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DeepLabV3使用及源码讲解

扎眼的阳光 • • Python • 阅读 51

博文介绍的DeepLabV3 代码主要来自于pytorch官方torchvision模块中的源码。

1. DeepLabv3代码的使用

环境配置

  • Python3.6 以上
  • Pytorch1.10
  • Ubuntu或Centos(Windows暂不支持多GPU训练)
  • 最好使用GPU训练
  • 详细环境配置见requirements.txt

文件结构

 ├── src: 模型的backbone以及DeepLabv3的搭建
 ├── train_utils: 训练、验证以及多GPU训练相关模块
 ├── my_dataset.py: 自定义dataset用于读取VOC数据集
 ├── train.py: 以deeplabv3_resnet50为例进行训练
 ├── train_multi_GPU.py: 针对使用多GPU的用户使用
 ├── predict.py: 简易的预测脚本，使用训练好的权重进行预测测试
 ├── validation.py: 利用训练好的权重验证/测试数据的mIoU等指标，并生成record_mAP.txt文件
 └── pascal_voc_classes.json: pascal_voc标签文件

预训练权重下载地址

  • 注意：官方提供的预训练权重是在COCO上预训练得到的，训练时只针对和PASCAL VOC相同的类别进行了训练，所以类别数是21(包括背景)
  • deeplabv3_resnet50: https://download.pytorch.org/models/deeplabv3_resnet50_coco-cd0a2569.pth
  • deeplabv3_resnet101: https://download.pytorch.org/models/deeplabv3_resnet101_coco-586e9e4e.pth
  • deeplabv3_mobilenetv3_large_coco: https://download.pytorch.org/models/deeplabv3_mobilenet_v3_large-fc3c493d.pth
    注意，下载的预训练权重记得要重命名，比如在train.py中读取的是deeplabv3_resnet50_coco.pth文件， 不是deeplabv3_resnet50_coco-cd0a2569.pth

数据集

本例程使用的是PASCAL VOC2012数据集
Pascal VOC2012 train/val数据集下载地址：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar
如果不了解数据集或者想使用自己的数据集进行训练，请参霹雳啪啦博文: https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/115787033

训练方法

  • 确保提前准备好数据集
  • 确保提前下载好对应预训练模型权重
  • 若要使用单GPU或者CPU训练，直接使用train.py训练脚本
  • 若要使用多GPU训练，使用torchrun --nproc_per_node=8 train_multi_GPU.py指令,nproc_per_node参数为使用GPU数量
  • 如果想指定使用哪些GPU设备可在指令前加上CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,3(例如我只要使用设备中的第1块和第4块GPU设备)
  • CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,3 torchrun –nproc_per_node=2 train_multi_GPU.py

注意事项

  • 在使用训练脚本时，注意要将'--data-path'(VOC_root)设置为自己存放'VOCdevkit'文件夹所在的根目录
  • 在使用预测脚本时，要将'weights_path'设置为你自己生成的权重路径。
  • 使用validation文件时，注意确保你的验证集或者测试集中必须包含每个类别的目标，并且使用时只需要修改'--num-classes'、'--aux'、'--data-path'和'--weights'即可，其他代码尽量不要改动

对DeepLabV3网络不熟悉，可以参考我的博客 图像分割：DeepLabV3网络讲解

Pytorch官方实现的DeeplabV3网络框架图

2. 源码讲解

2.1 train 脚本

2.1.1 学习率策略poly

DeepLabV3的train脚本和之前将FCN源码时，使用的train基本是一模一样的，无论是训练还是去验证我们的模型，各项指标的代码都是一模一样的。所以关于重复的部分就不再细讲了。这里讲解下之前没有讲到过的学习率更新策略代码。

  # 创建学习率更新策略，这里是每个step更新一次(不是每个epoch)
lr_scheduler = create_lr_scheduler(optimizer, len(train_loader), args.epochs, warmup=True)

在DeepLab V2网络中我们提到过，论文中提出了一种poly的训练策略, 它的学习率公式:

