基于百度AIStudio飞桨paddleRS-develop版道路模型开发训练

news2024/9/22 7:21:36

基于百度AIStudio飞桨paddleRS-develop版道路模型开发训练

参考地址：https://aistudio.baidu.com/projectdetail/8271882

基于python35+paddle120+env环境
预测可视化结果：
在这里插入图片描述

（一）安装环境：
先上传本地下载的源代码PaddleRS-develop.zip
解压PaddleRS-develop.zip到目录PaddleRS
然后分别执行下面安装命令!pip install

!unzip -q /home/aistudio/data/data191076/PaddleRS-develop.zip && mv PaddleRS-develop PaddleRS
!pip install matplotlib==3.4 scikit-image pycocotools -t /home/aistudio/external-libraries
!pip install  opencv-contrib-python -t /home/aistudio/external-libraries
!pip install -r PaddleRS/requirements.txt  -t /home/aistudio/external-libraries
!pip install -e PaddleRS/  -t /home/aistudio/external-libraries
!pip install paddleslim==2.6.0  -t /home/aistudio/external-libraries

添加环境组件

# 因为`sys.path`可能没有及时更新，这里选择手动更新
import sys
sys.path.append('/home/aistudio/external-libraries')
sys.path.append('/home/aistudio/PaddleRS')

（二）数据预处理tran_dataPre.py

%run tran_dataPre.py

（三）开始模型训练

%run trans.py

（四) tran_dataPre.py内容如下所示：

#先解压数据集
#!unzip -oq -d /home/aistudio/massroad /home/aistudio/data/data56961/mass_road.zip

# 划分训练集/验证集/测试集，并生成文件名列表

import random
import os.path as osp
from os import listdir

import cv2


# 随机数生成器种子
RNG_SEED = 56961
# 调节此参数控制训练集数据的占比
TRAIN_RATIO = 0.9
# 数据集路径
DATA_DIR = '/home/aistudio/massroad'

# 分割类别
CLASSES = (
    'background',
    'road',
)

def write_rel_paths(phase, names, out_dir, prefix):
    """将文件相对路径存储在txt格式文件中"""
    with open(osp.join(out_dir, phase+'.txt'), 'w') as f:
        for name in names:
            f.write(
                ' '.join([
                    osp.join(prefix, 'input', name),
                    osp.join(prefix, 'output', name)
                ])
            )
            f.write('\n')


random.seed(RNG_SEED)

train_prefix = osp.join('road_segmentation_ideal', 'training')
test_prefix = osp.join('road_segmentation_ideal', 'testing')
train_names = listdir(osp.join(DATA_DIR, train_prefix, 'output'))
train_names = list(filter(lambda n: n.endswith('.png'), train_names))
test_names = listdir(osp.join(DATA_DIR, test_prefix, 'output'))
test_names = list(filter(lambda n: n.endswith('.png'), test_names))
# 对文件名进行排序，以确保多次运行结果一致
train_names.sort()
test_names.sort()
random.shuffle(train_names)
len_train = int(len(train_names)*TRAIN_RATIO)
write_rel_paths('train', train_names[:len_train], DATA_DIR, train_prefix)
write_rel_paths('val', train_names[len_train:], DATA_DIR, train_prefix)
write_rel_paths('test', test_names, DATA_DIR, test_prefix)

# 写入类别信息
with open(osp.join(DATA_DIR, 'labels.txt'), 'w') as f:
    for cls in CLASSES:
        f.write(cls+'\n')

print("数据集划分已完成。")


# 将GT中的255改写为1，便于训练

import os.path as osp
from glob import glob

import cv2
from tqdm import tqdm


# 数据集路径
# DATA_DIR = '/home/aistudio/massroad'

train_prefix = osp.join('road_segmentation_ideal', 'training')
test_prefix = osp.join('road_segmentation_ideal', 'testing')

train_paths = glob(osp.join(DATA_DIR, train_prefix, 'output', '*.png'))
test_paths = glob(osp.join(DATA_DIR, test_prefix, 'output', '*.png'))
for path in tqdm(train_paths+test_paths):
    im = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    im[im>0] = 1
    # 原地改写
    cv2.imwrite(path, im)

(五) trans.py内容如下所示：

# 导入需要用到的库

import random
import os.path as osp

import cv2
import numpy as np
import paddle
import paddlers as pdrs
from paddlers import transforms as T
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image


import sys
sys.path.append('/home/aistudio/external-libraries')
sys.path.append('/home/aistudio/PaddleRS')


