PyTorch图像分割模型--segmentation_models_pytorch库的使用

图像分割

简单的来讲就是给一张图像，图像分割出一个物体的准确轮廓。也这样考虑，给出一张图像Ｉ，这个问题就是求一个函数，从I映射到Mask。求这个函数有很多方法，但是第一次将深度学习结合起来的是全卷积网络(FCN)，利用深度学习求这个函数。

1.语义分割

为图像中的每个像素分配一个类别，如把画面中的所有物体都指出它们各自的类别。

2.实例分割

与语义分割不同，实例分割只对特定物体进行类别分配，这一点与目标检测有点相似，但目标检测输出的是边界框和类别，而实例分割输出的是掩膜（mask）和类别。

segmentation_models_pytorch介绍

segmentation_models_pytorch是一个基于PyTorch的图像分割神经网络

库的主要功能有：

高级API（只需两行即可创建神经网络）；
用于二分类和多类分割的9种模型架构（包括传奇的Unet）（Unet、Unet++、MAnet、Linknet、FPN、PSPNet、PAN、DeepLabV3、DeepLabV3+）；
每种架构有113种可用的编码器；
所有编码器均具有预训练的权重，以实现更快更好的收敛。

例子

segmentation_models_pytorch库支持多种经典和先进的语义分割模型，包括UNet、FPN、Linknet、PSPNet等。这些模型都可以通过简单的函数调用来实例化，并且可以加载预训练的权重。

除了模型，该库还提供了多种常用的损失函数，如Dice Loss、BCE Loss和Focal Loss等。这些损失函数可以用于训练模型，并根据任务的需求进行选择。

import torch
import segmentation_models_pytorch as smp

# 加载预训练的UNet模型
model = smp.Unet('resnet34', encoder_weights='imagenet')

# 准备输入数据
input = torch.randn(1, 3, 256, 256)  # 生成一个随机输入图像

# 运行模型进行预测
output = model(input)

# 打印输出结果的形状
print(output.shape)

在上述代码中，我们首先导入了segmentation_models_pytorch库，并创建了一个UNet模型。接下来，我们准备了一个随机输入图像，并将其传递给模型进行预测。最后，我们打印出预测结果的形状。

以下是一个使用FPN模型和Dice Loss训练语义分割模型的示例代码：

import torch
import segmentation_models_pytorch as smp

# 加载FPN模型和Dice Loss损失函数
model = smp.FPN('resnet50', encoder_weights='imagenet', classes=1)
loss = smp.losses.DiceLoss(mode='binary')

# 准备输入数据和标签
input = torch.randn(1, 3, 256, 256)  # 生成一个随机输入图像
target = torch.randn(1, 1, 256, 256)  # 生成一个随机标签图像

# 运行模型进行训练
output = model(input)
loss_value = loss(output, target)

# 打印损失值
print(loss_value.item())

在上述代码中，我们首先导入了FPN模型和Dice Loss损失函数，并分别创建了它们的实例。接下来，我们准备了一个随机输入图像和对应的标签图像，并将它们传递给模型进行训练。最后，我们计算了训练损失值，并打印出结果。