本项目借助PaddleSeg模块训练Transformer类的Segformer_b3语义分割模型，为航空遥感图像特征点匹配提供语义约束以提升三维重建精度。使用UDD6数据集，经裁剪处理后训练，40000次迭代耗时12小时，mIOU达74.50%，较原论文DeepLabV3+高1.32%。模型可对指定图像预测，结果存于指定文件夹，能助力提升SfM三维重建精度与速度。

PaddleSeg：使用Transfomer模型对航空遥感图像分割，给特征点匹配提供语义约束

一、项目背景

SfM（Structure from motion） 是一种三维重建的方法，用于从motion中实现3D重建。也就是从时间系列的2D图像中推算3D信息。但SfM算法受传统特征检测方法精度的限制，尤其是在复杂场景中

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语义分割领域发展迅速，现在可以达到比较高的mIOU，可以考虑使用语义分割模型提取待匹配图像的语义信息，给特征点匹配提供语义约束，提高最后三维重建的精度

《Large-Scale Structure from Motion with Semantic Constraints of Aerial Images》论文就是介绍了这种方法，该论文使用语义约束进行三维点云的重建，精度提高的同时速度也变快了

本项目利用PaddleSeg模块训练Transfomer类的语义分割模型，在UDD数据集中mIOU达到74.50% ，原论文使用DeepLabV3+的mIOU为73.18%，高1.32%

二、数据集介绍

UDD数据集是北京大学图形与交互实验室采集并标注的，面向航拍场景理解、重建的数据集。

Benchmark

该数据集包含以下类别：UDD6 (Released on 28 Jun 2020)数据示例

三、准备工作

开始训练前需要克隆仓库，然后准备数据，最后安装依赖注意：UDD6，图像大小为 (4096, 2160) 所以训练之前先进行crop处理成(1024, 1024)小块的图像以减少IO的占用In [4]

# clone PaddleSeg的项目!git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleSeg

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正克隆到 'PaddleSeg'...remote: Enumerating objects: 16439, done.remote: Counting objects: 100% (1402/1402), done.remote: Compressing objects: 100% (811/811), done.remote: Total 16439 (delta 710), reused 1166 (delta 573), pack-reused 15037接收对象中: 100% (16439/16439), 341.09 MiB | 4.75 MiB/s, 完成.处理 delta 中: 100% (10574/10574), 完成.检查连接... 完成。

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#解压数据集，有两个数据集，本项目使用UDD6!mkdir work/UDD6!unzip -oq data/data75675/UDD6.zip -d work/UDD6/

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# 对数据进行crop，具体细节可查看process_data.py的代码%cd work/!python process_data.py --tag val #处理验证集!python process_data.py --tag train #处理训练集

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/home/aistudio/workmkdir UDD6/val_sub ...[>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>] 35/35, 6.0 task/s, elapsed: 6s, ETA:     0sAll processes done.mkdir UDD6/val_labels_sub ...[>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>] 35/35, 25.0 task/s, elapsed: 1s, ETA:     0sAll processes done.mkdir UDD6/train_sub ...[>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>] 106/106, 6.0 task/s, elapsed: 18s, ETA:     0sAll processes done.mkdir UDD6/train_labels_sub ...[>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>] 106/106, 26.4 task/s, elapsed: 4s, ETA:     0sAll processes done.

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# 安装依赖%cd /home/aistudio/PaddleSeg!pip install  -r requirements.txt

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# 训练数据集txt生成!python tools/split_dataset_list.py \        ../work/UDD6 train_sub train_labels_sub \        --split 1.0 0.0 0.0 \        --format JPG png \        --label_class Other Facade Road Vegetation Vehicle Roof

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!mv ../work/UDD6/train.txt ../work/UDD6/train_true.txt # 修改文件名

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# 验证数据集txt生成!python tools/split_dataset_list.py \        ../work/UDD6 val_sub val_labels_sub \        --split 0.0 1.0 0.0 \        --format JPG png \        --label_class Other Facade Road Vegetation Vehicle Roof

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!rm ../work/UDD6/train.txt #删除第二次运行生成的train.txt!mv ../work/UDD6/train_true.txt ../work/UDD6/train.txt # 将文件名改回来

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四、模型训练与预测

使用的模型为Transfomer系列的Segformer_b3训练40000次迭代，共12个小时In [25]

# 新建.yml文件，然后将以下信息写入#!touch configs/segformer_b3_UDD.yml# 也可以直接复制准备好的文件放入该文件夹下!cp ../work/segformer_b3_UDD.yml configs/

登录后复制在文件中插入以下信息

batch_size: 2iters: 40000train_dataset:  type: Dataset  dataset_root: ../work/UDD6/  train_path: ../work/UDD6/train.txt  num_classes: 6  transforms:    - type: ResizeStepScaling      min_scale_factor: 0.5      max_scale_factor: 2.0      scale_step_size: 0.25    - type: RandomPaddingCrop      crop_size: [1024, 1024]    - type: RandomHorizontalFlip    - type: RandomDistort      brightness_range: 0.4      contrast_range: 0.4      saturation_range: 0.4    - type: Normalize  mode: trainval_dataset:  type: Dataset  dataset_root: ../work/UDD6/  val_path: ../work/UDD6/val.txt  num_classes: 6  transforms:    - type: Normalize  mode: valmodel:  type: SegFormer_B3  num_classes: 6  pretrained: https://bj.bcebos.com/paddleseg/dygraph/mix_vision_transformer_b3.tar.gzoptimizer:    type: sgdlr_scheduler:  type: PolynomialDecay  learning_rate: 0.001  power: 0.9loss:  types:    - type: CrossEntropyLoss  coef: [1]

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# 开始训练，模型权重保存在output文件夹中，output/best_model 文件夹中为性能最好的模型!export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 设置1张可用的卡# windows下请执行以下命令# set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0!python train.py \       --config configs/segformer_b3_UDD.yml \       --do_eval \       --use_vdl \       --save_interval 500 \       --save_dir output

登录后复制模型预测整体结果：Acc：87.46%，mIOU：74.50%每一类别结果：IOU：[0.8912 0.7263 0.6874 0.6746 0.8854 0.6053]， Acc：[0.944 0.8343 0.8223 0.807 0.9314 0.7634]In [ ]

!python val.py \       --config configs/segformer_b3_UDD.yml \       --model_path output/best_model/model.pdparams \

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五、快速使用

已经将性能最好的模型以及.yml文件放在work文件夹下运行以下命令可对指定的文件夹下的图像进行预测本项目以work/val文件夹下的图像作为待预测的图像,预测结果保存在work/val/result文件夹中In [12]

!mv ../work/UDD6/val ../work/

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!python predict.py \       --config ../work/segformer_b3_UDD.yml \       --model_path ../work/best_model/model.pdparams \       --image_path ../work/val/src \       --save_dir ../work/val/result \       --is_slide \       --crop_size 1024 1024 \       --stride 512 512

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# 展示预测的结果import matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imageoutput = Image.open(r"../work/val/result/added_prediction/000061.JPG")plt.figure(figsize=(20,24))#设置窗口大小plt.imshow(output), plt.axis('off')

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(, (-0.5, 4095.5, 2159.5, -0.5))

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