    c1 = np.zeros(shape=mask.shape, dtype='uint8')
    c2 = np.zeros(shape=mask.shape, dtype='uint8')
    c3 = np.zeros(shape=mask.shape, dtype='uint8')
    pseudo_img = np.dstack((c1, c2, c3))
    for i in range(3):
        pseudo_img[:, :, i][mask] = color_map[i]
    vis_result = cv2.addWeighted(image, weight, pseudo_img, 1 - weight, 0)
    return vis_result


onnx_model_path = './output.onnx'
sess = rt.InferenceSession(onnx_model_path,providers=['AzureExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'])
input_name = sess.get_inputs()[0].name
label_name = sess.get_outputs()[0].name

target_size = (192, 192)

#cap_video = cv2.VideoCapture('./human.jpg')
#if not cap_video.isOpened():
#    raise IOError("Error opening video stream or file.")
path = "./human.jpg"

while 1:
    #ret, raw_frame = cap_video.read()
    ret = 1
    raw_frame  = cv2.imread(path)
    pre_shape = raw_frame.shape[0:2][::-1]
    if ret:
        frame = cv2.cvtColor(raw_frame, cv2.COLOR_BGRA2RGB)
        frame = preprocess(frame, target_size)
        pred = sess.run(
            [label_name],
            {input_name: frame.astype(np.float32)}
        )[0]
        pred = pred[0]
        raw_frame = resize(raw_frame, target_size)
        image = display_masked_image(pred, raw_frame)
        image = resize(image, target_size=pre_shape)
        #cv2.imshow('HumanSegmentation', image)
        cv2.imwrite('result.jpg',image)
        print("finish! result save result.jpg")
        break
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break
#cap_video.release()

执行python predict.py

运行正常

以上是完整的一个过程 ，在onnxruntime上部署成功

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