意義重大的眼底識別！Python 圖像分割實戰(zhàn)教程
在人工智能領(lǐng)域中，有一項非常關(guān)鍵的技術(shù)，那就是圖像分割。
圖像分割是指將圖像中具有特殊意義的不同區(qū)域劃分開來， 這些區(qū)域互不相交，每個區(qū)域滿足灰度、紋理、彩色等特征的某種相似性準則。
比如上圖識別視盤。視盤是視網(wǎng)膜中的關(guān)鍵解剖學結(jié)構(gòu)，其形狀、面積和深度等參數(shù)是衡量眼底健康狀況的重要指標，準確定位和分割視盤區(qū)域是眼底圖像分析和處理的關(guān)鍵步驟。
在人工智能的輔助下，只需要數(shù)秒，即可初步判斷被檢者是否存在眼底疾病，這將有助緩解專業(yè)眼科醫(yī)生不足的瓶頸，開啟眼底疾病的基層篩查新模式。而圖像分割就是實現(xiàn)這項功能的基礎(chǔ)，可見其重要性。
下面就給大家講講如何基于 PaddlePaddle 平臺，訓練并測試一個視盤圖像分割的基本模型。
1.準備
為了實現(xiàn)這個實驗，Python 是必不可少的，如果你還沒有安裝 Python，建議閱讀我們的這篇文章：超詳細Python安裝指南。
在安裝前，確認自己需要的 PaddlePaddle 版本，比如 GPU版 或 CPU版，GPU 在計算上具有絕對優(yōu)勢，但是如果你沒有一塊強力的顯卡，建議選擇CPU版本。
(GPU版) 如果你想使用GPU版，請確認本機安裝了 CUDA 計算平臺及 cuDNN，它們的下載地址分別是：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
https://developer.nvidia.com/cudnn-download-survey
具體 CUDA 和 cuDNN 對應的版本要求如下：
CUDA 工具包10.1/10.2配合cuDNN v7.6+
CUDA 工具包11.2配合cuDNN v8.1.1
CUDA安裝流程很簡單，下載exe程序，一路往下走。cuDNN安裝流程復雜一些，你需要轉(zhuǎn)移壓縮包解壓后的部分文件到CUDA中，具體可見這篇cuDNN的官方安裝指引：
https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html
（CPU版）CPU版安裝過程比較簡單，直接按照下面 PaddlePaddle 的安裝指引輸入命令即可。
（通用）選擇完你想要安裝的版本，并做好基礎(chǔ)工作后，接下來就是安裝 PaddlePaddle 的具體步驟，打開安裝指引流程頁面：
https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick
根據(jù)你自己的情況選擇這些選項，最后一個選項計算平臺指的是 GPU 加速工具包或CPU，如果你不想用GPU，請選CPU版；想用GPU版的同學請按剛剛下載的CUDA版本進行選擇。
選擇完畢后下方會出現(xiàn)安裝信息，輸入安裝信息里的命令即可安裝成功，不得不說，PaddlePaddle 這些方面做的還是比較貼心的。
在頁面下方還有具體的從頭到尾的安裝步驟，對 Python 基本的虛擬環(huán)境安裝流程不了解的同學可以看著這些步驟進行安裝。
2.初嘗paddleseg
安裝完 paddle 后，為了能夠?qū)崿F(xiàn)圖像分割功能，我們還需要安裝 paddleseg：
pip install paddleseg并克隆 paddleseg的代碼庫 (如果克隆不了，請在Python實用寶典公眾號后臺回復：圖像分割 下載)：
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git克隆完成，進入代碼庫文件夾：
cd PaddleSeg執(zhí)行下面命令，并在 PaddleSeg/output 文件夾中出現(xiàn)預測結(jié)果，則證明安裝成功。
python predict.py \
--config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml \
--model_path https://bj.bcebos.com/paddleseg/dygraph/optic_disc/bisenet_optic_disc_512x512_1k/model.pdparams\
--image_path docs/images/optic_test_image.jpg \
--save_dir output/result預測結(jié)果如下：
3.訓練模型
前面只是利用了 PaddlePaddle 提前訓練好的數(shù)據(jù)進行預測，下面我們要嘗試自己訓練一個模型。
為了訓練模型，我們需要獲得眼底訓練集。事實上，在前面 初嘗 Paddleseg 中，我們便獲得了一份眼底訓練集，其路徑是 PaddleSeg\data\optic_disc_seg.
