SOLOV2训练教学

Github: https://github.com/WXinlong/SOLO
我的操作系统是Ubuntu18.04,本文将会分成以下部分:

  • 创建数据集
  • 修改config
  • 模型训练
  • 可视化Mask结果
  • 模型评估
  • 推理预测
  • 推理优化

首先安装一些基本库,可参考官方安装说明

$ git clone https://github.com/WXinlong/SOLO.git
$ cd SOLO
$ pip install -r requirements/build.txt
$ pip install “git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI"
$ pip install -v -e .

1.创建数据集

  • 准备训练的数据集,使用 labelme 标注数据集并转换为 coco 格式,标注操作可参考:语义分割与实例分割 Labelme标注教学
  • 建立训练集和验证集,如下所示
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  • mmdet/datasets 里创建自定义数据。建立my_dataset.py,写入训练的类别。如果标签只有一个,要另外加入 null类别。
from .coco import CocoDataset
from .registry import DATASETS
@DATASETS.register_module
class MyDataset(CocoDataset):
    CLASSES = ['null', 'raccoon']
  • mmdet/datasets/__init__.py 加入刚刚定义好的数据集
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2.修改config

选择要训练的模型架构,所有模型位于 configs 文件夹中。我使用 SOLOv2 最轻量的模型,接着打开 configs/solov2/solov2_light_448_r18_fpn_8gpu_3x.py 修改以下内容:

  • num_classes 设定为类别数+1
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  • 更改 dataset_typedata_root 路径
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  • 更改 data = dict()train、val、testann_file、img_prefix 路径
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  • 可修改 optimizer、learning rate、total_epochs 等超参数,其中 work_dir 为存放训练模型的路径。
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3.模型训练

接下来就开始模型训练啦。。。

python tools/train.py configs/solov2/solov2_light_448_r18_fpn_8gpu_3x.py

若是使用多 GPU (假如是8个GPU)可使用以下指令:

./tools/dist_train.sh configs/solov2/solov2_light_448_r18_fpn_8gpu_3x.py  8

训练好以后会将训练好的模型放在work_dir 设定的文件夹路径下。
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4.可视化Mask结果

  • 修改tools/test_ins_vis.py 中的 class_names为自定义类别
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python tools/test_ins_vis.py configs/solov2/solov2_light_448_r18_fpn_8gpu_3x.py weights/solov2_light_release_r18_fpn_8gpu_3x/latest.pth --show --save_dir  work_dirs/vis_solo
  • 可视化Mask结果会存放在work_dirs/vis_solo文件夹中
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5.模型评估

  • 评估模型AP
    --eval 参数可以选择要显示哪一个AP
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python tools/test_ins.py configs/solov2/solov2_light_448_r18_fpn_8gpu_3x.py weights/solov2_light_release_r18_fpn_8gpu_3x/latest.pth --show --out results_solo.pkl --eval segm

SOLOV2训练教学
若想显示各个类别的AP,可以将mmdet/core/evaluation/coco_utils.pyclasswise改为True后,再执行一次命令
SOLOV2训练教学

python tools/test_ins.py configs/solov2/solov2_light_448_r18_fpn_8gpu_3x.py weights/solov2_light_release_r18_fpn_8gpu_3x/latest.pth --show --out results_solo.pkl --eval segm

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6.推理预测

训练好后就可以预测啦,将demo/inference_demo.pyconfig_filecheckpoint_file 更改为刚训练好的模型路径:
SOLOV2训练教学

  • 执行预测
python demo/inference_demo.py

运行demo会出现以下警告,但不影响输出结果
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  • 预测结果
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7.推理优化

若想对推理进行优化,可以使用ncnn以及TensorRT
NCNN

完整的代码地址

参考目录

https://medium.com/ching-i/solov2-%E8%A8%93%E7%B7%B4%E6%95%99%E5%AD%B8-90591960b5c7

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