【个人笔记】UNet使用自己数据集训练（多分类）

一、UNet代码链接

UNet代码：U-Net代码（多类别训练）-深度学习文档类资源-CSDN下载

二、开发环境

Windows、cuda :10.2 、cudnn:7.6.5 pytorch1.6.0 python 3.7

pytorch 以及对应的 torchvisiond 下载命令

# CUDA 10.2  conda安装
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
# CUDA 10.2  pip 安装
pip install torch==1.6.0 torchvision==0.7.0

官网下载，较慢，可自己设置豆瓣源/清华源等下载

三、准备数据集

1、使用labelme软件标注数据，得到json文件

注意：图片格式为.jpg，位深为24位，否则无法标注。、

2、得到mask图以及png图（训练时只需要png图）

新建文件夹，命名为data_annotated,将上一步标注得到的json文件以及原始jpg图片放入文件夹，拷贝labeme2voc.py文件，文件内容如下，可复制直接用。

// labelme2voc.py
#!/usr/bin/env python

from __future__ import print_function

import argparse
import glob
import json
import os
import os.path as osp
import sys

import imgviz
import numpy as np
import PIL.Image

import labelme

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(
        formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter
    )
    parser.add_argument('input_dir', help='input annotated directory')
    parser.add_argument('output_dir', help='output dataset directory')
    parser.add_argument('--labels', help='labels file', required=True)
    parser.add_argument(
        '--noviz', help='no visualization', action='store_true'
    )
    args = parser.parse_args()

    if osp.exists(args.output_dir):
        print('Output directory already exists:', args.output_dir)
        sys.exit(1)
    os.makedirs(args.output_dir)
    os.makedirs(osp.join(args.output_dir, 'JPEGImages'))
    os.makedirs(osp.join(args.output_dir, 'SegmentationClass'))
    os.makedirs(osp.join(args.output_dir, 'SegmentationClassPNG'))
    if not args.noviz:
        os.makedirs(
            osp.join(args.output_dir, 'SegmentationClassVisualization')
        )
    print('Creating dataset:', args.output_dir)

    class_names = []
    class_name_to_id = {}
    for i, line in enumerate(open(args.labels).readlines()):
        class_id = i - 1  # starts with -1
        class_name = line.strip()
        class_name_to_id[class_name] = class_id
        if class_id == -1:
            assert class_name == '__ignore__'
            continue
        elif class_id == 0:
            assert class_name == '_background_'
        class_names.append(class_name)
    class_names = tuple(class_names)
    print('class_names:', class_names)
    out_class_names_file = osp.join(args.output_dir, 'class_names.txt')
    with open(out_class_names_file, 'w') as f:
        f.writelines('\n'.join(class_names))
    print('Saved class_names:', out_class_names_file)

    for label_file in glob.glob(osp.join(args.input_dir, '*.json')):
        print('Generating dataset from:', label_file)
        with open(label_file) as f:
            base = osp.splitext(osp.basename(label_file))[0]
            out_img_file = osp.join(
                args.output_dir, 'JPEGImages', base + '.jpg')
            out_lbl_file = osp.join(
                args.output_dir, 'SegmentationClass', base + '.npy')
            out_png_file = osp.join(
                args.output_dir, 'SegmentationClassPNG', base + '.png')
            if not args.noviz:
                out_viz_file = osp.join(
                    args.output_dir,
                    'SegmentationClassVisualization',
                    base + '.jpg',
                )

            data = json.load(f)

            img_file = osp.join(osp.dirname(label_file), data['imagePath'])
            img = np.asarray(PIL.Image.open(img_file))
            PIL.Image.fromarray(img).save(out_img_file)

            lbl = labelme.utils.shapes_to_label(
                img_shape=img.shape,
                shapes=data['shapes'],
                label_name_to_value=class_name_to_id,
            )
            labelme.utils.lblsave(out_png_file, lbl)

            np.save(out_lbl_file, lbl)

            if not args.noviz:
                viz = imgviz.label2rgb(
                    label=lbl,
                    img=imgviz.rgb2gray(img),
                    font_size=15,
                    label_names=class_names,
                    loc='rb',
                )
                imgviz.io.imsave(out_viz_file, viz)

if __name__ == '__main__':
    main()

制作自己的标签数据集labels.txt,内容如下：

红色部分不用更改，绿色改为自己的标签名称。

将此三个文件放入一个文件夹中，最终结果如图。

在此文件夹中运行cmd,激活labelme环境。运行命令：python labelme2voc.py data_annotated data_dataset_voc --labels labels.txt,运行成功截图。

之后会生成一个data_dataset_voc的文件夹

里面内容如下：

JPEGImages存放原图
 SegmentationClass存放ground truth(mask)的二进制文件
 SegmentationClassPNG存放原图对应的ground truth(mask)
 SegmentationClassVisualization存放原图与ground truth融合后的图

3、创建数据集

新建三个文件夹并将三个文件夹置入一个文件夹内

其中ImageSets内容：

                                          ![](https://img-blog.csdnimg.cn/673b752e285a4495b87d992934c3a817.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBATWlzc0xlbW9uaA==,size_13,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)

