前面给大家介绍了使用LabVIEW工具包实现图像分类,目标检测,今天我们来看一下如何使用LabVIEW实现Mask R-CNN图像实例分割。
图像实例分割(Instance Segmentation)是在语义检测(Semantic Segmentation)的基础上进一步细化,分离对象的前景与背景,实现像素级别的对象分离。并且图像的语义分割与图像的实例分割是两个不同的概念,语义分割仅仅会区别分割出不同类别的物体,而实例分割则会进一步的分割出同一个类中的不同实例的物体。
计算机视觉中常见的一些任务(分类,检测,语义分割,实例分割)
二、什么是Mask R-CNN
Mask R-CNN是一个实例分割(Instance segmentation)算法,可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。 Mask R-CNN算法步骤:
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首先,输入一幅你想处理的图片,然后进行对应的预处理操作,或者预处理后的图片;
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将其输入到一个预训练好的神经网络中(ResNeXt等)获得对应的feature map;
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对这个feature map中的每一点设定预定的ROI,从而获得多个候选ROI;
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将这些候选的ROI送入RPN网络进行二值分类(前景或背景)和BB回归,过滤掉一部分候选的ROI
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接着,对这些剩下的ROI进行ROIAlign操作(即先将原图和feature map的pixel对应起来,然后
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feature map和固定的feature对应起来);
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最后,对这些ROI进行分类(N类别分类)、BB回归和MASK生成(在每一个ROI里面进行FCN操作)
三、LabVIEW调用Mask R-CNN图像实例分割模型
1、Mask R-CNN模型获取及转换
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安装pytorch和torchvision
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获取torchvision中的模型(我们获取预训练好的模型):
model = models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
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转onnx
1 def get_pytorch_onnx_model(original_model): 2 model=original_model 3 # define the directory for further converted model save 4 onnx_model_path = dirname 5 6 # define the name of further converted model 7 onnx_model_name = "maskrcnn_resnet50.onnx" 8 9 # create directory for further converted model 10 os.makedirs(onnx_model_path, exist_ok=True) 11 12 # get full path to the converted model 13 full_model_path = os.path.join(onnx_model_path, onnx_model_name) 14 model.eval() 15 16 x = torch.rand(1, 3, 640, 640) 17 # model export into ONNX format 18 torch.onnx.export( 19 original_model, 20 x, 21 full_model_path, 22 input_names=["input"], 23 output_names=["boxes", "labels", "scores", "masks"], 24 dynamic_axes={"input": [0, 1, 2, 3],"boxes": [0, 1],"labels": [0],"scores": [0],"masks": [0, 1, 2, 3]}, 25 verbose=True,opset_version=11 26 ) 27 28 return full_model_path
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 7 dirname, filename = os.path.split(os.path.abspath(__file__)) 8 print(dirname) 9 10 def get_pytorch_onnx_model(original_model): 11 model=original_model 12 # define the directory for further converted model save 13 onnx_model_path = dirname 14 15 # define the name of further converted model 16 onnx_model_name = "maskrcnn_resnet50.onnx" 17 18 # create directory for further converted model 19 os.makedirs(onnx_model_path, exist_ok=True) 20 21 # get full path to the converted model 22 full_model_path = os.path.join(onnx_model_path, onnx_model_name) 23 model.eval() 24 25 x = torch.rand(1, 3, 640, 640) 26 # model export into ONNX format 27 torch.onnx.export( 28 original_model, 29 x, 30 full_model_path, 31 input_names=["input"], 32 output_names=["boxes", "labels", "scores", "masks"], 33 dynamic_axes={"input": [0, 1, 2, 3],"boxes": [0, 1],"labels": [0],"scores": [0],"masks": [0, 1, 2, 3]}, 34 verbose=True,opset_version=11 35 ) 36 37 return full_model_path 38 39 40 model = models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) 41 print(get_pytorch_onnx_model(model))
2、LabVIEW调用 Mask R-CNN (mask rcnn.vi)
注意:Mask R-CNN模型是没办法使用OpenCV dnn去加载的,因为有些算子不支持,所以我们主要使用LabVIEW开放神经网络交互工具包(ONNX)来加载推理模型。
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onnxruntime调用onnx模型并选择加速方式
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图像预处理
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执行推理 我们使用的模型是:maskrcnn_resnet50_fpn,其输出有四层,分别为boxes,labels,scores,masks,数据类型如下:
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可以看到,labels的类型为INT64,所以我们的源码中需要“Get_Rresult_int64.vi,index为1,因为labels为第二层,即下标为1;
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另外三个输出我们都可以使用float32来获取了,masks虽然数据类型是uint8,但在实操过程中发现,它其实做过归一化处理了,也可以使用float32.
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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, mask_rcnn_post_process.vi,源码如下:
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整体的程序框架如下:
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实例分割结果如下,我们会发现这个模型跑起来,他花的时间比之前就更长了。因为他不但要获取每一个对象的区域,还要也要把这个区域的轮廓给框出来,我们可以看到五个人及篮球都框出来了,使用不同的颜色分割出来了。
3、LabVIEW调用 Mask R-CNN 实现实时图像分割(mask rcnn_camera.vi)
整体思想和上面检测图片的实力分割差不多,不过使用了摄像头,并加了一个循环,对每一帧对象进行实力分割,3080系列显卡可选择TensorRT加速推理,分割会更加流畅。我们发现这个模型其实很考验检测数量的,所以如果你只是对人进行分割,那可以选择一个干净一些的背景,整体检测速度就会快很多。
四、Mask-RCNN训练自己的数据集(检测行人)
1.准备工作
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训练需要jupyterlab环境,没有安装的同学需要通过pip install jupyterlab 安装
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如果无法解决jupyterlab环境 可以使用colab或者kaggle提供的免费gpu环境进行训练
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训练源码:mask-rcnn.ipynb
2.开始训练
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根据提示运行这段代码,自动或手动下载依赖文件数据集并建立数据集解析类
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定义单轮训练的函数:网络结构直接采用torchvison里现有的,不再重新定义
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出现如下输出表示训练进行中
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修改这个文件名,改成自己的图片名字,运行看下训练效果
3、训练效果
4、导出ONNX
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:Mask R-CNN图像实例分割源码 获取本次分享内容的完整项目源码及模型。
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