CGNet

Date: October 13, 2021

一、简介

Context Guided Network（CGNet）是由中国科学院计算所Tianyi Wu、Sheng Tang等人提出，通过使用CG block成功训练出了神经网络，网络参数少，准确率在同网络参数个数数量级上效果突出。

论文：CGNet: A Light-weight Context Guided Network for Semantic Segmentation

二、复现精度

实现	Backbone	Crop Size	mIoU
CGNet 指标	M3N21	512 * 1024	68.27
CGNet 复现	M3N21	512 * 1024	68.89

三、数据集

使用的数据集是 Cityscapes

下载方法一

Cityscapes 上下载gtCoarse、gtFine、leftImg8bit文件，解压该文件，将该数据集根据官方repo转化为19 个类型。处理完成后对应的文件夹应该具有如下的结构：

├── cityscapes_test_list.txt
├── cityscapes_train_list.txt
├── cityscapes_trainval_list.txt
├── cityscapes_val_list.txt
├── gtCoarse
│   ├── train
│   ├── train_extra
│   └── val
├── gtFine
│   ├── test
│   ├── train
│   └── val
├── leftImg8bit
│   ├── test
│   ├── train
│   └── val
├── license.txt

后将解压的文件放入 data/Cityscapes 文件夹下。

下载方法二

在百度aistudio上下载处理好的数据集，直接解压将解压后Cityscapes文件夹中的内容，放入 data/Cityscapes 文件夹下，如有文件重名可以进行覆盖。

四、环境依赖

• 硬件：CPU、GPU
• 框架：PaddlePaddle ≥ 2.0.0

五、快速开始

step1: clone

# clone this repo
git clone https://github.com/632652101/CGNet-Pd.git
cd CGNet-Pd

step2: 安装依赖

pip install -r requirements.txt

step3: 训练

python main.py --train

step4: 在val集上测试

python main.py --val

六、代码结构与详细说明

6.1 代码结构

├─config                          # 配置
│   └── cgnet
│       └── M3N21_512x1024.py     # 配置权重文件，训练超参数,epoch,lr等
├─data                            # 数据集 
├─eval                            # 评估脚本
├─model                           # 模型
├─images                          # 结果图片
├─utils                           # 工具代码
├─logs                            # 日志文件，复现的日志文件存放在logs/log_reprod文件夹下。
│  val.py                         # 评估
│  README.md                      # readme
│  requirements.txt               # 依赖
│  train.py                       # 训练
│  main.py                        # 主函数

6.2 参数说明

可以在config/cgnet/M3N21_512x1024.py 中设置训练与评估相关参数，具体如下：

参数	默认值	说明	注意事项
model.backbone.pretrained	M3N21_512x1024_top2.pdparams	预训练模型参数路径	可以替换成weights/checkpoints里面训练得到的参数
data	默认参考Cityscapes数据集进行配置。	数据加载参数	通常不需要修改
train	lr=0.001 max_epoch=360	训练参数，优化器参数	resume设置上一轮从哪里开始

6.3 训练与测试流程

训练

# 数据集解压
mkdir data
mkdir images
cp /home/aistudio/data/data111446/dataset.zip /home/aistudio/work/CGNet-PP-main/data 
unzip -q /home/aistudio/work/CGNet-PP-main/data/dataset.zip -d /home/aistudio/work/CGNet-PP-main/data

# 安装依赖
pip install mmcv

# 开始训练
python main.py --train

训练过程中，会显示每一轮batch训练，将会打印当前epoch、step以及loss值。最终训练得到的参数会保存在weights/checkpoints里，例子：

Epoch: [1 | 360] iter: (1/371) 	 cur_lr: 0.001000 loss: 3.670 time:0.47
mIOU: 0.233958, 
per_class_iou: [0.7918437084344949, ...]

恢复训练

1. 修改config文件中的 model.backbone.pretrained 参数为上次保存的模型参数路径（默认在weights/checkpoints/ 文件夹下）。
2. 修改config文件中的 train.opt.last_epoch 为上次结束的epoch数train.resume.last_epoch也为上次结束的epoch数。

测试

# 数据集解压
mkdir data
mkdir images
cp /home/aistudio/data/data111446/dataset.zip /home/aistudio/work/CGNet-PP-main/data 
unzip -q /home/aistudio/work/CGNet-PP-main/data/dataset.zip -d /home/aistudio/work/CGNet-PP-main/data

# 安装依赖
pip install mmcv

# 开始在val集上测试
python main.py --val

测试结果生成的日志文件会自动保存在 logs/mIoU.txt 里面，例子：

2021-10-13 22:08:50
meanIOU: 0.6889543175845664
[0.9702754299143364, 0.7920537139625758, ...]

七、模型信息

信息	说明
发布者	Qijing yuan、yuxing wang
更新时间	2021.10
框架版本	Paddle 2.1.2
应用场景	语义分割
支持硬件	CPU,GPU
在线运行	https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2526211?shared=1