首先祝贺百度团队百度斩获NeurIPS2020挑战赛冠军，https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-12-09-2。
在此次比赛中使用的是基于飞桨深度学习框架开发的图像分割套件PaddleSeg。从这篇文章开始，我将持续更新《图像分割套件PaddleSeg全面解析》系列文章，由于个人水平有限，如有错误之处请见谅，谢谢。
PaddleSeg是百度基于自家的PaddlePaddle开发的端到端图像分割开发套件。包含多种主流的分割网络。PaddleSeg采用模块化的方式设计，可以通过配置文件方式进行模型组合，帮助开发者在不需要深入了解图像分割原理的情况，实现方便快捷的完成模型的训练与部署。 但是在对需要对模型进行修改优化的时候，还是需要对图像分割原理以及PaddleSeg套件有进一步了解，本文的主要内容就是对PaddleSeg进行代码解读，帮助开发者进一步了解图像分割原理以及PaddleSeg的实现方法。本文只要介绍PaddleSeg的动态图的实现方法。
本代码解读基于PaddleSeg动态图版本V2.0.0-rc。 PaddleSeg套件的源代码可以从GitHub上进行下载，命令如下：
PaddleSeg套件的源代码可以从GitHub上进行下载，命令如下：
!git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git
PaddleSeg目录包含下几个目录:
- configs:保存不同神经网络的配置文件。
- contrib:真实案例相关配置与数据
- legacy:静态图版本代码，只维护，不更新新功能
- docs:文档
- paddleseg:PaddleSeg核心代码，包含训练、评估、推理等文件。
- tools:工具脚本
- train.py:训练入口文件
- val.py:评估模型文件
- predict.py:预测文件
本文大概分为以下7个部分：
1.train.py代码解读：这里主要讲解paddleseg训练入口文件的代码。该文件里描述了参数的解析，训练的启动方法，以及为训练准备的资源等。
图像分割套件PaddleSeg全面解析（一）train.py代码解读
2.Config代码解读：这里主要讲解了Config类的代码，config类由train.py实例化，通过运行train.py时指定的配置文件生成config对象。
图像分割套件PaddleSeg全面解析（二）
3.DataSet代码解读：这里主要讲解了Dataset类，对每一种数据集都抽象为一个类，通过继承Dataset类，实现匿名协议，构建文件列表，供训练使用。
图像分割套件PaddleSeg全面解析（三）
4.数据增强代码解读：这里主要讲解了数据预处理与增强的一些常用算法。
图像分割套件PaddleSeg全面解析（四）
5.模型与Backbone代码解读：这里主要讲解常用的模型以及backbone的网络与算法。
图像分割套件PaddleSeg全面解析（五）
图像分割套件PaddleSeg全面解析（六）
6.损失函数代码解读：这里主要讲解常用的损失函数的代码与算法。
图像分割套件PaddleSeg全面解析（七）
7.评估模型代码解读：这里讲解评估模型性能的代码与评估方法。
1.train.py代码解读
神经网络模型训练需要使用train.py来完成。是PaddleSeg中核心代码。
我们先结合下图，来了解一下训练之前的准备工作。
可以通过以下命令快速开始一个训练任务。
python train.py --config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml
命令中的–config参数指定本次训练的配置文件，配置文件的详细介绍可以参见后面的第二节。
在执行train.py脚本的最开始会导入一些包，如下：
from paddleseg.cvlibs import manager, Config
from paddleseg.utils import get_sys_env, logger
from paddleseg.core import train
- 在导入manager模块时会创建图中左侧manage方框中的5个ComponentManager对象，他们分别是MODELS、BACKBONES、DATASETS、TRANSFORMS和LOSSES。这5个ComponentManager类似字典，用来维护套件中所有对应的类，比如FCN类、ResNet类等，通过类的名称就可以找到对应的类。
- 在train.py运行时，会创建config对象。
cfg = Config(
args.cfg,
learning_rate=args.learning_rate,
iters=args.iters,
batch_size=args.batch_size)
在创建config对象时，会通过manager获取到配置文件中指定的类，并实例化对象，比如model和loss等。
- train.py调用train函数，将config作为实参传入。train函数获取config中的成员来完成训练工作。
下面我们来详细解读一下train.py，首先我们从train.py的入口代码开始：
if __name__ == '__main__':
# 处理运行train.py传入的参数
args = parse_args()
#调用主函数。
main(args)
首先看一下第一行代码
args = parse_args()