# 定义全局变量

# 随机种子
SEED = 56961
# 数据集存放目录
DATA_DIR = '/home/aistudio/massroad/'
# 训练集`file_list`文件路径
TRAIN_FILE_LIST_PATH = '/home/aistudio/massroad/train.txt'
# 验证集`file_list`文件路径
VAL_FILE_LIST_PATH = '/home/aistudio/massroad/val.txt'
# 测试集`file_list`文件路径
TEST_FILE_LIST_PATH = '/home/aistudio/massroad/test.txt'
# 数据集类别信息文件路径
LABEL_LIST_PATH = '/home/aistudio/massroad/labels.txt'
# 实验目录，保存输出的模型权重和结果
EXP_DIR =  '/home/aistudio/exp/'


# 固定随机种子，尽可能使实验结果可复现

random.seed(SEED)
np.random.seed(SEED)
paddle.seed(SEED)


# 构建数据集

# 定义训练和验证时使用的数据变换（数据增强、预处理等）
train_transforms = T.Compose([
    T.DecodeImg(),
    # 随机裁剪
    T.RandomCrop(crop_size=512),
    # 以50%的概率实施随机水平翻转
    T.RandomHorizontalFlip(prob=0.5),
    # 以50%的概率实施随机垂直翻转
    T.RandomVerticalFlip(prob=0.5),
    # 将数据归一化到[-1,1]
    T.Normalize(
        mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]),
    T.ArrangeSegmenter('train')
])

eval_transforms = T.Compose([
    T.DecodeImg(),
    T.Resize(target_size=1500),
    # 验证阶段与训练阶段的数据归一化方式必须相同
    T.Normalize(
        mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]),
    T.ArrangeSegmenter('eval')
])

# 分别构建训练和验证所用的数据集
train_dataset = pdrs.datasets.SegDataset(
    data_dir=DATA_DIR,
    file_list=TRAIN_FILE_LIST_PATH,
    label_list=LABEL_LIST_PATH,
    transforms=train_transforms,
    num_workers=4,
    shuffle=True
)

val_dataset = pdrs.datasets.SegDataset(
    data_dir=DATA_DIR,
    file_list=VAL_FILE_LIST_PATH,
    label_list=LABEL_LIST_PATH,
    transforms=eval_transforms,
    num_workers=0,
    shuffle=False
)


# 构建DeepLab V3+模型，使用ResNet-50作为backbone
model = pdrs.tasks.seg.DeepLabV3P(
    in_channels=3,
    num_classes=len(train_dataset.labels),
    backbone='ResNet50_vd'
)
model.initialize_net(
    pretrain_weights='CITYSCAPES',
    save_dir=osp.join(EXP_DIR, 'pretrain'),
    resume_checkpoint=None,
    is_backbone_weights=False
)

# 构建优化器
optimizer = paddle.optimizer.Adam(
    learning_rate=0.001, 
    parameters=model.net.parameters()
)

# 执行模型训练
model.train(
    num_epochs=100,
    train_dataset=train_dataset,
    train_batch_size=8,
    eval_dataset=val_dataset,
    optimizer=optimizer,
    save_interval_epochs=10,
    # 每多少次迭代记录一次日志
    log_interval_steps=30,
    save_dir=EXP_DIR,
    # 是否使用early stopping策略，当精度不再改善时提前终止训练
    early_stop=False,
    # 是否启用VisualDL日志功能
    use_vdl=True,
    # 指定从某个检查点继续训练
    resume_checkpoint=None
)

