使用deeplabv3+训练自己数据集（迁移学习）

概述

在前边一篇文章，我们讲了如何复现论文代码，使用pascal voc 2012数据集进行训练和验证，具体内容可以参考《deeplab v3+在pascal_voc 2012数据集上进行训练》，在本篇文章，我们主要讲述，如何对deeplab v3+进行迁移学习，也即如何使用deeplab v3+算法来训练个人的数据集。

1. 数据集准备

首先在开始之前我们先对数据集做一个简单的说明，由于deeplabv3+使用的TensorFlow框架，并且为了提高训练的速度，因此在训练开始前，需要转换成tfrecorde类型的文件来进行训练，因此，我们直接仿照pascal voc 2012数据集的数据结构来制作数据集，这样我们在训练所需图片准备完成之后可以直接复用转换tfrecorde的脚本。

1.1 标注图片，获取json文件

古人有句话：兵马未动粮草先行，而对深度学习来说，粮草毫无疑问指的是训练的数据，毕竟我们最终的模型都是依靠数据来喂养出来的🐶！因此选择一个趁手的标注工具很重要，此处我推荐使用labelme，标注起来相当方便。

下边我简单说一下lableme的安装方法(此处建议使用Anconda来实现环境隔离)。

1. 安装Ancodna环境，

   执行如下命令：

   conda create --name=labelme python=2.7(这一步python=*选择自己的Python版本)
   activate labelme

2. 安装软件与依赖

   conda install pyqt
   pip install labelme

3. 启动与使用

   activate labelme
   labelme

启动完成之后可以看到如下界面：

标注的时候，将物体用线条框起来即可，例如：

1.2 转换json，获取png图片

在图像标注完成之后，在我们对应设置的文件夹下有许多json，这些json文件记录了所标注图片的位置以及图片内容等信息，根据这些信息我们可以转换成训练所需要的mask图(此处是png格式的图片)。

虽然labelme中包含labelme_json_to_dataset来帮助我们将json图片转成png图片，但是该命令有一个巨大的缺点就是无法实现批量转换，因此需要我们自己写一个批量转换的脚本来辅助转换。

一个简单的转换脚本如下：