parse_args()的实现如下：
#配置文件路径
parser.add_argument(
"--config", dest="cfg", help="The config file.", default=None, type=str)
#总训练迭代次数
parser.add_argument(
'--iters',
dest='iters',
help='iters for training',
type=int,
default=None)
#batchsize大小
parser.add_argument(
'--batch_size',
dest='batch_size',
help='Mini batch size of one gpu or cpu',
type=int,
default=None)
#学习率
parser.add_argument(
'--learning_rate',
dest='learning_rate',
help='Learning rate',
type=float,
default=None)
#保存模型间隔
parser.add_argument(
'--save_interval',
dest='save_interval',
help='How many iters to save a model snapshot once during training.',
type=int,
default=1000)
#如果需要恢复训练，指定恢复训练模型路径
parser.add_argument(
'--resume_model',
dest='resume_model',
help='The path of resume model',
type=str,
default=None)
#模型保存路径
parser.add_argument(
'--save_dir',
dest='save_dir',
help='The directory for saving the model snapshot',
type=str,
default='./output')
#数据读取器线程数量，目前在AI Studio建议设置为0.
parser.add_argument(
'--num_workers',
dest='num_workers',
help='Num workers for data loader',
type=int,
default=0)
#在训练过程中进行模型评估
parser.add_argument(
'--do_eval',
dest='do_eval',
help='Eval while training',
action='store_true')
#日志打印间隔
parser.add_argument(
'--log_iters',
dest='log_iters',
help='Display logging information at every log_iters',
default=10,
type=int)
#开启可视化训练
parser.add_argument(
'--use_vdl',
dest='use_vdl',
help='Whether to record the data to VisualDL during training',
action='store_true')
然后看下一行代码：
main(args)
main 的代码如下：
def main(args):
#获取环境信息，比如操作系统类型、python版本号、Paddle版本、GPU数量、Opencv版本、gcc版本等内容
env_info = get_environ_info()
#打印环境信息
info = ['{}: {}'.format(k, v) for k, v in env_info.items()]
info = '\n'.join(['\n', format('Environment Information', '-^48s')] + info +
['-' * 48])
logger.info(info)
#确定是否使用GPU
place = 'gpu' if env_info['Paddle compiled with cuda'] and env_info[
'GPUs used'] else 'cpu'
#设置使用GPU或者CPU
paddle.set_device(place)
#如果没有指定配置文件这抛出异常。
if not args.cfg:
raise RuntimeError('No configuration file specified.')
#构建cfg对象，该对象包含数据集、图像增强、模型结构、损失函数等设置
#该对象基于命令行传入参数以及yaml配置文件构建
cfg = Config(
args.cfg,
learning_rate=args.learning_rate,
iters=args.iters,
batch_size=args.batch_size)
#从Config对象中获取train_data对象。train_data为迭代器
train_dataset = cfg.train_dataset
#如果没有设置训练集，抛出异常
if not train_dataset:
raise RuntimeError(
'The training dataset is not specified in the configuration file.')