即，ImageSets中新建一个文件夹，命名为Segmentation,里面新建两个文件夹，分别为train.txt和val.txt,其中为训练集和验证集的图片名称（不带后缀）

JPEGImages:存放原题

SegmentationClass:存放第二部中生成的SegmentationClassPNG图

四、修改代码

1、在mypath.py文件中修改数据集路径：

2. dataloaders/datasets/pascal.py修改

NUM_CLASSES修改为自己的类别数

3、 dataloaders/utils.py修改

n_classes修改为自己类别数

4. train.py修改

// train.py
     # Define network
        model = Unet(n_channels=3, n_classes=5)    # n_classes修改为自己的类别数
        train_params = [{'params': model.parameters(), 'lr': args.lr}]

如果自己是单显卡

parser.add_argument('--gpu-ids', type=str, default='0',
                        help='use which gpu to train, must be a \
                        comma-separated list of integers only (default=0)')

default设置为0就可以

--gpu-ids,    default='0',表示指定显卡为默认显卡，若为多显卡可设置为default='0,1,2.......'

5、正常训练图

五、测试

1、修改测试代码

demo.py

// demo.py
import argparse
import os
import numpy as np
import time
import cv2

from modeling.unet import *
from dataloaders import custom_transforms as tr
from PIL import Image
from torchvision import transforms
from dataloaders.utils import  *
from torchvision.utils import make_grid, save_image

def main():

    parser = argparse.ArgumentParser(description="PyTorch Unet Test")
    parser.add_argument('--in-path', type=str, required=True, help='image to test')
    parser.add_argument('--ckpt', type=str, default='model_best.pth.tar',    # 得到的最好的训练模型
                        help='saved model')
    parser.add_argument('--no-cuda', action='store_true', default=False,
                        help='disables CUDA training')
    parser.add_argument('--gpu-ids', type=str, default='0',                  # 默认单GPU测试 
                        help='use which gpu to train, must be a \
                        comma-separated list of integers only (default=0)')
    parser.add_argument('--dataset', type=str, default='pascal',
                        choices=['pascal', 'coco', 'cityscapes','invoice'],
                        help='dataset name (default: pascal)')
    parser.add_argument('--crop-size', type=int, default=512,
                        help='crop image size')
    parser.add_argument('--num_classes', type=int, default=21,               # 修改为自己的类别数
                        help='crop image size')
    parser.add_argument('--sync-bn', type=bool, default=None,
                        help='whether to use sync bn (default: auto)')
    parser.add_argument('--freeze-bn', type=bool, default=False,
                        help='whether to freeze bn parameters (default: False)')

    args = parser.parse_args()
    args.cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available()
    if args.cuda:
        try:
            args.gpu_ids = [int(s) for s in args.gpu_ids.split(',')]
        except ValueError:
            raise ValueError('Argument --gpu_ids must be a comma-separated list of integers only')

    if args.sync_bn is None:
        if args.cuda and len(args.gpu_ids) > 1:
            args.sync_bn = True
        else:
            args.sync_bn = False
    model_s_time = time.time()
    model = Unet(n_channels=3, n_classes=21)

    ckpt = torch.load(args.ckpt, map_location='cpu')
    model.load_state_dict(ckpt['state_dict'])
    model = model.cuda()
    model_u_time = time.time()
    model_load_time = model_u_time-model_s_time
    print("model load time is {}".format(model_load_time))

    composed_transforms = transforms.Compose([
        tr.Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225)),
        tr.ToTensor()])
    for name in os.listdir(args.in_path):
        s_time = time.time()
        image = Image.open(args.in_path+"/"+name).convert('RGB')

        target = Image.open(args.in_path+"/"+name).convert('L')
        sample = {'image': image, 'label': target}
        tensor_in = composed_transforms(sample)['image'].unsqueeze(0)

        model.eval()
        if args.cuda:
            tensor_in = tensor_in.cuda()
        with torch.no_grad():
            output = model(tensor_in)
        grid_image = make_grid(decode_seg_map_sequence(torch.max(output[:3], 1)[1].detach().cpu().numpy()),
                                3, normalize=False, range=(0, 9))
        save_image(grid_image,'E:/demo(测试图片保存的路径）'+"/"+"{}.png".format(name[0:-4]))     #测试图片测试后结果保存在pred文件中
        u_time = time.time()
        img_time = u_time-s_time
        print("image:{} time: {} ".format(name,img_time))

    print("image save in in_path.")
if __name__ == "__main__":
   main()

# python demo.py --in-path your_file --out-path your_dst_file

2、demo.py修改完成后，在pycharm中的Terminal下运行：

// Terminal
     python demo.py --in-path E:/demo1（E:/demo1为测试结果图想要保存的位置）

3、测试成功的结果图

4、最终分割结果

参考链接：Pytorch下实现Unet对自己多类别数据集的语义分割_brf_UCAS的博客-CSDN博客_pytorch unet多类分割