使用TensorRT和Jetson TX1 / TX2部署深度学习推理网络和深度视觉原语的指南学习五

通过SegNet 来实现图片的分割

TensorRT下载地址：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download
TesnsoRT介绍文档：https://devblogs.nvidia.com/tensorrt-3-faster-tensorflow-inference/
TensorRT开发者指南：http://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-developer-guide/index.html
TensorRT样例代码：http://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-developer-guide/index.html#samples

本教程重点提到的深度学习的功能是图像的分割。图像分割的最基本原理也是图像识别，但是它是基于像素级别的图像识别而不是对于整张图片的识别。它是通过一个对已经训练好的ImageNet识别模型的卷积化来实现的，他将其转化成一个能将每一个像素都标记的全卷积分割模型。分割对于环境感知和避碰非常有用，它可以对每个场景中的许多不同的潜在对象进行密集的每像素分类，包括场景前景和背景。

图片描述

segNet 实例可以接受一个2维图像的输入，并且输出一个每一个像素都分类过得图像。每个像素都对应一个识别的目标类别。

注意：您可以查看semantic segmentation来获取更多地关于图像分割的背景知识。

Downloading Aerial Drone Dataset

作为图像分割的一个例子，我们将使用一个将地面与天空分开的空中无人驾驶飞机数据集。该数据集在第一人称视角(FPV)中模拟无人机的位置，并训练一个网络，作为一个自动驾驶仪，引导其感知的地形。

要下载和解压缩数据集，请从运行DIGITS服务器的主机PC上运行以下命令：

$ wget --no-check-certificate https://nvidia.box.com/shared/static/ft9cc5yjvrbhkh07wcivu5ji9zola6i1.gz -O NVIDIA-Aerial-Drone-Dataset.tar.gz

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HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 7140413391 (6.6G) [application/octet-stream]
Saving to: ‘NVIDIA-Aerial-Drone-Dataset.tar.gz’
NVIDIA-Aerial-Drone-Datase 100%[======================================>] 6.65G 3.33MB/s in 44m 44s
2017-04-17 14:11:54 (2.54 MB/s) - ‘NVIDIA-Aerial-Drone-Dataset.tar.gz’ saved [7140413391/7140413391]
$ tar -xzvf NVIDIA-Aerial-Drone-Dataset.tar.gz

数据集包括从无人机平台飞行中捕获的剪辑，但是我们将在本教程中关注的片段是FPV/SFWA。接下来，我们会为之后的训练模型在DIGITS上创建一个数据集。

Importing the Aerial Dataset into DIGITS

首先，用浏览器连接到你的DIGITS服务器，然后在右上角的New Dataset中选择Segmentation：

图片描述

在数据创建界面，按照下面的内容设置您的变量

• Feature image folder: NVIDIA-Aerial-Drone-Dataset/FPV/SFWA/720p/images
• Label image folder: NVIDIA-Aerial-Drone-Dataset/FPV/SFWA/720p/labels
• set % for validation to 1%
• Class labels: NVIDIA-Aerial-Drone-Dataset/FPV/SFWA/fpv-labels.txt
• Color map: From text file
• Feature Encoding: None
• Label Encoding: None

图片描述

给您的数据库起个名字，然后点击Create按钮。接下来我们就要创建新的模型然后训练了。

Generating Pretrained FCN-Alexnet

全卷积网络（Fully Convolutional Network，FCN）AlexNet是我们接下来要利用DIGITS和TensorRT使用的网络模型。查看Parallel ForAll 您可以了解到更多关于卷积的细节。DIGITS5当中的新的特性就是支持图像分割的数据创建和模型训练。DIGITS中包含了一个脚本，它将Alexnet模型转换为FCN-Alexnet。然后将该基础模型用作在自定义数据集上训练新的FCN-Alexnet分割模型的预先训练的基础