#如果需要在训练中进行模型评估，则需要获取到验证集
val_dataset = cfg.val_dataset if args.do_eval else None
#获取损失函数
losses = cfg.loss
msg = '\n---------------Config Information---------------\n'
msg += str(cfg)
msg += '------------------------------------------------'
#打印出详细设置。
logger.info(msg)
#调用core/train.py中train函数进行训练
train(
cfg.model,
train_dataset,
val_dataset=val_dataset,
optimizer=cfg.optimizer,
save_dir=args.save_dir,
iters=cfg.iters,
batch_size=cfg.batch_size,
resume_model=args.resume_model,
save_interval=args.save_interval,
log_iters=args.log_iters,
num_workers=args.num_workers,
use_vdl=args.use_vdl,
losses=losses)
在train.py脚本中，除了调用config对配置文件进行解析，就是调用core/train.py中的train函数完成训练工作。下面我先看一下train函数的工作流程。
从图中看出，整个训练过程由两个循环组成，最外层循环由总迭代次数控制，需要在yaml文件中配置，如下代码：
iters: 80000
内层循环由数据读取器控制，循环会遍历数据读取器中所有的数据，直至全部读取完毕跳出循环，这个过程通常也被叫做一个epoch。
下面我们详细解析一下core/train.py中train函数的代码。
首先看一下train函数的代码概要。
然后我们再看一下详细的代码解读，
def train(model, #模型对象
train_dataset, #训练集对象
val_dataset=None, #验证集对象，如果训练过程不需要验证，可以为None
optimizer=None, #优化器对象
save_dir='output', #模型输出路径
iters=10000, #训练最大迭代次数
batch_size=2, #batch size大学
resume_model=None, # 是否需要恢复训练，如果需要指定恢复训练模型权重路径
save_interval=1000, # 模型保存间隔
log_iters=10, # 设置日志输出间隔
num_workers=0, #设置数据读取器线程数，0为不开启多进程
use_vdl=False, #是否使用vdl
losses=None): # 损失函数系数，当使用多个损失函数时，需要指定各个损失函数的系数。
#为了兼容多卡训练，这里需要获取显卡数量。
nranks = paddle.distributed.ParallelEnv().nranks
#在分布式训练中，每个显卡都会执行本程序，所以需要在程序里获取本显卡的序列号。
local_rank = paddle.distributed.ParallelEnv().local_rank
#循环起始的迭代数。如果是恢复训练的话，从恢复训练中获得起始的迭代数。
#比如，在2000次迭代的时候保存了中间训练过程，通过resume恢复训练，那么start_iter则为2000。
start_iter = 0
if resume_model is not None:
start_iter = resume(model, optimizer, resume_model)
#创建保存输出模型文件的目录。
if not os.path.isdir(save_dir):
if os.path.exists(save_dir):
os.remove(save_dir)
os.makedirs(save_dir)
#如果是多卡训练，则需要初始化多卡训练环境。
if nranks > 1:
# Initialize parallel training environment.
paddle.distributed.init_parallel_env()
strategy = paddle.distributed.prepare_context()
ddp_model = paddle.DataParallel(model, strategy)
#创建一个批量采样器，这里指定数据集，通过批量采样器组成一个batch。这里需要指定batch size，是否随机打乱，是否丢弃末尾不能组成一个batch的数据等参数。
batch_sampler = paddle.io.DistributedBatchSampler(
train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True)
#通过数据集参数和批量采样器等参数构建一个数据读取器。可以通过num_works设置多进程，这里的多进程通过共享内存通信，
#如果共享内存过小可能会报错，如果报错可以尝将num_workers设置为0，则不开启多进程。
loader = paddle.io.DataLoader(
train_dataset,
batch_sampler=batch_sampler,
num_workers=num_workers,
return_list=True,
)
if use_vdl:
from visualdl import LogWriter
log_writer = LogWriter(save_dir)
#开启定时器
timer = Timer()
avg_loss = 0.0
iters_per_epoch = len(batch_sampler)
best_mean_iou = -1.0
best_model_iter = -1
train_reader_cost = 0.0
train_batch_cost = 0.0
timer.start()
iter = start_iter
#开始循环，通过迭代次数控制最外层循环。
while iter < iters:
#内部循环，遍历数据迭代器中的数据。
for data in loader:
iter += 1
if iter > iters:
break
#记录读取器时间
train_reader_cost += timer.elapsed_time()
#保存样本
images = data[0]
#保存样本标签
labels = data[1].astype('int64')
#供BCELoss使用
