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15 分钟上手 MMYOLO 实例分割

实例分割是计算机视觉中的一个任务，旨在将图像中的每个对象都分割出来，并为每个对象分配一个唯一的标识符。与语义分割不同，实例分割不仅分割出图像中的不同类别，还将同一类别的不同实例分开。

Instance Segmentation

以可供下载的气球 balloon 小数据集为例，带大家 15 分钟轻松上手 MMYOLO 实例分割。整个流程包含如下步骤：

本文以 YOLOv5-s 为例，其余 YOLO 系列算法的气球 balloon 小数据集 demo 配置请查看对应的算法配置文件夹下。

环境安装

假设你已经提前安装好了 Conda，接下来安装 PyTorch

conda create -n mmyolo python=3.8 -y
conda activate mmyolo
# 如果你有 GPU
conda install pytorch torchvision -c pytorch
# 如果你是 CPU
# conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

安装 MMYOLO 和依赖库

git clone https://github.com/open-mmlab/mmyolo.git
cd mmyolo
pip install -U openmim
mim install -r requirements/mminstall.txt
# Install albumentations
mim install -r requirements/albu.txt
# Install MMYOLO
mim install -v -e .
# "-v" 指详细说明，或更多的输出
# "-e" 表示在可编辑模式下安装项目，因此对代码所做的任何本地修改都会生效，从而无需重新安装。

注解

温馨提醒：由于本仓库采用的是 OpenMMLab 2.0，请最好新建一个 conda 虚拟环境，防止和 OpenMMLab 1.0 已经安装的仓库冲突。

详细环境配置操作请查看 安装和验证

数据集准备

Balloon 数据集是一个包括 74 张图片的单类别数据集, 包括了训练所需的标注信息。 样例图片如下所示：

balloon dataset

你只需执行如下命令即可下载并且直接用起来

python tools/misc/download_dataset.py --dataset-name balloon --save-dir ./data/balloon --unzip --delete
python ./tools/dataset_converters/balloon2coco.py

data 位于 mmyolo 工程目录下， train.json, val.json 中存放的是 COCO 格式的标注，data/balloon/train, data/balloon/val 中存放的是所有图片

配置准备

以 YOLOv5 算法为例，考虑到用户显存和内存有限，我们需要修改一些默认训练参数来让大家愉快的跑起来，核心需要修改的参数如下

  • YOLOv5 是 Anchor-Based 类算法，不同的数据集需要自适应计算合适的 Anchor

  • 默认配置是 8 卡，每张卡 batch size 为 16，现将其改成单卡，每张卡 batch size 为 4

  • 原则上 batch size 改变后，学习率也需要进行线性缩放，但是实测发现不需要

具体操作为在 configs/yolov5/ins_seg 文件夹下新建 yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_balloon_instance.py 配置文件(为了方便大家直接使用，我们已经提供了该配置)，并把以下内容复制配置文件中。

_base_ = './yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_coco_instance.py'  # noqa

data_root = 'data/balloon/'
# 训练集标注路径
train_ann_file = 'train.json'
train_data_prefix = 'train/'  # 训练集图片路径
# 测试集标注路径
val_ann_file = 'val.json'
val_data_prefix = 'val/'  # 验证集图片路径
metainfo = {
    'classes': ('balloon', ), # 数据集类别名称
    'palette': [
        (220, 20, 60),
    ]
}
num_classes = 1
# 批处理大小batch size设置为 4
train_batch_size_per_gpu = 4
# dataloader 加载进程数
train_num_workers = 2
log_interval = 1
#####################
train_dataloader = dict(
    batch_size=train_batch_size_per_gpu,
    num_workers=train_num_workers,
    dataset=dict(
        data_root=data_root,
        metainfo=metainfo,
        data_prefix=dict(img=train_data_prefix),
        ann_file=train_ann_file))
val_dataloader = dict(
    dataset=dict(
        data_root=data_root,
        metainfo=metainfo,
        data_prefix=dict(img=val_data_prefix),
        ann_file=val_ann_file))
test_dataloader = val_dataloader
val_evaluator = dict(ann_file=data_root + val_ann_file)
test_evaluator = val_evaluator
default_hooks = dict(logger=dict(interval=log_interval))
#####################

model = dict(bbox_head=dict(head_module=dict(num_classes=num_classes)))

以上配置从 yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_coco_instance.py 中继承，并根据 balloon 数据的特点更新了 data_root、metainfo、train_dataloader、val_dataloader、num_classes 等配置。

模型训练

python tools/train.py configs/yolov5/ins_seg/yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_balloon_instance.py

运行以上训练命令 work_dirs/yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_balloon_instance 文件夹会被自动生成，权重文件以及此次的训练配置文件将会保存在此文件夹中。 在 1660 低端显卡上，整个训练过程大概需要 30 分钟。

image

在 val.json 上性能如下所示：

 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.330
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.509
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.75      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.317
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.000
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.103
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.417
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=  1 ] = 0.150
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets= 10 ] = 0.396
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.454
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.000
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.317
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.525

上述性能是通过 COCO API 打印，其中 -1 表示不存在对于尺度的物体。

一些注意事项

在训练过程中会打印如下关键警告：

  • You are using YOLOv5Head with num_classes == 1. The loss_cls will be 0. This is a normal phenomenon.