如果你沒有進行 初嘗 Paddleseg 這一節(jié)，也想要獲取訓練集數(shù)據(jù)的話，在Python實用寶典公眾號后臺回復：圖像分割 下載。下載后解壓數(shù)據(jù)集，得到一個optic_disc_seg文件夾，將其放到 PaddleSeg 代碼庫的 data 文件夾下。
配置化訓練
PaddleSeg 提供了配置化驅(qū)動進行模型訓練。他們在配置文件中詳細列出了每一個可以優(yōu)化的選項，用戶只要修改這個配置文件就可以對模型進行定制。
所有的配置文件在PaddleSeg/configs文件夾下面：
每一個文件夾代表一個模型，里面包含這個模型的所有配置文件。
在PaddleSeg的配置文件給出的學習率中，除了"bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml"中為單卡學習率外，其余配置文件中均為4卡的學習率，因此如果你是單卡訓練，則學習率設(shè)置應變成原來的1/4。
為了簡化學習難度，我們繼續(xù)以"bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml"文件為例，修改部分參數(shù)進行訓練，下面是這個配置的全部說明：
你可以嘗試調(diào)整部分參數(shù)進行訓練，看看你自己訓練的模型效果和官方給出的模型的效果的差別。
開始訓練
（GPU版）在正式開啟訓練前，我們需要將CUDA設(shè)置為目前有1張可用的顯卡：
set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # windows
# export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # linux輸入訓練命令開始訓練：
python train.py \
--config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml \
--do_eval \
--use_vdl \
--save_interval 500 \
--save_dir output見到如下的界面，說明你已經(jīng)開始訓練了：
4.訓練過程可視化
PaddlePaddle 還提供了可視化分析工具：VisualDL，讓我們的網(wǎng)絡(luò)訓練過程更加直觀。
當打開use_vdl開關(guān)后，PaddleSeg會將訓練過程中的數(shù)據(jù)寫入VisualDL文件，可實時查看訓練過程中的日志。記錄的數(shù)據(jù)包括：
1. loss變化趨勢
2. 學習率變化趨勢
3. 訓練時間
4. 數(shù)據(jù)讀取時間
5. mean IoU 變化趨勢（當打開了do_eval開關(guān)后生效）
6. mean pixel Accuracy變化趨勢（當打開了do_eval開關(guān)后生效）
使用如下命令啟動VisualDL查看日志：
# 下述命令會在127.0.0.1上啟動一個服務(wù)，支持通過前端web頁面查看，可以通過--host這個參數(shù)指定實際ip地址
visualdl --logdir output/在瀏覽器輸入提示的網(wǎng)址，效果如下：
如圖所示，打開 http://127.0.0.1:8040/ 頁面，效果如下:
5.模型測試評估
訓練完成后，用戶可以使用評估腳本val.py來評估模型效果。
假設(shè)訓練過程中迭代次數(shù)（iters）為1000，保存模型的間隔為500，即每迭代1000次數(shù)據(jù)集保存2次訓練模型。
因此一共會產(chǎn)生2個定期保存的模型，加上保存的最佳模型best_model，一共有3個模型，可以通過model_path指定期望評估的模型文件。
python val.py \
--config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml \
--model_path output/iter_1000/model.pdparams在圖像分割領(lǐng)域中，評估模型質(zhì)量主要是通過三個指標進行判斷，準確率（acc）、平均交并比（Mean Intersection over Union，簡稱mIoU）、Kappa系數(shù)。
準確率：指類別預測正確的像素占總像素的比例，準確率越高模型質(zhì)量越好。
平均交并比：對每個類別數(shù)據(jù)集單獨進行推理計算，計算出的預測區(qū)域和實際區(qū)域交集除以預測區(qū)域和實際區(qū)域的并集，然后將所有類別得到的結(jié)果取平均。在本例中，正常情況下模型在驗證集上的mIoU指標值會達到0.80以上，顯示信息示例如下所示，第2行的mIoU=0.8609即為mIoU。
Kappa系數(shù)：一個用于一致性檢驗的指標，可以用于衡量分類的效果。Kappa系數(shù)越高模型質(zhì)量越好。
隨著評估腳本的運行，最終打印的評估日志如下。
76/76 [==============================] - 6s 84ms/step - batch_cost: 0.0835 - reader cost: 0.0029
2021-06-05 19:38:53 [INFO] [EVAL] #Images: 76 mIoU: 0.8609 Acc: 0.9945 Kappa: 0.8393
2021-06-05 19:38:53 [INFO] [EVAL] Class IoU:
[0.9945 0.7273]
2021-06-05 19:38:53 [INFO] [EVAL] Class Acc:
[0.9961 0.8975]可以看到，我改了參數(shù)后的訓練效果還是不錯的。
6.效果可視化
除了分析模型的IOU、ACC和Kappa指標之外，我們還可以查閱一些具體樣本的切割樣本效果，從Bad Case啟發(fā)進一步優(yōu)化的思路。
predict.py腳本是專門用來可視化預測案例的，命令格式如下所示
python predict.py \
--config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml \
--model_path output/iter_1000/model.pdparams \
--image_path data/optic_disc_seg/JPEGImages/H0003.jpg \
--save_dir output/result運行完成后，打開 output/result 文件夾。我們選擇1張圖片進行查看，效果如下。
我們可以直觀的看到模型的切割效果和原始標記之間的差別，從而產(chǎn)生一些優(yōu)化的思路，比如是否切割的邊界可以做規(guī)則化的處理等。
大家也可以嘗試自己標注一個數(shù)據(jù)集進行圖像分割，你只要按照 PaddleSeg\data\optic_disc_seg 里面那樣組織圖片結(jié)構(gòu)，就可以復用這些訓練、評估的過程。
本文部分內(nèi)容摘自: PaddleSeg官方文檔
我們的文章到此就結(jié)束啦，如果你喜歡今天的Python 實戰(zhàn)教程，請持續(xù)關(guān)注Python實用寶典。
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