MMSegmentation实用工具指南：从模型分析到部署全流程

MMSegmentation实用工具指南：从模型分析到部署全流程

mmsegmentation OpenMMLab Semantic Segmentation Toolbox and Benchmark. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmsegmentation

前言

在深度学习模型的开发过程中，除了核心的训练和测试流程外，我们还需要各种辅助工具来提高工作效率。本文将全面介绍MMSegmentation项目中提供的实用工具集，帮助开发者更好地分析模型性能、转换模型格式以及部署服务。

一、模型分析工具

1.1 训练日志可视化

analyze_logs.py工具可以将训练过程中记录的关键指标可视化，帮助开发者直观理解模型的学习过程。

使用步骤：

1. 安装依赖：pip install seaborn
2. 执行命令：

python tools/analysis_tools/analyze_logs.py log.json --keys mIoU mAcc aAcc --legend mIoU mAcc aAcc

典型应用场景：

• 监控模型收敛情况
• 比较不同实验配置下的性能曲线
• 识别训练过程中的异常波动

1.2 混淆矩阵分析

混淆矩阵是评估语义分割模型性能的重要工具，可以直观展示各类别间的误分类情况。

完整工作流：

1. 生成预测结果：

python tools/test.py configs/fcn/fcn_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024.py \
checkpoint/fcn_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.pth \
--out result/pred_result.pkl

2. 生成并可视化混淆矩阵：

python tools/confusion_matrix.py \
configs/fcn/fcn_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py \
result/pred_result.pkl \
result/confusion_matrix \
--show

分析要点：

• 对角线元素表示正确分类的比例
• 非对角线元素显示类别间的混淆情况
• 特别关注高频类别对小类别的"压制"现象

1.3 计算模型复杂度

get_flops.py工具可以估算模型的浮点运算量(FLOPs)和参数量。

使用方法：

python tools/analysis_tools/get_flops.py configs/pspnet/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py --shape 3 2048 1024

输出示例：

Input shape: (3, 2048, 1024)
Flops: 1429.68 GMac
Params: 48.98 M

注意事项：

1. FLOPs与输入尺寸强相关，而参数量无关
2. 部分特殊算子(如GroupNorm)可能未被计入
3. 结果仅供参考，建议用于相对比较而非绝对数值

二、模型实用工具

2.1 模型发布预处理

在共享模型前，建议使用publish_model.py进行标准化处理：

python tools/misc/publish_model.py work_dirs/pspnet/latest.pth psp_r50_512x1024_40k_cityscapes.pth

处理内容包括：

1. 转换权重为CPU张量
2. 移除优化器状态
3. 添加哈希校验码

2.2 配置文件解析

print_config.py可以完整展开配置文件的所有继承关系：

python tools/misc/print_config.py configs/pspnet/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py --graph

应用场景：

• 调试复杂的配置继承关系
• 确认最终生效的完整配置
• 分享可复现的实验配置

三、模型转换工具

3.1 Transformer模型转换

MMSegmentation支持多种主流Transformer模型的权重转换：

1. ViT模型转换：

python tools/model_converters/vit2mmseg.py vit_base_patch16_224.pth mmseg_vit_base.pth

2. Swin Transformer转换：

python tools/model_converters/swin2mmseg.py swin_tiny_patch4_window7_224.pth mmseg_swin_tiny.pth

3. SegFormer(MiT)转换：

python tools/model_converters/mit2mmseg.py mit_b0.pth mmseg_mit_b0.pth

转换原理：

• 调整键名匹配MMSegmentation的命名约定
• 处理特殊的参数初始化方式
• 保持数值精度不变

四、模型服务化部署

4.1 TorchServe部署流程

1. 模型转换：

python tools/torchserve/mmseg2torchserve.py \
configs/fcn/fcn_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py \
checkpoint/fcn_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.pth \
--output-folder /absolute/path/to/model_store \
--model-name fcn

2. 构建Docker镜像：

docker build -t mmseg-serve:latest docker/serve/

3. 启动服务：

docker run --rm --gpus device=0 -p8080:8080 -p8081:8081 -p8082:8082 \
--mount type=bind,source=/absolute/path/to/model_store,target=/home/model-server/model-store \
mmseg-serve:latest

4. 测试服务：

curl http://127.0.0.1:8080/predictions/fcn -T demo.png -o output_mask.png

4.2 服务验证工具

test_torchserve.py可以对比TorchServe和原生PyTorch的结果：

python tools/torchserve/test_torchserve.py \
demo/demo.png \
configs/fcn/fcn_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py \
checkpoint/fcn_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.pth \
fcn

验证内容：

• 输出掩模的一致性
• 推理时延对比
• 资源占用情况

结语

MMSegmentation提供的这套工具链覆盖了从模型开发到部署的全生命周期，合理使用这些工具可以显著提升语义分割项目的开发效率。建议开发者根据实际需求，将这些工具整合到自己的工作流程中，构建自动化的模型开发和部署流水线。

mmsegmentation OpenMMLab Semantic Segmentation Toolbox and Benchmark. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmsegmentation