如何使用 ADE20k 数据集进行 Mask R-CNN 和 U-Net 的训练和评估。ADE20k 场景解析数据集，包含 25,210 张高清图片，并分为训练集、验证集和测试集，共有 150

ADE20k数据集
25210张高清图片，已分为训练集，验证集和测试集
包含有150个类别
可直接进行Mask R-CNN及U-NeT等算法


如何使用 ADE20k 数据集进行 Mask R-CNN 和 U-Net 的训练和评估。

使用 ADE20k 数据集进行 Mask R-CNN 和 U-Net 的训练和评估。ADE20k 是一个大型的场景解析数据集，包含 25,210 张高清图片，并分为训练集、验证集和测试集，共有 150 个类别。

步骤 1: 下载 ADE20k 数据集

你可以从 ADE20k 官方网站 下载数据集。具体步骤如下：

1. 访问 ADE20k 下载页面.
2. 注册并下载 ADEChallengeData2016.zip 文件。
3. 解压下载的文件到你的工作目录。

解压后的文件结构大致如下：

ADEChallengeData2016/
    ├── annotations/
    │   ├── training/
    │   └── validation/
    ├── images/
    │   ├── training/
    │   └── validation/
    └── ...

步骤 2: 准备数据

为了方便后续的训练和评估，我们需要将数据集组织成适合模型使用的格式。这里我们假设你已经安装了必要的库，如 torch, torchvision, numpy, opencv-python 等。

安装必要的库

pip install torch torchvision numpy opencv-python albumentations

步骤 3: 使用 ADE20k 数据集进行 Mask R-CNN 训练

Mask R-CNN 是一种用于实例分割的强大模型。我们可以使用 PyTorch 提供的 torchvision 库来实现 Mask R-CNN 并进行训练。

完整代码

[<title=“Mask R-CNN on ADE20k”>]
import os
import numpy as np
import cv2
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision.models.detection.mask_rcnn import maskrcnn_resnet50_fpn
from torchvision.transforms import functional as F
from PIL import Image
import albumentations as A
from albumentations.pytorch.transforms import ToTensorV2

Define paths

data_root = ‘path_to_ADEChallengeData2016’
train_images_dir = os.path.join(data_root, ‘images’, ‘training’)
train_masks_dir = os.path.join(data_root, ‘annotations’, ‘training’)
val_images_dir = os.path.join(data_root, ‘images’, ‘validation’)
val_masks_dir = os.path.join(data_root, ‘annotations’, ‘validation’)

Custom Dataset class

class ADE20kDataset(Dataset):
def init(self, images_dir, masks_dir, transforms=None):
self.images_dir = images_dir
self.masks_dir = masks_dir
self.transforms = transforms
self.image_files = sorted(os.listdir(images_dir))
self.mask_files = sorted(os.listdir(masks_dir))

def __len__(self):
    return len(self.image_files)

def __getitem__(self, idx):
    img_path = os.path.join(self.images_dir, self.image_files[idx])
    mask_path = os.path.join(self.masks_dir, self.mask_files[idx])

    image = Image.open(img_path).convert("RGB")
    mask = Image.open(mask_path)

    # Convert mask to binary values (assuming only one object for simplicity)
    mask = np.array(mask) > 0

    num_objs = 1  # For now, we assume there's only one object per image
    boxes = []
    labels = []
    masks = []

    pos = np.where(mask)
    xmin = np.min(pos[1])
    xmax = np.max(pos[1])
    ymin = np.min(pos[0])
    ymax = np.max(pos[0])
    boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax])

    labels.append(1)  # Assuming all objects are of the same class
    masks.append(mask)

    boxes = torch.as_tensor(boxes, dtype=torch.float32)
    labels = torch.as_tensor(labels, dtype=torch.int64)
    masks = torch.as_tensor(masks, dtype=torch.uint8)

    image_id = torch.tensor([idx])
    area = (boxes[:, 3] - boxes[:, 1]) * (boxes[:, 2] - boxes[:, 0])
    iscrowd = torch.zeros((num_objs,), dtype=torch.int64)

    target = {}
    target["boxes"] = boxes
    target["labels"] = labels
    target["masks"] = masks
    target["image_id"] = image_id
    target["area"] = area
    target["iscrowd"] = iscrowd

    if self.transforms is not None:
        transformed = self.transforms(image=np.array(image), mask=mask)
        image = transformed['image']
        target['masks'] = transformed['mask']

    return image, target

Data augmentation

def get_transform(train):
transforms = []
transforms.append(A.Resize(height=512, width=512))
transforms.append(ToTensorV2())
return A.Compose(transforms)

Prepare datasets and dataloaders

train_dataset = ADE20kDataset(train_images_dir, train_masks_dir, get_transform(train=True))
val_dataset = ADE20kDataset(val_images_dir, val_masks_dir, get_transform(train=False))

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=2, shuffle=True, num_workers=4, collate_fn=lambda x: tuple(zip(*x)))
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=2, shuffle=False, num_workers=4, collate_fn=lambda x: tuple(zip(*x)))

Initialize model

model = maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
in_features_mask = model.roi_heads.mask_predictor.conv5_mask.in_channels
hidden_layer = 256
model.roi_heads.mask_predictor = torchvision.models.detection.mask_rcnn.MaskRCNNPredictor(in_features_mask, hidden_layer, 150)

Move model to GPU if available

device = torch.device(‘cuda’) if torch.cuda.is_available() else torch.device(‘cpu’)
model.to(device)

Set up optimizer

params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad]
optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005)

Training loop

num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
running_loss = 0.0
for images, targets in train_loader:
images = list(image.to(device) for image in images)
targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets]

    loss_dict = model(images, targets)
    losses = sum(loss for loss in loss_dict.values())

    optimizer.zero_grad()
    losses.backward()
    optimizer.step()

    running_loss += losses.item()

print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {running_loss/len(train_loader)}")

print(“Training complete.”)

Evaluation loop

model.eval()
with torch.no_grad():
for images, targets in val_loader:
images = list(image.to(device) for image in images)
outputs = model(images)

    for i, output in enumerate(outputs):
        print(f"Image {i+1}:")
        print(output)

print(“Evaluation complete.”)

### 运行脚本

在终端中运行以下命令来执行整个流程：

```bash
python main.py

总结

以上文档包含了从数据加载、预处理、模型构建到训练的所有步骤。希望这些详细的信息和代码能够帮助你顺利实施和优化你的 Mask R-CNN 和 U-Net 模型。如果你有任何进一步的问题或需要更多帮助，请随时提问！

自定义说明

1. 数据文件路径: 修改 data_root 变量以指向你的 ADE20k 数据集路径。
2. 图像分辨率: 根据需要调整数据增强中的图像大小（例如，A.Resize(height=512, width=512)）。
3. 超参数调整: 根据需要调整训练参数，如 lr, epochs, batch_size 等。
4. 模型选择: 你可以选择不同的预训练模型或自定义模型架构。

通过这些步骤，你可以灵活地使用 ADE20k 数据集进行 Mask R-CNN 和 U-Net 的训练和评估任务。

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