这个警告都不会对性能有任何影响。第一个警告是说明由于当前训练的类别数是 1，根据 YOLOv5 算法的社区， 分类分支的 loss 始终是 0，这是正常现象。

中断后恢复训练

如果训练中途停止，可以在训练命令最后加上 --resume ,程序会自动从 work_dirs 中加载最新的权重文件恢复训练。

python tools/train.py configs/yolov5/ins_seg/yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_balloon_instance.py --resume

节省显存策略

上述配置大概需要 1.0G 显存，如果你的显存不够，可以考虑开启混合精度训练

python tools/train.py configs/yolov5/ins_seg/yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_balloon_instance.py --amp

训练可视化

MMYOLO 目前支持本地、TensorBoard 以及 WandB 等多种后端可视化，默认是采用本地可视化方式，你可以切换为 WandB 等实时可视化训练过程中各类指标。

1 WandB 可视化使用

WandB 官网注册并在 https://wandb.ai/settings 获取到 WandB 的 API Keys。

image 
pip install wandb
# 运行了 wandb login 后输入上文中获取到的 API Keys ，便登录成功。
wandb login

在 configs/yolov5/ins_seg/yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_balloon_instance.py 配置文件最后添加 WandB 配置

visualizer = dict(vis_backends = [dict(type='LocalVisBackend'), dict(type='WandbVisBackend')])

重新运行训练命令便可以在命令行中提示的网页链接中看到 loss、学习率和 coco/bbox_mAP 等数据可视化了。

python tools/train.py configs/yolov5/ins_seg/yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_balloon_instance.py

2 Tensorboard 可视化使用

安装 Tensorboard 环境

pip install tensorboard

同上述在配置文件 configs/yolov5/ins_seg/yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_balloon_instance.py配置的最后添加 tensorboard 配置

visualizer = dict(vis_backends=[dict(type='LocalVisBackend'), dict(type='TensorboardVisBackend')])

重新运行训练命令后，Tensorboard 文件会生成在可视化文件夹 work_dirs/yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_balloon_instance/{timestamp}/vis_data 下， 运行下面的命令便可以在网页链接使用 Tensorboard 查看 loss、学习率和 coco/bbox_mAP 等可视化数据了：

tensorboard --logdir=work_dirs/yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_balloon_instance

模型测试

python tools/test.py configs/yolov5/ins_seg/yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_balloon_instance.py \
                     work_dirs/yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_balloon_instance/best_coco_bbox_mAP_epoch_300.pth \
                     --show-dir show_results

运行以上测试命令， 你不仅可以得到模型训练部分所打印的 AP 性能，还可以将推理结果图片自动保存至 work_dirs/yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_balloon_instance/{timestamp}/show_results 文件夹中。下面为其中一张结果图片，左图为实际标注，右图为模型推理结果。

result_img

如果你使用了 WandbVisBackend 或者 TensorboardVisBackend，则还可以在浏览器窗口可视化模型推理结果。

特征图相关可视化

MMYOLO 中提供了特征图相关可视化脚本，用于分析当前模型训练效果。 详细使用流程请参考 特征图可视化

由于 test_pipeline 直接可视化会存在偏差，故将需要 configs/yolov5/yolov5_s-v61_syncbn_8xb16-300e_coco.py 中 test_pipeline

test_pipeline = [
    dict(
        type='LoadImageFromFile',
        backend_args=_base_.backend_args),
    dict(type='YOLOv5KeepRatioResize', scale=img_scale),
    dict(
        type='LetterResize',
        scale=img_scale,
        allow_scale_up=False,
        pad_val=dict(img=114)),
    dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True, _scope_='mmdet'),
    dict(
        type='mmdet.PackDetInputs',
        meta_keys=('img_id', 'img_path', 'ori_shape', 'img_shape',
                   'scale_factor', 'pad_param'))
]

修改为如下配置：

test_pipeline = [
    dict(
        type='LoadImageFromFile',
        backend_args=_base_.backend_args),
    dict(type='mmdet.Resize', scale=img_scale, keep_ratio=False), # 删除 YOLOv5KeepRatioResize, 将 LetterResize 修改成 mmdet.Resize
    dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True, _scope_='mmdet'),
    dict(
        type='mmdet.PackDetInputs',
        meta_keys=('img_id', 'img_path', 'ori_shape', 'img_shape',
                   'scale_factor'))  # 删除 pad_param
]

我们选择 data/balloon/train/3927754171_9011487133_b.jpg 图片作为例子，可视化 YOLOv5 backbone 和 neck 层的输出特征图。

python demo/featmap_vis_demo.py data/balloon/train/3927754171_9011487133_b.jpg \
    configs/yolov5/ins_seg/yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_balloon_instance.py \
    work_dirs/yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_balloon_instance/best_coco_bbox_mAP_epoch_300.pth \ --target-layers backbone \
    --channel-reduction squeeze_mean
image

结果会保存到当前路径的 output 文件夹下。上图中绘制的 3 个输出特征图对应大中小输出特征图。

2. 可视化 YOLOv5 neck 输出的 3 个通道

python demo/featmap_vis_demo.py data/balloon/train/3927754171_9011487133_b.jpg \
    configs/yolov5/ins_seg/yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_balloon_instance.py \
    work_dirs/yolov5_ins_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_balloon_instance/best_coco_bbox_mAP_epoch_300.pth \ --target-layers neck \
    --channel-reduction squeeze_mean
image

3. Grad-Based CAM 可视化

TODO

EasyDeploy 模型部署

TODO

至此本教程结束。

以上完整内容可以查看 15_minutes_instance_segmentation.ipynb。 如果你在训练或者测试过程中碰到问题，请先查看 常见错误排除步骤， 如果依然无法解决欢迎提 issue。

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