DeepLabV3使用及源码讲解
论文中power=0.9 。

create_lr_scheduler函数的代码如下:

def create_lr_scheduler(optimizer,
                        num_step: int,
                        epochs: int,
                        warmup=True,
                        warmup_epochs=1,
                        warmup_factor=1e-3):
    assert num_step > 0 and epochs > 0
    if warmup is False:
        warmup_epochs = 0

    def f(x):
        """
        根据step数返回一个学习率倍率因子，
        注意在训练开始之前，pytorch会提前调用一次lr_scheduler.step()方法
        """
        if warmup is True and x <= (warmup_epochs * num_step):
            alpha = float(x) / (warmup_epochs * num_step)
            # warmup过程中lr倍率因子从warmup_factor -> 1
            return warmup_factor * (1 - alpha) + alpha
        else:
            # warmup后lr倍率因子从1 -> 0
            # 参考deeplab_v2: Learning rate policy
            return (1 - (x - warmup_epochs * num_step) / ((epochs - warmup_epochs) * num_step)) ** 0.9

    return torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=f)
  • 传入的参数num_step代表的是训练一个Epoch需要迭代多少步。epochs代表我们总共要迭代多少个Epoch。warmup代表是否使用热身训练，现在一般都会使用warmup做个热身训练，所以它默认是为True。warmup_epochs表示我们热身训练要保持多少个Epoch,这里默认的是1。`
  • f(x): 传入的参数x代表当前训练的steps数， return 返回的是当前steps下的学习率倍率因子，也就是当前所采用的学习率= lr(初始学习率) * 倍率因子。
  • 当采用warmup时，warmup过程中lr倍率因子从warmup_factor 到 1
  • 在warmup之后，学习率倍率因子的变换，就是poly的策略对应代码: (1 - (x - warmup_epochs * num_step) / ((epochs - warmup_epochs) * num_step)) ** 0.9,如果我们启用了warmup时，我们的step数需要减去之前warmup的step数：warmup_epochs * num_step,如果没启用warmups,那么warmup_epochs * num_step=0，计算方式和poly公式是一模一样的。

下面的代码可以将学习率绘制出来

 import matplotlib.pyplot as plt
 lr_list = []
 for _ in range(args.epochs):
     for _ in range(len(train_loader)):
         lr_scheduler.step()
         lr = optimizer.param_groups[0]["lr"]
         lr_list.append(lr)
 plt.plot(range(len(lr_list)), lr_list)
 plt.show()

  • 学习率曲线的横坐标对应迭代的steps数，纵坐标对应的是学习率。本文采用的是迁移学习的方法，因此初始学习率lr设置的比较低为0.0010 。从图中可以看到lr从非常小的数值慢慢递增到我们设置的初始学习率(对应warmup的过程)，然后再慢慢的下降，下降采用的策略就是poly策略
2.1.2 模型构建

对应的脚本在train.py中的create_model函数，这里默认采用deeplabv3_restnet50的版本。

 model = deeplabv3_resnet50(aux=aux, num_classes=num_classes)
  • 如果你想去使用其他版本的话，可以import 出对应的模型构建方法，这些方法都已在src文件中的代码实现了，直接引用就可以。比如导入deeplabv3_mobilenetv3_large 如下：
from src import deeplabv3_resnet50,deeplabv3_mobilenetv3_large
deeplabv3_resnet50搭建
  • 构建模型的第一个参数为aux,pytorch官方实现的deeplabv3_resnet50模型，它有加上辅助分类器，当然你也可以不去使用。它是根据aux参数进行设置的，如果aux为True，则使用辅助分类器，否则不使用。num_classes对应的是我们分类的类别数，pretrain表示我们是否去使用预训练模型。这里的预训练模型指的是官方提前在coco数据集训练好的模型权重。这里会删除掉权重当中和类别相关的权重。因为你所采用的分类类别个数和预训练权重的类别个数一样。所以这里会将类别权重给先删除掉，然后载入剩余的权重。
 if pretrain:
        weights_dict = torch.load("./deeplabv3_resnet50_coco.pth", map_location='cpu')

        if num_classes != 21:
            # 官方提供的预训练权重是21类(包括背景)
            # 如果训练自己的数据集，将和类别相关的权重删除，防止权重shape不一致报错
            for k in list(weights_dict.keys()):
                if "classifier.4" in k:
                    del weights_dict[k]

        missing_keys, unexpected_keys = model.load_state_dict(weights_dict, strict=False)
        if len(missing_keys) != 0 or len(unexpected_keys) != 0:
            print("missing_keys: ", missing_keys)
            print("unexpected_keys: ", unexpected_keys)

接下来看看deeplabv3_resnet50内部是如何构建的

def deeplabv3_resnet50(aux, num_classes=21, pretrain_backbone=False):
   # 'resnet50_imagenet': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-0676ba61.pth'
   # 'deeplabv3_resnet50_coco': 'https://download.pytorch.org/models/deeplabv3_resnet50_coco-cd0a2569.pth'
   backbone = resnet50(replace_stride_with_dilation=[False, True, True])

   if pretrain_backbone:
       # 载入resnet50 backbone预训练权重
       backbone.load_state_dict(torch.load("resnet50.pth", map_location='cpu'))

   out_inplanes = 2048
   aux_inplanes = 1024

   return_layers = {'layer4': 'out'}
   if aux:
       return_layers['layer3'] = 'aux'
   backbone = IntermediateLayerGetter(backbone, return_layers=return_layers)

   aux_classifier = None
   # why using aux: https://github.com/pytorch/vision/issues/4292
   if aux:
       aux_classifier = FCNHead(aux_inplanes, num_classes)

   classifier = DeepLabHead(out_inplanes, num_classes)

   model = DeepLabV3(backbone, classifier, aux_classifier)

   return model
  • 首先创建一个resnet50的backbone, 与一般的resnet50的差别存在一个replace_stride_with_dilation , 我们这里创建的resnet50和之前讲FCN是一模一样的，这边就不再细讲了，不懂的话可以参考: 图像分割FCN(3)：FCN模型搭建和自定义数据集
  • 对于pretrain参数，默认是设置为False的，针对backbone如果你不想使用官方在coco数据集上预训练的权重，可以将pretain_backbone设置为True, 它就会载入在ImageNet上预训练好的resnet50权重。
  • 然后通过IntermediateLayerGetter方法去重构我们的backbone，将resnet网络中我们没用到的如全局池化，和全连接层去掉。这部分在之前图像分割FCN(3)：FCN模型搭建和自定义数据集，有讲到过，这边就不再赘述了。
  • 然后实例化辅助分类器，并实例化 DeepLabHead构建主分类器，DeepLabHead对应的网络结构见下图所示。DeepLabHead包括ASPP模块以及1个3x3卷积和1个1x1卷积。

    DeepLabHead的第一个参数out_inplanes是输入主分类器的channel，对应backbone中Layer4的输出channel(2048),第二个参数num_classes对应分类类别数(包含背景), DeepLabHead类对应的代码如下:
class DeepLabHead(nn.Sequential):
    def __init__(self, in_channels: int, num_classes: int) -> None:
        super(DeepLabHead, self).__init__(
            ASPP(in_channels, [12, 24, 36]),
            nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, num_classes, 1)
        )
  • DeepLabHead类继承nn.Sequential,然后调用 super的__init__, 顺序传入搭建网络需要的一系列结构。
  • 首先传入的是ASPP结构，参数in_channels对应为backbone输出特征成的channel(layer4的输出channel), 第二个参数是ASPP中3个膨胀卷积层采用的膨胀系数[12, 24, 36]。
ASPP的构建
class ASPP(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels: int, atrous_rates: List[int], out_channels: int = 256) -> None:
        super(ASPP, self).__init__()
        modules = [
            nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1, bias=False),
                          nn.BatchNorm2d(out_channels),
                          nn.ReLU())
        ]

        rates = tuple(atrous_rates)
        for rate in rates:
            modules.append(ASPPConv(in_channels, out_channels, rate))

        modules.append(ASPPPooling(in_channels, out_channels))

        self.convs = nn.ModuleList(modules)

        self.project = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(len(self.convs) * out_channels, out_channels, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(out_channels),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.5)
        )

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        _res = []
        for conv in self.convs:
            _res.append(conv(x))
        res = torch.cat(_res, dim=1)
        return self.project(res)
  • ASPP 方法中参数 atrous_rates就是我们要构建的3个膨胀卷积对应的膨胀系数。out_channel表示通过膨胀卷积后将channel调整到多少，默认为256。
  • ASPP结构一共有5个分支,第一个分支是1x1卷积层，第2,3,4分支都对应的是膨胀卷积。最后一个分支首先通过一个全局平均池化(AdaptiveAvgPool2d)将特征图池化到1x1大小，然后再通过1x1卷积层去调整channel, 然后通过双线性插值的方法调整到输入特征图的宽高(60×60)。此时这5个分支的特征矩阵的channel和宽高都是一样的了。

1）构建5个分支

  • 首先在modules的列表中，加入第一个分支，也就是1x1卷积，利用nn.Sequetial，分别传入1x1 Conv +BN+Relu
modules = [
            nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1, bias=False),
                          nn.BatchNorm2d(out_channels),
                          nn.ReLU())
        ]
  • 然后循环遍历，构建3个膨胀卷积ASPPConv,并分别添加到modules列表中, 其中ASPPConv结构，就是普通的膨胀卷积层。由于采用的是膨胀卷积，padding和dilation`都是一样的，对应的是膨胀系数