edges = None
if len(data) == 3:
edges = data[2].astype('int64')
#如果有多张显卡，则开启分布式训练，如果只有一张显卡则直接调用模型对象进行训练。
if nranks > 1:
#通过模型前向运算获得预测结果
logits_list = ddp_model(images)
else:
#通过模型前向运算获得预测结果
logits_list = model(images)
#通过标签计算损失
loss = loss_computation(
logits_list=logits_list,
labels=labels,
losses=losses,
edges=edges)
#计算模型参数的梯度
loss.backward()
#执行一次优化器并进行参数更新
optimizer.step()
#获取当前优化器的学习率。
lr = optimizer.get_lr()
if isinstance(optimizer._learning_rate,
paddle.optimizer.lr.LRScheduler):
optimizer._learning_rate.step()
#清除模型中的梯度
model.clear_gradients()
#计算平均损失值
avg_loss += loss.numpy()[0]
train_batch_cost += timer.elapsed_time()
#根据配置中的log_iters打印训练日志
if (iter) % log_iters == 0 and local_rank == 0:
avg_loss /= log_iters
avg_train_reader_cost = train_reader_cost / log_iters
avg_train_batch_cost = train_batch_cost / log_iters
train_reader_cost = 0.0
train_batch_cost = 0.0
remain_iters = iters - iter
eta = calculate_eta(remain_iters, avg_train_batch_cost)
logger.info(
"[TRAIN] epoch={}, iter={}/{}, loss={:.4f}, lr={:.6f}, batch_cost={:.4f}, reader_cost={:.4f} | ETA {}"
.format((iter - 1) // iters_per_epoch + 1, iter, iters,
avg_loss, lr, avg_train_batch_cost,
avg_train_reader_cost, eta))
if use_vdl:
log_writer.add_scalar('Train/loss', avg_loss, iter)
log_writer.add_scalar('Train/lr', lr, iter)
log_writer.add_scalar('Train/batch_cost',
avg_train_batch_cost, iter)
log_writer.add_scalar('Train/reader_cost',
avg_train_reader_cost, iter)
avg_loss = 0.0
#根据配置中的save_interval判断是否需要对当前模型进行评估。
if (iter % save_interval == 0
or iter == iters) and (val_dataset is not None):
num_workers = 1 if num_workers > 0 else 0
mean_iou, acc = evaluate(
model, val_dataset, num_workers=num_workers)
#评估后需要将模型训练模式，该模式影响dropout和batchnorm层
model.train()
#根据配置中的save_interval判断是否需要保存当前模型。
if (iter % save_interval == 0 or iter == iters) and local_rank == 0:
current_save_dir = os.path.join(save_dir,
"iter_{}".format(iter))
#如果输出路径不存在，需要创建目录。
if not os.path.isdir(current_save_dir):
os.makedirs(current_save_dir)
#保存模型权重
paddle.save(model.state_dict(),
os.path.join(current_save_dir, 'model.pdparams'))
#保存优化器权重，恢复训练会用到。
paddle.save(optimizer.state_dict(),
os.path.join(current_save_dir, 'model.pdopt'))
#保存最佳模型。
if val_dataset is not None:
if mean_iou > best_mean_iou:
best_mean_iou = mean_iou
best_model_iter = iter
best_model_dir = os.path.join(save_dir, "best_model")
paddle.save(
model.state_dict(),
os.path.join(best_model_dir, 'model.pdparams'))
logger.info(
'[EVAL] The model with the best validation mIoU ({:.4f}) was saved at iter {}.'
.format(best_mean_iou, best_model_iter))
if use_vdl:
log_writer.add_scalar('Evaluate/mIoU', mean_iou, iter)
log_writer.add_scalar('Evaluate/Acc', acc, iter)
#重置定时器
timer.restart()
# Sleep for half a second to let dataloader release resources.
time.sleep(0.5)
if use_vdl:
log_writer.close()
PaddleSeg套件训练入口train.py文件解读到此结束。
PaddleSeg仓库地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg