在之前讨论的目标检测问题中，我们一直使用方形边界框来标注和预测图像中的目标。本节将探讨语义分割（semantic segmentation）问题，它重点关注于如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。与目标检测不同，语义分割可以识别并理解图像中每一个像素的内容：其语义区域的标注和预测是像素级的。

图13.9.1展示了语义分割中图像有关狗、猫和背景的标签。与目标检测相比，语义分割标注的像素级的边框显然更加精细。

在这里插入图片描述
图片分类、目标检测、语义分割区别如下：

在这里插入图片描述

1. 应用：背景虚化

在这里插入图片描述

2. 应用：路面分割

在这里插入图片描述

3. vs 实例分割

语义分割只关心像素属于哪个类，在实例分割中，会看对应具体的哪个实例。

在这里插入图片描述

4. Pascal VOC2012 语义分割数据集

最重要的语义分割数据集之一是Pascal VOC2012。下面我们深入了解一下这个数据集.

%matplotlib inline
import os
import torch
import torchvision
from d2l import torch as d2l

数据集的tar文件大约为2GB，所以下载可能需要一段时间。提取出的数据集位于../data/VOCdevkit/VOC2012

d2l.DATA_HUB['voc2012'] = (d2l.DATA_URL + 'VOCtrainval_11-May-2012.tar',
                           '4e443f8a2eca6b1dac8a6c57641b67dd40621a49')

voc_dir = d2l.download_extract('voc2012', 'VOCdevkit/VOC2012') # 解压

进入路径../data/VOCdevkit/VOC2012之后，我们可以看到数据集的不同组件。

ImageSets/Segmentation路径包含用于训练和测试样本的文本文件，而JPEGImages和SegmentationClass路径分别存储着每个示例的输入图像和标签。此处的标签也采用图像格式，其尺寸和它所标注的输入图像的尺寸相同。此外，标签中颜色相同的像素属于同一个语义类别。

下面将read_voc_images函数定义为将所有输入的图像和标签读入内存。

def read_voc_images(voc_dir, is_train=True):
    """读取所有VOC图像并标注"""
    # VOC格式使用很广泛
    # train.txt 训练数据集，val.txt 验证数据集
    txt_fname = os.path.join(voc_dir, 'ImageSets', 'Segmentation',
                             'train.txt' if is_train else 'val.txt')
    mode = torchvision.io.image.ImageReadMode.RGB # RGB格式，因为是彩色图片
    with open(txt_fname, 'r') as f:
        images = f.read().split()
    features, labels = [], []
    for i, fname in enumerate(images):
        features.append(torchvision.io.read_image(os.path.join(
            voc_dir, 'JPEGImages', f'{fname}.jpg')))
        # 语义分割用的label是图片，因为这个label必须是像素级的
        # label用png格式去存，每个像素都有label，所以用label构成一个"图片"
        # 此处的标签也采用图像格式，其尺寸和它所标注的输入图像的尺寸相同
        labels.append(torchvision.io.read_image(os.path.join(
            voc_dir, 'SegmentationClass' ,f'{fname}.png'), mode))
    return features, labels

train_features, train_labels = read_voc_images(voc_dir, True)

下面我们绘制前5个输入图像及其标签。在标签图像中，白色和黑色分别表示边框和背景，而其他颜色则对应不同的类别。

n = 5
imgs = train_features[0:n] + train_labels[0:n]
imgs = [img.permute(1,2,0) for img in imgs]
d2l.show_images(imgs, 2, n);

运行结果：

在这里插入图片描述

接下来，我们列举RGB颜色值和类名。（下面这些数据集是会告诉你的，数据集中的readme文件会告诉这些信息）

VOC_COLORMAP = [[0, 0, 0], [128, 0, 0], [0, 128, 0], [128, 128, 0],
                [0, 0, 128], [128, 0, 128], [0, 128, 128], [128, 128, 128],
                [64, 0, 0], [192, 0, 0], [64, 128, 0], [192, 128, 0],
                [64, 0, 128], [192, 0, 128], [64, 128, 128], [192, 128, 128],
                [0, 64, 0], [128, 64, 0], [0, 192, 0], [128, 192, 0],
                [0, 64, 128]]

VOC_CLASSES = ['background', 'aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat',
               'bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair', 'cow',
               'diningtable', 'dog', 'horse', 'motorbike', 'person',
               'potted plant', 'sheep', 'sofa', 'train', 'tv/monitor']

通过上面定义的两个常量，我们可以方便地查找标签中每个像素的类索引。我们定义了voc_colormap2label函数来构建从上述RGB颜色值到类别索引的映射，而voc_label_indices函数将RGB值映射到在Pascal VOC2012数据集中的类别索引。

def voc_colormap2label():
    """构建从RGB到VOC类别索引的映射"""
    colormap2label = torch.zeros(256 ** 3, dtype=torch.long)
    for i, colormap in enumerate(VOC_COLORMAP):
        # 把tuple换算成整型，把tensor对应的index换算成i
        # 把256进制换成10进制
        # 把第i个RGB的值映射到i
        colormap2label[
            (colormap[0] * 256 + colormap[1]) * 256 + colormap[2]] = i
    return colormap2label # 是一个dict

