MMSegmentation跑自己的数据进行二分类

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#分类 #python #数据挖掘

于 2022-05-02 13:05:31 首次发布

官方文档：https://mmsegmentation.readthedocs.io/
我的数据是RGB影像为.tif，标签影像为单通道（0-255）的.png影像，背景像素值为0，建筑物像素值为255
制作自己的数据集进行二分类步骤如下：
1、在mmsegmentation\mmseg\datasets文件夹下创建mydataset.py
注意：将reduce_zero_label=False，ignore_index随便设置一个数。这两个变量的作用参看源代码mmsegmentation\mmseg\datasets\custom.py。个人理解reduce_zero_label为Ture就是减少0像素在标签中的数量，因为我们的0为背景，所有设置为False，ignore_index应该指的是忽略像素值为ignore_index所表示的类别

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import os.path as osp
from .builder import DATASETS
from .custom import CustomDataset

@DATASETS.register_module()
class MydataDataset(CustomDataset):
    CLASSES = ('background','building')
    PALETTE = [[0,0,0],[255,255,255]]

    def __init__(self, **kwargs):
        super(MydataDataset, self).__init__(
            img_suffix='.tif',
            seg_map_suffix='.png',
            reduce_zero_label=False,
            ignore_index=10,
            classes = ('background','building'),
            palette = [[0,0,0],[255,255,255]],
            **kwargs)
        assert osp.exists(self.img_dir)

mmsegmentation\mmseg\core\evaluation\metrics.py中intersect_and_union函数————reduce_zero_label对于评价指标的影响

    if reduce_zero_label:
        label[label == 0] = 255
        label = label - 1
        label[label == 254] = 255
    mask = (label != ignore_index)
    pred_label = pred_label[mask]
    label = label[mask]

2、在mmsegmentation\mmseg\core\evaluation\class_names.py文件后面添加代码


def mydata_classes():
    """shengteng class names for external use."""
    return [
         'background','building'
    ]


def mydata_palette():
    return [[0,0,0][255,255,255]]

3、在mmseg/datasets/init.py文件中添加自己的数据类别
注意：from .mydataset import MydataDataset一定要添加

from .mydataset import MydataDataset
__all__ = [
    'CustomDataset', 'build_dataloader', 'ConcatDataset', 'RepeatDataset',
    'DATASETS', 'build_dataset', 'PIPELINES', 'CityscapesDataset',
    'PascalVOCDataset', 'ADE20KDataset', 'PascalContextDataset',
    'PascalContextDataset59', 'ChaseDB1Dataset', 'DRIVEDataset', 'HRFDataset',
    'STAREDataset', 'DarkZurichDataset', 'NightDrivingDataset',
    'COCOStuffDataset', 'LoveDADataset', 'MultiImageMixDataset',
    'iSAIDDataset', 'ISPRSDataset', 'PotsdamDataset', 'MydataDataset',
]