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用CNN实现全景图像语义分割!

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作者:张强,Datawhale成员

 

相信许多读者体验过b站上的全景视频,如果还没有,快来体验一下吧[1]!只需鼠标点击并移动,便可360度无死角的浏览全景视频,让人如同身临其境。全景图像,又称360°全景图,其数据分布在球面空间上。但是,当我们将全景图像展开时,会造成畸变。

 

 

怎幺处理?直接将传统二维平面图像处理方法应用到球面数据上,其效果则会大大降低。而要解决分布在球面空间上的数据,需要特定的方法,比如球面卷积网络。本文手把手带你实践一个有趣的应用——全景图像语义分割,使用多种传统CNN方法和球面CNN方法进行对比。

 

如下图所示,全景图分割实例像素级别分类,每种实例对应一个标签。完成本教程后,你将能够做一个图中所示的全景图小应用。

 

 

文章数据集获取与代码地址见文末

 

1. 环境构建

 

基于深度学习的编程环境往往有各种复杂的环境依赖,而各种安装报错总是消磨我们的时间,其实之一过程可以大大缩短。我们所需要的也就是通过一个命令安装所有的依赖并打开环境

 

make up #等价于 docker-compose up -d

 

再通过一个命令

 

make in

 

来进入我们需要的环境,然后运行程序。为实现构建这一过程,基于docker
docker-compose
make
来搭建我们的环境,其原理如下图所示:

 

 

docker
docker-compose
make
三个工具对应三个配置文件,都在项目根目录进行了声明:

 

Dockerfile
docker-compose.yml
Makefile

 

其中

Dockerfile
定义了实验所需要的所有环境,依据此文件可以编译成docker镜像,其中包含我们需要的库
docker-compose.yml
定义了镜像的启动方式,在本文中,我们定义两个服务,一个作为终端来运行命令,一个作为jupyter lab
供调试
Makefile
定义了启动环境的方式

本文实验环境:Ubuntu20.04,CUDA11.0,Pytorch1.7

 

Docker安装

 

# 1.安装docker
sudo apt install -y docker docker.io
# 2.安装英伟达docker
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
# 3.安装docker-compose(apt常常不能安装最新版本的docker-compose)
pip install docker-compose
# 4.解决linux下docker的权限问题,将用户放在docker组里
GROUPNAME=docker
getent group $GROUPNAME 2>&1 >/dev/null || groupadd $GROUPNAME
sudo usermod -aG docker $(whoami)
# 5.重启
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

 

使用Docker镜像

 

Docker镜像构建好之后,可以直接运行docker命令启动镜像,但是这样不是最方便的。使用docker-compose
搭配Makefile
,具体操作如下:首先写好docker-compose.yml
启动文件,可参考本项目对应的docker-compose.yml,接着,在Makefile里写常见docker相关命令,我们将应用分为启动(up)、关闭(down)、进入容器环境(in)三个需求,Makefile如下:

 

up:
 docker-compose up -d
down:
 docker-compose down
in:
 docker-compose exec spherical-env bash

 

本项目镜像已上传dockerhub,可以直接使用下列命令下载

 

docker pull qiangzibro/spherical_image_segmentation
# 或者使用下面命令自己编译
make build

 

接着,一键完成编译、启动

 

make up #等价于 docker-compose up -d

 

再通过下列命令便可以进入终端

 

make in

 

使用docker-compose logs
可以看到notebook对应的网址

 

2. 数据获取

 

使用2D-3D-S 数据集进行本实验,该数据集提供了来自 2D、2.5D 和 3D 域的各种相互注册的数据,以及实例级语义和几何注释。它收集在来自 3 座不同建筑的 6 个大型室内区域。它包含超过 70,000 张 RGB 图像,以及相应的深度、表面法线、语义注释、全局 XYZ 图像(均以常规和 360° 等距柱状图图像的形式)以及相机信息。它还包括注册的原始和语义注释 3D 网格和点云。

 

数据集从
开源数据集网站格物钛

获取,这个网站汇总了AI开发者常见的公开数据集,用户可以对数据集进行可视化预览、在线使用和下载等操作。这里我们不用下载,可以直接通过SDK读取数据集,操作步骤如下:

 

a. 打开本文对应数据集链接
https://gas.graviti.cn/dataset/qiangzibro/spherical_segmentation

 

b. 右上角注册登录

 

c. fork数据集

 

 

d. 点击网页上方开发者工具,获取使用SDK所需的AccessKey,获取到 AccessKey 后,将其存在项目根目录的
g
a
s_key.py
里。

 

KEY = "<Your-Key>"

 

然后即可以通过AccessKey可以上传数据、读取数据、使用数据,灵活对接模型开发和训练,与数据pipeline快速集成。

 

 

e. AccessKey写入后就可以写代码读取数据了。

 

from PIL import Image

dataset = Dataset("DatasetName", gas)
segment = dataset[0]

for data in segment:
with data.open() as fp:
image = Image.open(fp)
width, height = image.size
image.show()

 

3. 方法

 

使用多种二维CNN方法和球面卷积方法UGSCNN。

 

其中,二维CNN有三种:UNet、ResNet和FCN;UGSCNN[3]参考自论文《Spherical CNNs on Unstructured Grids》,下面着重看一下UGSCNN的方法。

