MAXLAI666/pspnet-tf2

PSPnet：Pyramid Scene Parsing Network目标检测模型在tensorflow2当中的实现

性能情况 Performance
所需环境 Environment
注意事项 Attention
文件下载 Download
预测步骤 How2predict
训练步骤 How2train
miou计算 miou
参考资料 Reference

性能情况

训练数据集	权值文件名称	测试数据集	输入图片大小	mIOU
VOC12+SBD	pspnet_mobilenetv2.h5	VOC-Val12	473x473	71.04
VOC12+SBD	pspnet_resnet50.h5	VOC-Val12	473x473	79.92

所需环境

tensorflow-gpu==2.2.0

注意事项

代码中的pspnet_mobilenetv2.h5和pspnet_resnet50.h5是基于VOC拓展数据集训练的。训练和预测时注意修改backbone。

文件下载

训练所需的pspnet_mobilenetv2.h5和pspnet_resnet50.h5可在百度网盘中下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1cmCtnJnyAcREoXmcbmvenA 提取码: pf5b

VOC拓展数据集的百度网盘如下：
链接: https://pan.baidu.com/s/1BrR7AUM1XJvPWjKMIy2uEw 提取码: vszf

预测步骤

a、使用预训练权重

下载完库后解压，如果想用backbone为mobilenet的进行预测，直接运行predict.py就可以了；如果想要利用backbone为resnet50的进行预测，在百度网盘下载pspnet_resnet50.h5，放入model_data，修改pspnet.py的backbone和model_path之后再运行predict.py，输入

img/street.jpg

利用video.py可进行摄像头检测。

b、使用自己训练的权重

按照训练步骤训练。
在pspnet.py文件里面，在如下部分修改model_path和backbone使其对应训练好的文件；model_path对应logs文件夹下面的权值文件，backbone是所使用的主干特征提取网络。

_defaults = {
    "model_path"        : 'model_data/pspnet_mobilenetv2.h5',
    "backbone"          : "mobilenet",
    "model_image_size"  : (473, 473, 3),
    "num_classes"       : 21,
    "downsample_factor" : 16,
    "blend"             : False,
}

运行predict.py，输入

img/street.jpg

利用video.py可进行摄像头检测。

训练步骤

a、训练voc数据集

将我提供的voc数据集放入VOCdevkit中（无需运行voc2pspnet.py）。
在train.py中设置对应参数，默认参数已经对应voc数据集所需要的参数了，所以只要修改backbone和model_path即可。
运行train.py进行训练。

b、训练自己的数据集

本文使用VOC格式进行训练。
训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的SegmentationClass中。
训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
在训练前利用voc2pspnet.py文件生成对应的txt。
在train.py文件夹下面，选择自己要使用的主干模型和下采样因子。本文提供的主干模型有mobilenet和resnet50。下采样因子可以在8和16中选择。需要注意的是，预训练模型需要和主干模型相对应。
注意修改train.py的num_classes为分类个数+1。
运行train.py即可开始训练。

miou计算

参考miou计算视频和博客。

Reference

https://github.com/ggyyzm/pytorch_segmentation
https://github.com/bonlime/keras-deeplab-v3-plus

MAXLAI666 / pspnet-tf2