BPR 项目使用教程

BPR 项目使用教程

BPR code for `Look Closer to Segment Better: Boundary Patch Refinement for Instance Segmentation` 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bpr1/BPR

1. 项目介绍

BPR（Boundary Patch Refinement）是一个用于实例分割的边界补丁优化框架。该项目的主要目标是提高实例分割的边界质量。通过提取和优化预测实例边界附近的小边界补丁，BPR显著提升了Mask R-CNN在Cityscapes基准测试中的表现，特别是在边界相关的指标上。

BPR的核心思想是“更近距离地观察以更好地分割”，通过这种方式，可以更精确地处理实例分割中的边界问题。该项目在CVPR 2021上发表，并提供了详细的代码和文档。

2. 项目快速启动

安装

首先，确保你已经安装了mmsegmentation和mmcv。你可以通过以下命令安装：

pip install mmsegmentation==0.7.0 mmcv==1.1.6

然后，克隆BPR项目到本地：

git clone https://github.com/chenhang98/BPR.git
cd BPR

数据准备

假设你已经下载了Cityscapes数据集，并将其放置在以下目录结构中：

BPR
├── data
│   ├── cityscapes
│       ├── annotations
│       ├── leftImg8bit
│           ├── train
│           ├── val
│       ├── gtFine
│           ├── train
│           ├── val

训练

生成训练数据集：

sh tools/prepare_dataset.sh maskrcnn_train maskrcnn_val maskrcnn_r50

开始训练：

DATA_ROOT=maskrcnn_r50/patches \
bash tools/dist_train.sh \
configs/bpr/hrnet18s_128.py \
4

推理

假设你有一些Cityscapes数据集的实例分割结果，格式如下：

maskrcnn_val
├── frankfurt_000001_064130_leftImg8bit_pred.txt
├── frankfurt_000001_064305_leftImg8bit_0_person.png
├── frankfurt_000001_064305_leftImg8bit_10_motorcycle.png

使用以下命令进行推理：

IOU_THRESH=0.55 \
IMG_DIR=data/cityscapes/leftImg8bit/val \
GT_JSON=data/cityscapes/annotations/instancesonly_filtered_gtFine_val.json \
BPR_ROOT= \
GPUS=4 \
sh tools/inference.sh \
configs/bpr/hrnet48_256.py \
ckpts/hrnet48_256.pth \
maskrcnn_val \
maskrcnn_val_refined

3. 应用案例和最佳实践

案例1：Cityscapes数据集上的实例分割优化

在Cityscapes数据集上，BPR显著提升了Mask R-CNN的边界分割质量。通过使用BPR框架，可以在边界相关的评估指标上获得更高的分数。

案例2：COCO数据集上的实例分割优化

对于COCO数据集，BPR同样表现出色。通过将数据集转换为COCO格式并使用BPR进行优化，可以显著提高实例分割的精度。

最佳实践

• 数据预处理：确保数据集的格式和路径正确，以便BPR能够正确处理。
• 超参数调整：根据具体的数据集和任务，调整训练和推理的超参数，如IOU阈值等。
• 模型选择：根据需求选择合适的模型配置文件和预训练模型。

4. 典型生态项目

mmsegmentation

BPR项目基于mmsegmentation框架开发，mmsegmentation是一个开源的图像分割工具箱，支持多种分割模型和数据集。

mmcv

mmcv是mmsegmentation的基础库，提供了许多常用的计算机视觉工具和函数，如数据加载、模型训练和推理等。

Cityscapes

Cityscapes是一个用于自动驾驶场景的实例分割数据集，BPR在该数据集上表现优异，是该项目的主要应用场景之一。

COCO

COCO（Common Objects in Context）是一个广泛使用的实例分割数据集，BPR也支持在该数据集上的应用。

通过结合这些生态项目，BPR可以更好地应用于各种实例分割任务中，提升分割效果。

BPR code for `Look Closer to Segment Better: Boundary Patch Refinement for Instance Segmentation` 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bpr1/BPR