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AI开发平台MODELARTS-使用算法套件快速完成水表读数识别:Step2 使用deeplabv3完成水表区域分割任务

时间：2024-05-21 18:58:06

AI开发平台MODELARTS 算法开发套件

Step2 使用deeplabv3完成水表区域分割任务

执行如下命令安装ivgSegmentation套件。
```
python manage.py install algorithm ivgSegmentation==1.0.2
```
图4 ivgSegmentation套件安装成功

如果提示ivgSegmentation版本不正确，可以通过命令python manage.py list algorithm查询版本。
安装ivgSegmentation套件后，在JupyterLab界面左侧的工程目录中进入“./algorithms/ivgSegmentation/config/sample”文件夹中查看目前支持的分割模型，以sample为例（sample默认的算法就是deeplabv3），文件夹中包括config.py（算法外壳配置）和deeplabv3_resnet50_standard-sample_512x1024.py（模型结构）。
图5 进入sample文件夹
表盘分割只需要区分背景和读数区域，因此属于二分类，需要根据项目所需数据集对配置文件进行修改，如下所示：
修改“config.py”文件。

图6 修改sample文件夹下的config.py文件

# config.py
```
    ... 
alg_cfg = dict(
    ...    
    data_root='data/raw/water_meter_segmentation',   # 修改为真实路径本地分割数据集路径
    ...
)
```
修改完后按Ctrl+S保存。

修改“deeplabv3_resnet50_standard-sample_512x1024.py”文件。

图7 修改deeplabv3_resnet50_standard-sample_512x1024.py文件
点击放大

# deeplabv3_resnet50_standard-sample_512x1024.py

gpus=[0]
...
data_cfg = dict(
    ...    num_classes=2,  # 修改为2类
    ...    
    ...    train_scale=(512, 512),  # (h, w)#size全部修改为(512, 512)
    ...    train_crop_size=(512, 512),  # (h, w)
    ...    test_scale=(512, 512),  # (h, w)
    ...    infer_scale=(512, 512),  # (h, w)
 )

修改完按Ctrl+S保存。

在water_meter工程目录下，执行如下命令安装deeplabv3预训练模型。
```
python manage.py install model ivgSegmentation:deeplab/deeplabv3_resnet50_cityscapes_512x1024
```
图8 安装deeplabv3预训练模型
执行如下命令训练分割模型。（推荐使用GPU进行训练）
```
python manage.py run --cfg algorithms/ivgSegmentation/config/sample/config.py --gpus 0
```
图9 分割模型训练结果

训练好的模型会保存在指定位置中，默认为“./output/deeplabv3_resnet50_standard-sample_512x1024/checkpoints/”中。

验证模型效果。

模型训练完成后，可以在验证集上计算模型的指标，首先修改配置文件的模型位置。

修改“config.py”文件，修改完按Ctrl+S保存。

# config.py

    ...
alg_cfg = dict(
    ...
    load_from='./output/deeplabv3_resnet50_standard-sample_512x1024/checkpoints/checkpoint_best.pth.tar',  # 修改训练模型的路径
    ...
)

执行如下命令计算模型指标。

python manage.py run --cfg algorithms/ivgSegmentation/config/sample/config.py --pipeline evaluate

图10 模型指标计算结果
点击放大

模型推理。
模型推理能够指定某一张图片，并且推理出图片的分割区域，并进行可视化，首先需要指定需要推理的图片路径。

修改“config.py”文件，修改完按Ctrl+S保存。
```
alg_cfg = dict(
    ...
   img_file='./data/raw/water_meter_segmentation/image/train_10.jpg'  # 指定需要推理的图片路径
   ...
)
```
执行如下命令推理模型。
```
python manage.py run --cfg algorithms/ivgSegmentation/config/sample/config.py --pipeline infer
```
图11 表盘分割模型推理结果

推理输出的图片路径在“./output/deeplabv3_resnet50_standard-sample_512x1024”下。

图12 水表表盘分割结果可视化
执行如下命令导出算法SDK。
```
python manage.py export --cfg algorithms/ivgSegmentation/config/sample/config.py --is_deploy
```
算法开发套件支持将模型导出成一个模型SDK，方便进行模型部署等下游任务。SDK导出的路径为“./export/deeplabv3_resnet50_standard-sample_512x1024/Linux_x86_64_GPU_PyTorch_Common_py”

图13 SDK导出路径

图14 SDK导出示意图