语义分割实战项目（从原理到代码环境配置）

语义分割（Semantic Segmentation）

先看结果：

是计算机视觉和深度学习领域的一项核心任务，它主要致力于对图像中的每一个像素进行分类，赋予每个像素一个类别标签，以达到理解图像内容的目的。换句话说，语义分割就是将图像分割成多个区域，使得同一区域内所有像素属于同一类别（例如，天空、道路、行人、车辆等）。

在实际应用中，语义分割技术有着广泛用途，例如自动驾驶汽车需要精确区分路面、行人、交通标志等元素，医学影像分析中也需要对组织器官进行精准分割，以及无人机航拍图像的场景解析等。

总的来说，语义分割是一个既要求模型具有全局上下文理解能力，又要求具备局部细节分辨能力的技术，是推动图像理解和智能系统发展的重要一环。

主要特性

• 统一的基准平台

  我们将各种各样的语义分割算法集成到了一个统一的工具箱，进行基准测试。

• 模块化设计

  MMSegmentation 将分割框架解耦成不同的模块组件，通过组合不同的模块组件，用户可以便捷地构建自定义的分割模型。

• 丰富的即插即用的算法和模型

  MMSegmentation 支持了众多主流的和最新的检测算法，例如 PSPNet，DeepLabV3，PSANet，DeepLabV3+ 等.

• 速度快

  训练速度比其他语义分割代码库更快或者相当。

开始：安装和运行 MMSeg

需要安装 Python 3.7+, CUDA 10.2+ 和 PyTorch 1.8+

步骤 1. 创建一个 conda 环境，并激活

conda create --name openmmlab python=3.8 -y
conda activate openmmlab

步骤 2.

 在 GPU 平台上：

conda install pytorch torchvision -c pytorch

在 CPU 平台上：

conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

安装

最佳实践

步骤 0. ​ 使用 MIM 安装 MMCV

pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install "mmcv>=2.0.0"

步骤 1. 安装 MMSegmentation

情况 a: 如果您想立刻开发和运行 mmsegmentation，您可通过源码安装：

cd mmsegmentation
pip install -v -e .
# '-v' 表示详细模式，更多的输出
# '-e' 表示以可编辑模式安装工程，
# 因此对代码所做的任何修改都生效，无需重新安装

情况 b: 如果您把 mmsegmentation 作为依赖库或者第三方库，可以通过 pip 安装：

pip install "mmsegmentation>=1.0.0"

验证是否安装成功

为了验证 MMSegmentation 是否正确安装，我们提供了一些示例代码来运行一个推理 demo 。

步骤 1. 下载配置文件和模型文件

mim download mmsegmentation --config pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024 --dest .

步骤 2. 验证推理 demo

选项 (a). 如果您通过源码安装了 mmsegmentation，运行以下命令即可：

python demo/image_demo.py demo/demo.png configs/pspnet/pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024.py pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth --device cuda:0 --out-file result.jpg

您将在当前文件夹中看到一个新图像 ，其中所有目标都覆盖了分割 maskresult.jpg

选项 (b). 如果您通过 pip 安装 mmsegmentation, 打开您的 python 解释器，复制粘贴以下代码：

from mmseg.apis import inference_model, init_model, show_result_pyplot
import mmcvconfig_file = 'pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024.py'
checkpoint_file = 'pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth'# 根据配置文件和模型文件建立模型
model = init_model(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')# 在单张图像上测试并可视化
img = 'demo/demo.png'  # or img = mmcv.imread(img), 这样仅需下载一次
result = inference_model(model, img)
# 在新的窗口可视化结果
show_result_pyplot(model, img, result, show=True)
# 或者将可视化结果保存到图像文件夹中
# 您可以修改分割 map 的透明度 (0, 1].
show_result_pyplot(model, img, result, show=True, out_file='result.jpg', opacity=0.5)
# 在一段视频上测试并可视化分割结果
video = mmcv.VideoReader('video.mp4')
for frame in video:result = inference_model(model, frame)show_result_pyplot(model, frame, result, wait_time=1)

可以修改上面的代码来测试单个图像或视频，这两个选项都可以验证安装是否成功。

 

#代码获取#企鹅Q耗子：767172261