# colormap就是图片中的RGB值，将其转成对应的标号数值
def voc_label_indices(colormap, colormap2label):
    """将VOC标签中的RGB值映射到它们的类别索引"""
    # permute(1, 2, 0)把channel换出来
    # permute是为了使同一个像素的RGB值连续，要不然是断开的
    colormap = colormap.permute(1, 2, 0).numpy().astype('int32')
    idx = ((colormap[:, :, 0] * 256 + colormap[:, :, 1]) * 256
           + colormap[:, :, 2])
    return colormap2label[idx]

torch中permute()函数用法

例如，在第一张样本图像中，飞机头部区域的类别索引为1，而背景索引为0。

y = voc_label_indices(train_labels[0], voc_colormap2label())
y[105:115, 130:140], VOC_CLASSES[1]

运行结果：

在这里插入图片描述

5. 预处理数据

在之前的实验，我们通过再缩放图像使其符合模型的输入形状。然而在语义分割中，这样做需要将预测的像素类别重新映射回原始尺寸的输入图像。这样的映射可能不够精确，尤其在不同语义的分割区域。为了避免这个问题，我们将图像裁剪为固定尺寸，而不是再缩放。具体来说，我们使用图像增广中的随机裁剪，裁剪输入图像和标签的相同区域。

def voc_rand_crop(feature, label, height, width):
    """随机裁剪特征和标签图像"""
    # rect得到的是bounding box ，就是在哪个区域进行裁剪
    rect = torchvision.transforms.RandomCrop.get_params(
        feature, (height, width))
    feature = torchvision.transforms.functional.crop(feature, *rect)
    label = torchvision.transforms.functional.crop(label, *rect)
    return feature, label

imgs = []
for _ in range(n):
    imgs += voc_rand_crop(train_features[0], train_labels[0], 200, 300)

imgs = [img.permute(1, 2, 0) for img in imgs]
d2l.show_images(imgs[::2] + imgs[1::2], 2, n);

运行结果：

在这里插入图片描述

6. 自定义语义分割数据集类

我们通过继承高级API提供的Dataset类，自定义了一个语义分割数据集类VOCSegDataset。通过实现__getitem__函数，我们可以任意访问数据集中索引为idx的输入图像及其每个像素的类别索引。由于数据集中有些图像的尺寸可能小于随机裁剪所指定的输出尺寸，这些样本可以通过自定义的filter函数移除掉。此外，我们还定义了normalize_image函数，从而对输入图像的RGB三个通道的值分别做标准化。

class VOCSegDataset(torch.utils.data.Dataset):
    """一个用于加载VOC数据集的自定义数据集"""

    def __init__(self, is_train, crop_size, voc_dir):
        self.transform = torchvision.transforms.Normalize(
            mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
        self.crop_size = crop_size
        # 读图片
        features, labels = read_voc_images(voc_dir, is_train=is_train)
        self.features = [self.normalize_image(feature)
                         for feature in self.filter(features)]
        self.labels = self.filter(labels)
        self.colormap2label = voc_colormap2label()
        print('read ' + str(len(self.features)) + ' examples')

    def normalize_image(self, img):
        return self.transform(img.float() / 255)

    def filter(self, imgs):
      # 如果图片比我要裁剪的区域大小还小的话，就直接去掉这张图片
        return [img for img in imgs if (
            img.shape[1] >= self.crop_size[0] and
            img.shape[2] >= self.crop_size[1])]

    def __getitem__(self, idx):
        feature, label = voc_rand_crop(self.features[idx], self.labels[idx],
                                       *self.crop_size)
        return (feature, voc_label_indices(label, self.colormap2label))

    def __len__(self):
        return len(self.features)

7. 读取数据集

我们通过自定义的VOCSegDataset类来分别创建训练集和测试集的实例。假设我们指定随机裁剪的输出图像的形状为 320×480 ，下面我们可以查看训练集和测试集所保留的样本个数。

crop_size = (320, 480)
voc_train = VOCSegDataset(True, crop_size, voc_dir)
voc_test = VOCSegDataset(False, crop_size, voc_dir)

设批量大小为64，我们定义训练集的迭代器。打印第一个小批量的形状会发现：与图像分类或目标检测不同，这里的标签是一个三维数组。

batch_size = 64
train_iter = torch.utils.data.DataLoader(voc_train, batch_size, shuffle=True,
                                    drop_last=True,
                                    num_workers=d2l.get_dataloader_workers())
for X, Y in train_iter:
    print(X.shape)
    print(Y.shape)
    break

运行结果：

在这里插入图片描述

8. 整合所有组件

最后，我们定义以下load_data_voc函数来下载并读取Pascal VOC2012语义分割数据集。它返回训练集和测试集的数据迭代器。

def load_data_voc(batch_size, crop_size):
    """加载VOC语义分割数据集"""
    voc_dir = d2l.download_extract('voc2012', os.path.join(
        'VOCdevkit', 'VOC2012'))
    num_workers = d2l.get_dataloader_workers()
    train_iter = torch.utils.data.DataLoader(
        VOCSegDataset(True, crop_size, voc_dir), batch_size,
        shuffle=True, drop_last=True, num_workers=num_workers)
    test_iter = torch.utils.data.DataLoader(
        VOCSegDataset(False, crop_size, voc_dir), batch_size,
        drop_last=True, num_workers=num_workers)
    return train_iter, test_iter