ASPPConv

class ASPPConv(nn.Sequential):
    def __init__(self, in_channels: int, out_channels: int, dilation: int) -> None:
        super(ASPPConv, self).__init__(
            nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=dilation, dilation=dilation, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(out_channels),
            nn.ReLU()
        )
  • 最后再构建最后一个分支对应的是ASPPPooling,并添加到modules列表中, 其中ASPPPooling实现的代码如下:
class ASPPPooling(nn.Sequential):
    def __init__(self, in_channels: int, out_channels: int) -> None:
        super(ASPPPooling, self).__init__(
            nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
            nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(out_channels),
            nn.ReLU()
        )

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        size = x.shape[-2:]
        for mod in self:
            x = mod(x)
        return F.interpolate(x, size=size, mode='bilinear', align_corners=False)
  • 再这个方法中，首先构建一个自适应平均池化AdaptiveAvgPool2d,池化后特征层的宽高变为1x1,然后再创建1x1卷积来调节输出的channel，最后跟上BN和ReLu
  • 将输出传入到双线性插值interpolate还原到输入特征矩阵x的尺度。

2） 构建project层
将modules列表传入到nn.ModuleList中，就完成了5个分支的构建，另外还需要构建一个映射层project层，project层就是对应结构图中5个分支concat拼接后的1x1卷积层。

  • project层就是一个1x1的卷积，它的in_channels，就是5个分支concat后的channels, 经过1x1卷积之后会将channels调整到out_channels。
 self.project = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(len(self.convs) * out_channels, out_channels, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(out_channels),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.5)
        )

以上就完成了ASPP结构的构建

3×3 Conv + 1×1 Conv

构建好ASPP后，还需要在接上一个3x3卷积，跟上BN 和ReLu，最后在通过1x1卷积将输出channel调整到num_classes,注意1×1卷积后面是没有跟BN和Relu的

class DeepLabHead(nn.Sequential):
    def __init__(self, in_channels: int, num_classes: int) -> None:
        super(DeepLabHead, self).__init__(
            ASPP(in_channels, [12, 24, 36]),
            nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, num_classes, 1)
        )

这样就构建好了主分支的分类器classifer

利用backbone,classifer,aux_classifer构建model
 model = DeepLabV3(backbone, classifier, aux_classifier)

class DeepLabV3(nn.Module):
    __constants__ = ['aux_classifier']

    def __init__(self, backbone, classifier, aux_classifier=None):
        super(DeepLabV3, self).__init__()
        self.backbone = backbone
        self.classifier = classifier
        self.aux_classifier = aux_classifier

    def forward(self, x: Tensor) -> Dict[str, Tensor]:
        input_shape = x.shape[-2:]
        # contract: features is a dict of tensors
        features = self.backbone(x)

        result = OrderedDict()
        x = features["out"]
        x = self.classifier(x)
        # 使用双线性插值还原回原图尺度
        x = F.interpolate(x, size=input_shape, mode='bilinear', align_corners=False)
        result["out"] = x

        if self.aux_classifier is not None:
            x = features["aux"]
            x = self.aux_classifier(x)
            # 使用双线性插值还原回原图尺度
            x = F.interpolate(x, size=input_shape, mode='bilinear', align_corners=False)
            result["aux"] = x

        return result
  • 将数据传入backbone获得特征层feature,利用键值out取出对应layer4层的输出作为主分支classifier的输入特征矩阵，利用键值aux取出对应layer3层的输出作为辅助分类器aux_classifier的输入特征矩阵
  • 接着将对应输入分别传给主分类器classifier得到输出，然后利用双线性插值还原到原图尺度上，将结果保存result字典中，对应result中键值为key的值中
  • 如果self.aux_classifier的话，就会将对应输入传给辅助分类器得到输出，，然后利用双线性插值还原到原图尺度上，将结果保存result字典中，对应result中键值为aux的值中， 最后返回result结果

以上就是构建deeplabv3的过程，利用同样的办法你也能够去搭建deeplabv3_resnet101以及我们的deeplabv3_mobilenet_v3_large, 在deeplabv3_mobilenet_v3_large构建backbone的方式和本博文讲的方式有点不一样，这部分参见 lraspp博客。

参考:

  1. 太阳花小绿豆博客： DeepLabV3网络简析

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