基于显著性目标检测的非特定类别图像分割实现以及部署过程(附源码+数据集)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了基于显著性目标检测的非特定类别图像分割实现以及部署过程(附源码+数据集)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

基于显著性目标检测的非特定类别图像分割实现以及部署过程

一、前景主体分割要求

  • 模型大小:不超过100M
  • 算法性能指标:在1080 TI GPU上处理一张图片的时间不超过5秒
  • 效果指标:主体边缘细节清晰,MIOU越高越好
  • 网络模型工程化:离线可进行验证的包含全部依赖的C++例程

二、实现方案

使用显著性目标检测(SOD)模型U2Net,U2Net提供了源码以及两个模型,一个167.3M,一个4.7M。

至此,将问题转化为将优化U2Net模型大小,以下为实现方案:

  • 降低模型精度,使用float16进行计算(失败,预测不正确,得到全黑的图像)
  • 将普通的卷积层改为分组卷积,分为2组
  • 将普通的卷积层改为深度可分离卷积

三、训练

3.1 数据集

  • 训练集
    DUTS-TR(5019张图像)、DUTS-TE(10553张图片)作为训练集(总共15572张图像)。
  • 验证集
    DUT-OMRON(5168张)、ECSSD(1000张)、HKU-IS(4447张)、MSRA10K(10000张)、MSRA-B(5000张))中(共25615张)随机取1000张作为验证集。

3.2 训练细节

在两张1080 TI上训练,批次大小(batch size)设置为16,每迭代2000次,保存一次模型,
迭代200000次,结束训练(即保存有100个模型),其他参数使用原U2Net的参数。

训练时使用以下两种参数初始化方式:

  • 加载修改后U2Net的模型(167.3M)做为初始化参数、
    1. 分组卷积(将卷积层权重相邻的通道,两两切分作为一组,取平均值,得到一个通道,处理权重的所有通道,并将处理后的参数级联到一起。)【模型大小86M】
    2. 深度可分离卷积(将depthwise conv的权重设置为原来普通卷积层(out_channels, in_channels, kernel_h, kernel_width)的第一维取平均得到,再第一维与第二位做转置,得到(in_channels, 1, kernel_h, kernel_width)的张量作为初始化参数;depthwise conv的bias,设置为size为(in_channels)的全零张量,pointwise conv的权重,将原来普通卷积层的张量的第三第四维求平均得到(out_channels, in_channels, 1, 1)大小的张量,pointwise conv的bias,使用原来普通卷积层的bias。)【模型大小21M】
  • 直接默认的初始化方式,进行训练。(尝试之后,决定放弃这种训练方式)

加载修改后的模型初始化参数,可以加快损失下降速度(而且不只是快一点点。)如下图为分组卷积在两种不同训练方式下的损失变化。

默认初始化:训练十几轮(每轮2000次迭代)从0.48降到0.4左右

修改后的模型初始化参数:训练三十几轮(每轮2000次迭代)从0.44左右降到0.06左右,十几轮就已经降到了0.1左右

四、部署方案

将pytorch下训练得到的pth模型,转为onnx模型,使用OpenCV中的dnn模块加载进行推理(其中对OpenCV进行重新编译,加入CUDA加速处理相关依赖,时间从1800ms左右,降到了120ms左右,在i5-7400 CPU @ 3.00GHz + 1050Ti的主机上)。

五、完整源码

下载链接https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/87378107

以上是关于基于显著性目标检测的非特定类别图像分割实现以及部署过程(附源码+数据集)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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