前言

今天我们一起来看一下如何使用LabVIEW实现语义分割。

一、什么是语义分割

图像语义分割(semantic segmentation),从字面意思上理解就是让计算机根据图像的语义来进行分割,例如让计算机在输入下面左图的情况下,能够输出右图。语义在语音识别中指的是语音的意思,在图像领域,语义指的是图像的内容,对图片意思的理解,比如下图的语义就是一个人牵着四只羊;分割的意思是从像素的角度分割出图片中的不同对象,对原图中的每个像素都进行标注,比如下图中浅黄色代表人,蓝绿色代表羊。语义分割任务就是将图片中的不同类别,用不同的颜色标记出来,每一个类别使用一种颜色。常用于医学图像,卫星图像,无人车驾驶,机器人等领域。 在这里插入图片描述

  • 如何做到将像素点上色呢?

语义分割的输出和图像分类网络类似,图像分类类别数是一个一维的one hot 矩阵。例如:三分类的[0,1,0]。语义分割任务最后的输出特征图是一个三维结构,大小与原图类似,其中通道数是类别数,每个通道所标记的像素点,是该类别在图像中的位置,最后通过argmax 取每个通道有用像素 合成一张图像,用不同颜色表示其类别位置。 语义分割任务其实也是分类任务中的一种,他不过是对每一个像素点进行细分,找到每一个像素点所述的类别。 这就是语义分割任务啦~

在这里插入图片描述

二、什么是deeplabv3

DeepLabv3是一种语义分割架构,它在DeepLabv2的基础上进行了一些修改。为了处理在多个尺度上分割对象的问题,设计了在级联或并行中采用多孔卷积的模块,通过采用多个多孔速率来捕获多尺度上下文。此外,来自 DeepLabv2 的 Atrous Spatial Pyramid Pooling模块增加了编码全局上下文的图像级特征,并进一步提高了性能。 在这里插入图片描述

三、LabVIEW调用DeepLabv3实现图像语义分割

1、模型获取及转换

  • 安装pytorch和torchvision

  • 获取torchvision中的模型:deeplabv3_resnet101(我们获取预训练好的模型):

 original_model = models.segmentation.deeplabv3_resnet101(pretrained=True)

 

  • 转onnx

 1 def get_pytorch_onnx_model(original_model):
 2     # define the directory for further converted model save
 3     onnx_model_path = dirname
 4     # define the name of further converted model
 5     onnx_model_name = "deeplabv3_resnet101.onnx"
 6  7     # create directory for further converted model
 8     os.makedirs(onnx_model_path, exist_ok=True)
 9 10     # get full path to the converted model
11     full_model_path = os.path.join(onnx_model_path, onnx_model_name)
12 13     # generate model input
14     generated_input = Variable(
15         torch.randn(1, 3, 448, 448)
16     )
17 18     # model export into ONNX format
19     torch.onnx.export(
20         original_model,
21         generated_input,
22         full_model_path,
23         verbose=True,
24         input_names=["input"],
25         output_names=["output",'aux'],
26         opset_version=11
27     )
28 29     return full_model_path
View Code

 

完整获取及模型转换python代码如下:

 1 import os
 2 import torch
 3 import torch.onnx
 4 from torch.autograd import Variable
 5 from torchvision import models
 6 import re
 7  8 dirname, filename = os.path.split(os.path.abspath(__file__))
 9 print(dirname)
10 11 def get_pytorch_onnx_model(original_model):
12     # define the directory for further converted model save
13     onnx_model_path = dirname
14     # define the name of further converted model
15     onnx_model_name = "deeplabv3_resnet101.onnx"
16 17     # create directory for further converted model
18     os.makedirs(onnx_model_path, exist_ok=True)
19 20     # get full path to the converted model
21     full_model_path = os.path.join(onnx_model_path, onnx_model_name)
22 23     # generate model input
24     generated_input = Variable(
25         torch.randn(1, 3, 448, 448)
26     )
27 28     # model export into ONNX format
29     torch.onnx.export(
30         original_model,
31         generated_input,
32         full_model_path,
33         verbose=True,
34         input_names=["input"],
35         output_names=["output",'aux'],
36         opset_version=11
37     )
38 39     return full_model_path
40 41 42 def main():
43     # initialize PyTorch ResNet-101 model
44     original_model = models.segmentation.deeplabv3_resnet101(pretrained=True)
45 46     # get the path to the converted into ONNX PyTorch model
47     full_model_path = get_pytorch_onnx_model(original_model)
48     print("PyTorch ResNet-101 model was successfully converted: ", full_model_path)
49 50 51 if __name__ == "__main__":
52     main()
View Code

我们会发现,基于pytorch的DeepLabv3模型获取和之前的mask rcnn模型大同小异。

2、关于deeplabv3_resnet101

我们使用的模型是:deeplabv3_resnet101,该模型返回两个张量,与输入张量相同,但有21个classes。输出[“out”]包含语义掩码,而输出[“aux”]包含每像素的辅助损失值。在推理模式中,输出[‘aux]没有用处。因此,输出“out”形状为(N、21、H、W)。我们在转模型的时候设置H,W为448,N一般为1;

我们的模型是基于VOC2012数据集 VOC2012数据集分为20类,包括背景为21类,分别如下:

  • 人 :人

  • 动物:鸟、猫、牛、狗、马、羊

  • 车辆:飞机、自行车、船、巴士、汽车、摩托车、火车

  • 室内:瓶、椅子、餐桌、盆栽植物、沙发、电视/监视器

    在这里插入图片描述

3、LabVIEW opencv dnn调用 deeplabv3 实现图像语义分割(deeplabv3_opencv.vi)

deeplabv3模型可以使用OpenCV dnn去加载的,也可以使用onnxruntime加载推理,所以我们分两种方式给大家介绍LabVIEW调用deeplabv3实现图像语义分割。

  • opencv dnn 调用onnx模型并选择

在这里插入图片描述

  • 图像预处理 最终还是采用了比较中规中矩的处理方式

在这里插入图片描述

  • 执行推理

在这里插入图片描述

  • 后处理并实现实例分割 因为后处理内容较多,所以直接封装为了一个子VI, deeplabv3_postprocess.vi,因为Labview没有专门的切片函数,所以会稍慢一些,所以接下来还会开发针对后处理和矩阵有关的函数,加快处理结果。

  • 整体的程序框架如下:

在这里插入图片描述

  • 语义分割结果如下:

在这里插入图片描述

4、LabVIEW onnxruntime调用 deeplabv3实现图像语义分割 (deeplabv3_onnx.vi)

  • 整体的程序框架如下:

在这里插入图片描述

  • 语义分割结果如下:

在这里插入图片描述

5、LabVIEW onnxruntime调用 deeplabv3 使用TensorRT加速模型实现图像语义分割(deeplabv3_onnx_camera.vi)

在这里插入图片描述

如上图所示,可以看到可以把人和背景完全分割开来,使用TensorRT加速推理,速度也比较快。


四、deeplabv3训练自己的数据集

训练可参考:https://github.com/pytorch/vision

总结

以上就是今天要给大家分享的内容。大家可关注微信公众号: VIRobotics,回复关键字:DeepLabv3图像语义分割源码  获取本次分享内容的完整项目源码及模型。

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文章来源: 博客园

原文链接: https://www.cnblogs.com/virobotics/p/16857905.html

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