代码调试：coco数据集生成退化图
作者：安静到无声 个人主页
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- 代码调试：coco数据集生成退化图
- 问题1：原始图片要生成多种类型的退化图。
- 问题2：输入尺寸的匹配问题。
- 问题3：如何将缩放后的图片恢复到原始尺寸？遇到灰色图片怎么办。
- 问题4：如何设计出端到端的的程序
- 问题5：原始程序不能更改的数据，关系到尺寸的比例
- 问题6：生成不同颜色的退化图——执行命令
- 问题7：因为batch_size=10，coco数据集不是10的倍数，有些数据未生成，我们需要对它进行单独转换
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问题1：原始图片要生成多种类型的退化图。
- 因为一共有6种，所以我们可以创建6个文件，分别生成不同的退化图模型。
main_coco_yellow.py
main_coco_highgreen.py
main_coco_highblue.py
main_coco_green.py
main_coco_bluegreen.py
main_coco_blue.py
我首先创建了main_coco_yellow.py文件，调试之后，生成正常的yellow图片。
- 程序的路径配置有4个，分别是原始图片的位置路径，深度图的位置路径，权重的存放位置路径和结果生成的位置路径。
- 原始图的位置路径：
/home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/test2014/
/home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/val2014
home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/train2014/
- 深度图的位置路径：
/home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/深度图/test2014/
/home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/深度图/val2014/
/home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/深度图/train2014/
- 权重的位置路径
/home/lihuanyu/code/04Sub_GAN/checkpoint/yellow/
- 生成结果位置路径
/home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/退化图片/yellow/test2014
/home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/退化图片/yellow/val2014
/home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/退化图片/yellow/train2014
- 修改输入输出路径，结果如下：
经过百度，发现问题是因为cuda不匹配造成的，所以在执行本程序时，需要我们将cuda9.0。
问题2：输入尺寸的匹配问题。
因为训练模型输入的图片是，224×304，模型再配置输入时要保持以下配置：
flags.DEFINE_integer("input_height", 224, "The size of image to use (will be center cropped). [108]")
flags.DEFINE_integer("input_width", 304, "The size of image to use (will be center cropped). If None, same value as input_height [None]")
flags.DEFINE_integer("output_height", 224, "The size of the output images to produce [64]")
flags.DEFINE_integer("output_width", 304, "The size of the output images to produce. If None, same value as output_height [None]")
其中输入生成图中没用使用，所以可以不用处理。
最终输出的尺寸与以下内容相关：
问题3：如何将缩放后的图片恢复到原始尺寸？遇到灰色图片怎么办。
如何将单通道和四通道的图片转化为四通道，具体程序如下所示：
如何将输出的退化图缩放到原始图片的尺寸，要点有2：
- 构建列表用于记录原始图片的尺寸，具体做法见上图。
- 如何将退化图缩放为原始尺寸，见下图。
至此，便可以实现图片保存原始的尺寸。
问题4：如何设计出端到端的的程序
要点1. 保证程序可以根据设定，自动的加载权重。因为我们要退化六种颜色的模型，因此有六个权重，做法见下图：
要点2. 输入参数的设置。
至此可以实现模型端到端的生成。
问题5：原始程序不能更改的数据，关系到尺寸的比例
输出640×640的图片修改位置如下：
问题6：生成不同颜色的退化图——执行命令
我们创建了3个python文件，用于生成test，val和train文件。命令如下：
- 生成蓝绿色：
nohup python -u main_test.py > /home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/退化图片/bluegreen/bluegreen_test.log 2>&1 &
nohup python -u main_val.py > /home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/退化图片/bluegreen/bluegreen_val.log 2>&1 &
nohup python -u main_train.py > /home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/退化图片/bluegreen/bluegreen_train.log 2>&1 &
- 生成blue：
nohup python -u main_test.py > /home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/退化图片/blue/blue_test.log 2>&1 &
nohup python -u main_val.py > /home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/退化图片/blue/blue_val.log 2>&1 &
nohup python -u main_train.py > /home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/退化图片/blue/blue_train.log 2>&1 &
- 生成绿色：
nohup python -u main_test.py > /home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/退化图片/green/green_test.log 2>&1 &
nohup python -u main_val.py > /home/lihuanyu/code/011yolov8/COCOdevkit/COCO2014/退化图片/green/green_val.log 2>&1 &
（
