Deeplab-v2-ResNet-101-TensorFlow 使用指南

本指南旨在帮助您快速了解并使用在TensorFlow中重新实现的Deeplab-v2(基于ResNet-101)进行语义图像分割的开源项目。

1. 目录结构及介绍

项目的主要目录结构如下：

• [main.py and main_msc.py] - 训练和多尺度训练的入口脚本。
• [model.py and model_msc.py] - 定义了模型架构，后者支持多尺度训练。
• [network.py] - 包含网络层定义，如卷积、批归一化等。
• [dataset] - 存放数据集处理相关文件，例如加载数据和预处理。
  • cityscapes - 若使用Cityscapes数据集的相关处理文件。
• [utils] - 工具函数集合，涵盖图像读取、标签处理等功能。
• [LICENSE] - 项目使用的许可证信息，遵循GPL-3.0。
• [README.md] - 项目概述、安装步骤、使用说明等重要文档。

2. 项目的启动文件介绍

• main.py: 这是基本的训练和验证脚本。通过配置文件设置，您可以开始在PASCAL VOC 2012数据集上的训练流程。它允许您指定模型的训练细节，如迭代次数、学习率策略、预训练权重等。

• main_msc.py: 扩展功能版本，支持多尺度训练。这允许模型在不同尺寸的输入图像上训练，通常能提升分割精度。配置类似于main.py，但引入了更多参数来控制多尺度训练的行为。

3. 项目的配置文件介绍

虽然本项目主要通过命令行参数进行配置，但核心配置逻辑体现在启动脚本(main.py, main_msc.py)内以及间接地，在如何调用这些脚本时指定的参数中。以下是几个关键配置项的简要说明：

• 网络配置

  • encoder_name: 预训练模型名称，如'res101', 支持原生ImageNet预训练或额外COCO预训练的ResNet变体。
  • pretrain_file: 初始预训练模型的路径，用于迁移学习。

• 训练设置

  • num_steps: 总训练步数。
  • save_interval: 模型保存的频率（按步数计算）。
  • random_seed: 确保实验可复现性的随机种子。
  • learning_rate: 初始学习率，通常采用poly学习率策略调整。

• 数据处理

  • data_dir: 数据存储的基本路径。
  • batch_size: 训练批次大小。
  • input_height, input_width: 输入图像的尺寸。
  • data_list: 数据列表文件，指示哪些图像参与训练或验证。

• 测试与预测

  • test_step, test_num_steps: 测试或预测时模型检查点的选择和样本数量。

使用这些配置，结合提供的启动脚本，您就可以开始语义分割任务的训练、验证和预测过程了。确保在运行前已正确设置环境，包括安装必要的Python包（特别是TensorFlow 1.3.0及以上版本）及准备相应数据集。此外，了解TensorBoard的使用将有助于监控训练进程和可视化模型表现。