（六）训练生成过程信息

Output exceeds the size limit. Open the full output data in a text editor
2024-09-05 14:16:51 [INFO]	Loading pretrained model from /home/aistudio/exp/pretrain/model.pdparams
2024-09-05 14:16:53 [WARNING]	[SKIP] Shape of parameters head.decoder.conv.weight do not match. (pretrained: [19, 256, 1, 1] vs actual: [2, 256, 1, 1])
2024-09-05 14:16:53 [WARNING]	[SKIP] Shape of parameters head.decoder.conv.bias do not match. (pretrained: [19] vs actual: [2])
2024-09-05 14:16:53 [INFO]	There are 358/360 variables loaded into DeepLabV3P.
2024-09-05 14:17:46 [INFO]	[TRAIN] Epoch=1/100, Step=30/90, loss=0.133503, lr=0.001000, time_each_step=1.77s, eta=4:24:32
2024-09-05 14:18:25 [INFO]	[TRAIN] Epoch=1/100, Step=60/90, loss=0.181917, lr=0.001000, time_each_step=1.31s, eta=3:14:53
2024-09-05 14:19:02 [INFO]	[TRAIN] Epoch=1/100, Step=90/90, loss=0.112567, lr=0.001000, time_each_step=1.22s, eta=3:2:6
2024-09-05 14:19:03 [INFO]	[TRAIN] Epoch 1 finished, loss=0.15933047160506247 .
2024-09-05 14:19:44 [INFO]	[TRAIN] Epoch=2/100, Step=30/90, loss=0.141528, lr=0.001000, time_each_step=1.36s, eta=3:22:2
2024-09-05 14:20:20 [INFO]	[TRAIN] Epoch=2/100, Step=60/90, loss=0.165187, lr=0.001000, time_each_step=1.22s, eta=3:0:42
2024-09-05 14:20:57 [INFO]	[TRAIN] Epoch=2/100, Step=90/90, loss=0.145009, lr=0.001000, time_each_step=1.22s, eta=2:59:1
2024-09-05 14:20:58 [INFO]	[TRAIN] Epoch 2 finished, loss=0.1168842613697052 .
2024-09-05 14:21:39 [INFO]	[TRAIN] Epoch=3/100, Step=30/90, loss=0.126603, lr=0.001000, time_each_step=1.38s, eta=3:22:13
2024-09-05 14:22:16 [INFO]	[TRAIN] Epoch=3/100, Step=60/90, loss=0.117296, lr=0.001000, time_each_step=1.22s, eta=2:58:14
2024-09-05 14:22:53 [INFO]	[TRAIN] Epoch=3/100, Step=90/90, loss=0.072859, lr=0.001000, time_each_step=1.23s, eta=2:58:46
2024-09-05 14:22:53 [INFO]	[TRAIN] Epoch 3 finished, loss=0.10787189056475957 .
2024-09-05 14:23:34 [INFO]	[TRAIN] Epoch=4/100, Step=30/90, loss=0.081685, lr=0.001000, time_each_step=1.37s, eta=3:18:39
2024-09-05 14:24:11 [INFO]	[TRAIN] Epoch=4/100, Step=60/90, loss=0.087735, lr=0.001000, time_each_step=1.23s, eta=2:57:28
2024-09-05 14:24:48 [INFO]	[TRAIN] Epoch=4/100, Step=90/90, loss=0.084795, lr=0.001000, time_each_step=1.22s, eta=2:55:44
2024-09-05 14:24:49 [INFO]	[TRAIN] Epoch 4 finished, loss=0.10476481277081702 .
2024-09-05 14:25:30 [INFO]	[TRAIN] Epoch=5/100, Step=30/90, loss=0.098625, lr=0.001000, time_each_step=1.37s, eta=3:16:59
2024-09-05 14:26:07 [INFO]	[TRAIN] Epoch=5/100, Step=60/90, loss=0.078188, lr=0.001000, time_each_step=1.24s, eta=2:57:12
2024-09-05 14:26:43 [INFO]	[TRAIN] Epoch=5/100, Step=90/90, loss=0.098015, lr=0.001000, time_each_step=1.21s, eta=2:52:11
2024-09-05 14:26:44 [INFO]	[TRAIN] Epoch 5 finished, loss=0.10311256903741095 .
2024-09-05 14:27:25 [INFO]	[TRAIN] Epoch=6/100, Step=30/90, loss=0.109136, lr=0.001000, time_each_step=1.38s, eta=3:16:8
...
2024-09-05 15:39:38 [INFO]	Start to evaluate (total_samples=81, total_steps=81)...
2024-09-05 15:40:14 [INFO]	[EVAL] Finished, Epoch=40, miou=0.716638, category_iou=[0.96831487 0.46496069], oacc=0.969164, category_acc=[0.97447995 0.81316509], kappa=0.619485, category_F1-score=[0.98390241 0.63477565] .
2024-09-05 15:40:14 [INFO]	Current evaluated best model on eval_dataset is epoch_10, miou=0.7255623401044613
2024-09-05 15:40:18 [INFO]	Model saved in /home/aistudio/exp/epoch_40.

（七) 测试集预测结果：

# 构建测试集
test_dataset = pdrs.datasets.SegDataset(
    data_dir=DATA_DIR,
    file_list=TEST_FILE_LIST_PATH,
    label_list=LABEL_LIST_PATH,
    transforms=eval_transforms,
    num_workers=0,
    shuffle=False
)


# 为模型加载历史最佳权重
state_dict = paddle.load(osp.join(EXP_DIR, 'best_model/model.pdparams'))
model.net.set_state_dict(state_dict)

# 执行测试
test_result = model.evaluate(test_dataset)
print(
    "测试集上指标：IoU为{:.2f}，Acc为{:.2f}，Kappa系数为{:.2f}, F1为{:.2f}".format(
        test_result['category_iou'][1], 
        test_result['category_acc'][1],
        test_result['kappa'],
        test_result['category_F1-score'][1]
    )
)