在DIGITS/examples/semantic-segmentation文件夹下面,执行net_surgery 来获得预训练的FCN-Alexnet模型：

$ cd DIGITS/examples/semantic-segmentation
$ ./net_surgery.py
Downloading files (this might take a few minutes)...
Downloading https://raw.githubusercontent.com/BVLC/caffe/rc3/models/bvlc_alexnet/deploy.prototxt...
Downloading http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_alexnet.caffemodel...
Loading Alexnet model...
...
Saving FCN-Alexnet model to fcn_alexnet.caffemodel

Training FCN-Alexnet with DIGITS

当之前的数据集导入成功后，返回到DIGITS的主页。选择Models里面右上角的New Model下面的Segmentation：

When the previous data import job is complete, return to the DIGITS home screen. Select the Models tab and choose to create a new Segmentation Model from the drop-down:

图片描述

在模型创建的页面，选择之前我们创建好的数据集。

• Subtract Mean 设置为None
• Base learning Rate 设置为0.0001
• 选择Custom Network，并选用Caffe平台
• 复制FCN-Alexnet prototxt中的内容到文本框内。
• 最后设置net_surgery 生成的预训练的模型DIGITS/examples/semantic-segmentation/fcn_alexnet.caffemodel

图片描述

最后，给你训练的模型起一个名字并点击下面的Create按钮。在5个epochs之后，准确率的曲线开始慢慢上升，你的模型也就可以用了（当然，准确率越高，最后的效果越好）：

图片描述

这是，我们就可以测试一下我们的模型了。

Testing Inference Model in DIGITS

在把训练好的模型传到Jetson上前，我们可以再DIGITS里面测试一下，就像之前的一样，在Select Visualization Method下面选择Image Segmentation。然后在下面的Image Path里面输入你想要测试的图片的路径（在本例中我们用的是example /NVIDIA-Aerial-Drone-Dataset/FPV/SFWA/720p/images/0428.png）：

图片描述

然后单击Test one 你就会看到下面的效果

图片描述

接下来，下载并解压训练好的模型到Jetson

FCN-Alexnet Patches for TensorRT

在FCN-Alexnet里面存在一些不太重要的网络层，而且TensorRT不支持它们，所以我们需要将这些网络层从deploy.prototxt

在deploy.prototxt 的末尾处，删除deconv 和 crop层：

layer {
name: "upscore"
type: "Deconvolution"
bottom: "score_fr"
top: "upscore"
param {
lr_mult: 0.0
}
convolution_param {
num_output: 21
bias_term: false
kernel_size: 63
group: 21
stride: 32
weight_filler {
type: "bilinear"
}
}
}
layer {
name: "score"
type: "Crop"
bottom: "upscore"
bottom: "data"
top: "score"
crop_param {
axis: 2
offset: 18
}
}

还有，在deploy.prototxt的第24行将pad: 100 改成pad: 0。最后从航空数据集中复制fpv-labels.txt 和fpv-deploy-colors.txt 到你的Jetson中模型的文件夹。你的FCN-Alexnet模型就在TensorRT中配置完成了。这样，我们就可以在Jetson中运行一下试试了。

Running Segmentation Models on Jetson

您可以运行下面的命令行程序来测试一下您的分割网络模型。

首先，为了方便起见，您最好把模型路径设置到$NET 变量中：

$ NET=20170421-122956-f7c0_epoch_5.0
$ ./segnet-console drone_0428.png output_0428.png \
--prototxt=$NET/deploy.prototxt \
--model=$NET/snapshot_iter_22610.caffemodel \
--labels=$NET/fpv-labels.txt \
--colors=$NET/fpv-deploy-colors.txt \
--input_blob=data \
--output_blob=score_fr

这些命令将会运行repo中下载好的我们训练好的模型。

图片描述

除了本教程提到的数据集之外，您还可以利用其他的数据集来训练Cityscapes, SYNTHIA, 和 Pascal-VOC.

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