 

MeshConv对卷积算子进行定义:

 

class MeshConv(_MeshConv):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, mesh_file, stride=1, bias=True):
        super(MeshConv, self).__init__(in_channels, out_channels, mesh_file, stride, bias)
        pkl = self.pkl
        if stride == 2:
            self.nv_prev = pkl['nv_prev']
            L = sparse2tensor(pkl['L'].tocsr()[:self.nv_prev].tocoo()) # laplacian matrix V->V
            F2V = sparse2tensor(pkl['F2V'].tocsr()[:self.nv_prev].tocoo())  # F->V, #V x #F
        else: # stride == 1
            self.nv_prev = pkl['V'].shape[0]
            L = sparse2tensor(pkl['L'].tocoo())
            F2V = sparse2tensor(pkl['F2V'].tocoo())
        self.register_buffer("L", L)
        self.register_buffer("F2V", F2V)
        
    def forward(self, input):
        # compute gradient
        grad_face = spmatmul(input, self.G)
        grad_face = grad_face.view(*(input.size()[:2]), 3, -1).permute(0, 1, 3, 2) # gradient, 3 component per face
        laplacian = spmatmul(input, self.L)
        identity = input[..., :self.nv_prev]
        grad_face_ew = torch.sum(torch.mul(grad_face, self.EW), keepdim=False, dim=-1)
        grad_face_ns = torch.sum(torch.mul(grad_face, self.NS), keepdim=False, dim=-1)
        grad_vert_ew = spmatmul(grad_face_ew, self.F2V)
        grad_vert_ns = spmatmul(grad_face_ns, self.F2V)
        feat = [identity, laplacian, grad_vert_ew, grad_vert_ns]
        out = torch.stack(feat, dim=-1)
        out = torch.sum(torch.sum(torch.mul(out.unsqueeze(1), self.coeffs.unsqueeze(2)), dim=2), dim=-1)
        out += self.bias.unsqueeze(-1)
        return out

 

分割网络基于MeshConv算子构建了一个Unet网络:

 

 

4. 训练

 

环境构建好后只需简单的几个命令便可以运行起来

 

 

再使用make in
成功进入到容器终端

 

基于CNN对网格进行分割

 

cd cnns
# 基于
./run.sh UNet
# 基于FCN
./run.sh FCN8s
# 基于ResNetDUCHDC
./run.sh ResNetDUCHDC

 

脚本run.sh
解释

 

# Model choice
# ResNetDUCHDC,FCN8s,UNet
# Run example
# 1) ./run.sh
# 2) ./run.sh FCN8s
# 3) ./run.sh ResNetDUCHDC
model="${1:-UNet}"
MESHFILES=../data/mesh_files
DATADIR=../data/2d3ds_pano_small/
# create log directory
mkdir -p logs
python train.py \
--batch-size 16 \ # 训练批量大小
--test-batch-size 16 \ #测试批量大小
--epochs 200 \ # 训练epoch数量
--data_folder $DATADIR \
--mesh_folder $MESHFILES \ # 正二十面体网格文件位置
--fold 3 \ # K-fold交叉验证,k=3。将原始数据分成K组(K-Fold),将每个子集数据分别做一次验证集,其余的K-1组子集数据作为训练集,这样会得到K个模型。这K个模型分别在验证集中评估结果,最后的误差MSE(Mean Squared Error)加和平均就得到交叉验证误差。交叉验证有效利用了有限的数据,并且评估结果能够尽可能接近模型在测试集上的表现,可以做为模型优化的指标使用。
--log_dir logs/log_${model}_f16_cv3_rgbd \ # 日志目录
--decay \ # 学习率衰减
--train_stats_freq 5 \
--model ${model} \ #模型选择
--in_ch rgbd \ # 输入数据通道
--lr 1e-3 \ # 学习路
--feat 16 #特征层的数量

 

基于UGSCNN对球面数据进行分割

 

cd ugscnn
./run.sh

 

训练200个epoch后,可得如下结果:

 

5. 测试

 

使用提供的测试脚本test.sh
即可进行测试

 

# 基于UNet
./test.sh UNet
# 基于FCN
./test.sh FCN8s
# 基于ResNetDUCHDC
./test.sh ResNetDUCHDC

 

测试结果保存在当前目录下,命名格式为模型名
+.npz
,将其打开进行结果分析,如下所示。

 

全景图实例:

 

 

结果:

 

 

总结

 

本文介绍了docker作为环境构建的知识,介绍几种基于传统CNN方法和一种基于球面CNN的方法,并将上述方法在全景数据集上完成了分割任务。

 

数据集地址(代码上传在数据集讨论区):

 

https://gas.graviti.cn/dataset/qiangzibro/spherical_segmentation

 

参考资料

 

[ 1 ] : https://www.bilibili.com/video/BV1NT4y1w7cy?from=search&seid=10079355191633664125

 

[ 2 ] : https://mp.weixin.qq.com/s/RZqa9aNgK–7pnkJHV1cAw

 

[ 3 ] : https://www.graviti.cn/

 

[ 4 ] : https://github.com/maxjiang93/ugscnn/

 

 

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