2024-09-05 20:07:40 [INFO]	13 samples in file /home/aistudio/massroad/test.txt
2024-09-05 20:07:41 [INFO]	Start to evaluate (total_samples=13, total_steps=13)...
测试集上指标：IoU为0.47，Acc为0.82，Kappa系数为0.62, F1为0.64

（八）预测结果可视化情况：

# 预测结果可视化
# 重复运行本单元可以查看不同结果

def read_image(path):
    im = cv2.imread(path)
    return im[...,::-1]


def show_images_in_row(ims, fig, title='', quantize=False):
    n = len(ims)
    fig.suptitle(title)
    axs = fig.subplots(nrows=1, ncols=n)
    for idx, (im, ax) in enumerate(zip(ims, axs)):
        # 去掉刻度线和边框
        ax.spines['top'].set_visible(False)
        ax.spines['right'].set_visible(False)
        ax.spines['bottom'].set_visible(False)
        ax.spines['left'].set_visible(False)
        ax.get_xaxis().set_ticks([])
        ax.get_yaxis().set_ticks([])

        if isinstance(im, str):
            im = read_image(im)
        if quantize:
            im = (im*255).astype('uint8')
        if im.ndim == 2:
            im = np.tile(im[...,np.newaxis], [1,1,3])
        ax.imshow(im)


# 需要展示的样本个数
num_imgs_to_show = 4
# 随机抽取样本
chosen_indices = random.choices(range(len(test_dataset)), k=num_imgs_to_show)

# 参考 https://stackoverflow.com/a/68209152
fig = plt.figure(constrained_layout=True)
fig.suptitle("Test Results")

subfigs = fig.subfigures(nrows=3, ncols=1)

# 读取输入影像并显示
im_paths = [test_dataset.file_list[idx]['image'] for idx in chosen_indices]
show_images_in_row(im_paths, subfigs[0], title='Image')

# 获取模型预测输出
with paddle.no_grad():
    model.net.eval()
    preds = []
    for idx in chosen_indices:
        input, mask = test_dataset[idx]
        input = paddle.to_tensor(input["image"]).unsqueeze(0)
        logits, *_ = model.net(input)
        pred = paddle.argmax(logits[0], axis=0)
        preds.append(pred.numpy())
show_images_in_row(preds, subfigs[1], title='Pred', quantize=True)

# 读取真值标签并显示
im_paths = [test_dataset.file_list[idx]['mask'] for idx in chosen_indices]
show_images_in_row(im_paths, subfigs[2], title='GT', quantize=True)

# 渲染结果
fig.canvas.draw()
Image.frombytes('RGB', fig.canvas.get_width_height(), fig.canvas.tostring_rgb())

在这里插入图片描述

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遇到这个提示一般是在pom.xml中已经指定了构建的Java版本环境是11例如(此时添加了build插件的情况下虽然不能直接运行代码但是maven是可以正常打包构建)&#xff1a; <build><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><…
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Vue初学-简易计算器

Vue初学-简易计算器

最近在学习Vue的指令&#xff0c;做了一个简易计算器&#xff0c;比较适合刚入门的人参考学习。用到的知识点有&#xff1a; 1.插值表达式 2.v-model&#xff0c;双向绑定、-、*、/、**等操作符 3.v-show&#xff0c;控制操作数2是否显示&#xff0c;乘方时不显示操作数2 4.met…
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‌软媒市场—‌软媒市场自助发布平台引领数字营销新风尚

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在当今这个信息爆炸的时代,数字营销已经成为企业推广品牌、提升知名度的关键手段。而在众多数字营销工具中,‌软媒市场自助发布平台以其独特的优势脱颖而出,成为众多企业的首选。今天,我们就来深入探讨一下软文媒体自助发布平台如何在软媒市场中发挥重要作用,以及其背后的5万家…
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FRP代理（TCP通信）实验

FRP代理（TCP通信）实验

攻击机器---公网机器&#xff08;FRP服务端&#xff09;-TCP传输rdp内容--内网机器&#xff08;FRP客户端&#xff09;--内网本地&#xff08;RDP服务&#xff09; FRP版本&#xff1a;0.49.0 公网IP&#xff08;FRP服务端&#xff09;&#xff1a;192.168.254.131 内网&…
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Mindspore 初学教程 - 4. 数据集 Dataset

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数据是深度学习的基础&#xff0c;MindSpore 提供基于 Pipeline 的 数据引擎&#xff0c;通过数据集 数据集&#xff08;Dataset&#xff09; 和 数据变换&#xff08;Transforms&#xff09; 实现高效的数据预处理。其中 Dataset 是 Pipeline 的起始&#xff0c;用于加载原始数…
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