简体中文 | [English](instance_segmentation_en.md) # 实例分割模块使用教程 ## 一、概述 实例分割模块是计算机视觉系统中的关键组成部分，负责在图像或视频中确定并标记出包含特定对象实例的像素。该模块的性能直接影响到整个计算机视觉系统的准确性和效率。实例分割模块通常会输出每个目标实例的像素级别的掩模（masks），这些掩模将作为输入传递给对象识别模块进行后续处理。 ## 二、支持模型列表
模型 Mask AP GPU推理耗时（ms） CPU推理耗时 (ms) 模型存储大小（M） 介绍
Mask-RT-DETR-H 50.6 132.693 4896.17 449.9 M Mask-RT-DETR 是一种基于RT-DETR的实例分割模型，通过采用最优性能的更好的PP-HGNetV2作为骨干网络，构建了MaskHybridEncoder编码器，引入了IOU-aware Query Selection 技术，使其在相同推理耗时上取得了SOTA实例分割精度。
Mask-RT-DETR-L 45.7 46.5059 2575.92 113.6 M
> ❗ 以上列出的是实例分割模块重点支持的**2个核心模型**，该模块总共支持**15个模型**，完整的模型列表如下：
👉模型列表详情
模型 Mask AP GPU推理耗时（ms） CPU推理耗时 (ms) 模型存储大小（M） 介绍
Cascade-MaskRCNN-ResNet50-FPN 36.3 - - 254.8 M Cascade-MaskRCNN 是一种改进的Mask RCNN实例分割模型，通过级联多个检测器，利用不同IOU阈值优化分割结果，解决检测与推理阶段的mismatch问题，提高了实例分割的准确性。
Cascade-MaskRCNN-ResNet50-vd-SSLDv2-FPN 39.1 - - 254.7 M
Mask-RT-DETR-H 50.6 132.693 4896.17 449.9 M Mask-RT-DETR 是一种基于RT-DETR的实例分割模型，通过采用最优性能的更好的PP-HGNetV2作为骨干网络，构建了MaskHybridEncoder编码器，引入了IOU-aware Query Selection 技术，使其在相同推理耗时上取得了SOTA实例分割精度。
Mask-RT-DETR-L 45.7 46.5059 2575.92 113.6 M
Mask-RT-DETR-M 42.7 36.8329 - 66.6 M
Mask-RT-DETR-S 41.0 33.5007 - 51.8 M
Mask-RT-DETR-X 47.5 75.755 3358.04 237.5 M
MaskRCNN-ResNet50-FPN 35.6 - - 157.5 M Mask R-CNN是由华盛顿首例即现投影卡的一个全任务深度学习模型，能够在一个模型中完成图片实例的分类和定位，并结合图像级的遮罩（Mask）来完成分割任务。
MaskRCNN-ResNet50-vd-FPN 36.4 - - 157.5 M
MaskRCNN-ResNet50 32.8 - - 128.7 M
MaskRCNN-ResNet101-FPN 36.6 - - 225.4 M
MaskRCNN-ResNet101-vd-FPN 38.1 - - 225.1 M
MaskRCNN-ResNeXt101-vd-FPN 39.5 - - 370.0 M
PP-YOLOE_seg-S 32.5 - - 31.5 M PP-YOLOE_seg 是一种基于PP-YOLOE的实例分割模型。该模型沿用了PP-YOLOE的backbone和head，通过设计PP-YOLOE实例分割头，大幅提升了实例分割的性能和推理速度。
SOLOv2 35.5 - - 179.1 M SOLOv2 是一种按位置分割物体的实时实例分割算法。该模型是SOLO的改进版本，通过引入掩码学习和掩码NMS，实现了精度和速度上取得良好平衡。
**注：以上精度指标为[COCO2017](https://cocodataset.org/#home)验证集 Mask AP。所有模型 GPU 推理耗时基于 NVIDIA Tesla T4 机器，精度类型为 FP32， CPU 推理速度基于 Intel(R) Xeon(R) Gold 5117 CPU @ 2.00GHz，线程数为8，精度类型为 FP32。**
## 三、快速集成 > ❗ 在快速集成前，请先安装 PaddleX 的 wheel 包，详细请参考 [PaddleX本地安装教程](../../../installation/installation.md) 完成 wheel 包的安装后，几行代码即可完成实例分割模块的推理，可以任意切换该模块下的模型，您也可以将实例分割的模块中的模型推理集成到您的项目中。运行以下代码前，请您下载[示例图片](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_instance_segmentation_004.png)到本地。 ```python from paddlex import create_model model = create_model("Mask-RT-DETR-L") output = model.predict("general_instance_segmentation_004.png", batch_size=1) for res in output: res.print(json_format=False) res.save_to_img("./output/") res.save_to_json("./output/res.json") ``` 关于更多 PaddleX 的单模型推理的 API 的使用方法，可以参考[PaddleX单模型Python脚本使用说明](../../instructions/model_python_API.md)。 ## 四、二次开发 如果你追求更高精度的现有模型，可以使用 PaddleX 的二次开发能力，开发更好的实例分割模型。在使用 PaddleX 开发实例分割模型之前，请务必安装 PaddleX 的 分割 相关模型训练插件，安装过程可以参考[PaddleX本地安装教程](../../../installation/installation.md)中的二次开发部分。 ### 4.1 数据准备 在进行模型训练前，需要准备相应任务模块的数据集。PaddleX 针对每一个模块提供了数据校验功能，**只有通过数据校验的数据才可以进行模型训练**。此外，PaddleX 为每一个模块都提供了 Demo 数据集，您可以基于官方提供的 Demo 数据完成后续的开发。若您希望用私有数据集进行后续的模型训练，可以参考[PaddleX实例分割任务模块数据标注教程](../../../data_annotations/cv_modules/instance_segmentation.md)。 #### 4.1.1 Demo 数据下载 您可以参考下面的命令将 Demo 数据集下载到指定文件夹： ```bash wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/data/instance_seg_coco_examples.tar -P ./dataset tar -xf ./dataset/instance_seg_coco_examples.tar -C ./dataset/ ``` #### 4.1.2 数据校验 一行命令即可完成数据校验： ```bash python main.py -c paddlex/configs/instance_segmentation/Mask-RT-DETR-L.yaml \ -o Global.mode=check_dataset \ -o Global.dataset_dir=./dataset/instance_seg_coco_examples ``` 执行上述命令后，PaddleX 会对数据集进行校验，并统计数据集的基本信息，命令运行成功后会在log中打印出`Check dataset passed !`信息。校验结果文件保存在`./output/check_dataset_result.json`，同时相关产出会保存在当前目录的`./output/check_dataset`目录下，产出目录中包括可视化的示例样本图片和样本分布直方图。
👉 校验结果详情（点击展开） 校验结果文件具体内容为： ```bash { "done_flag": true, "check_pass": true, "attributes": { "num_classes": 2, "train_samples": 79, "train_sample_paths": [ "check_dataset/demo_img/pexels-photo-634007.jpeg", "check_dataset/demo_img/pexels-photo-59576.png" ], "val_samples": 19, "val_sample_paths": [ "check_dataset/demo_img/peasant-farmer-farmer-romania-botiza-47862.jpeg", "check_dataset/demo_img/pexels-photo-715546.png" ] }, "analysis": { "histogram": "check_dataset/histogram.png" }, "dataset_path": "./dataset/instance_seg_coco_examples", "show_type": "image", "dataset_type": "COCOInstSegDataset" } ``` 上述校验结果中，check_pass 为 True 表示数据集格式符合要求，其他部分指标的说明如下： * `attributes.num_classes`：该数据集类别数为 2； * `attributes.train_samples`：该数据集训练集样本数量为 79； * `attributes.val_samples`：该数据集验证集样本数量为 19； * `attributes.train_sample_paths`：该数据集训练集样本可视化图片相对路径列表； * `attributes.val_sample_paths`：该数据集验证集样本可视化图片相对路径列表； 另外，数据集校验还对数据集中所有类别的样本数量分布情况进行了分析，并绘制了分布直方图（histogram.png）： ![](https://raw.githubusercontent.com/cuicheng01/PaddleX_doc_images/main/images/modules/instanceseg/01.png)
#### 4.1.3 数据集格式转换/数据集划分（可选） 在您完成数据校验之后，可以通过**修改配置文件**或是**追加超参数**的方式对数据集的格式进行转换，也可以对数据集的训练/验证比例进行重新划分。
👉 格式转换/数据集划分详情（点击展开） **（1）数据集格式转换** 实例分割任务支持`LabelMe`格式转换为`COCO`格式，数据集格式转换的参数可以通过修改配置文件中 `CheckDataset` 下的字段进行设置，配置文件中部分参数的示例说明如下： * `CheckDataset`: * `convert`: * `enable`: 是否进行数据集格式转换，为`True`时进行数据集格式转换，默认为`False`; * `src_dataset_type`: 如果进行数据集格式转换，则需设置源数据集格式，数据可选源格式为`LabelMe`； 例如，您想将`LabelMe`的数据集转换为 `COCO`格式，则需将配置文件修改为： ```bash cd /path/to/paddlex wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/data/instance_seg_labelme_examples.tar -P ./dataset tar -xf ./dataset/instance_seg_labelme_examples.tar -C ./dataset/ ``` ```bash ...... CheckDataset: ...... convert: enable: True src_dataset_type: LabelMe ...... ``` 随后执行命令： ```bash python main.py -c paddlex/configs/instance_segmentation/Mask-RT-DETR-L.yaml\ -o Global.mode=check_dataset \ -o Global.dataset_dir=./dataset/instance_seg_labelme_examples ``` 数据转换执行之后，原有标注文件会被在原路径下重命名为 `xxx.bak`。 以上参数同样支持通过追加命令行参数的方式进行设置: ```bash python main.py -c paddlex/configs/instance_segmentation/Mask-RT-DETR-L.yaml\ -o Global.mode=check_dataset \ -o Global.dataset_dir=./dataset/instance_seg_labelme_examples \ -o CheckDataset.convert.enable=True \ -o CheckDataset.convert.src_dataset_type=LabelMe ``` **（2）数据集划分** 数据集划分的参数可以通过修改配置文件中 `CheckDataset` 下的字段进行设置，配置文件中部分参数的示例说明如下： * `CheckDataset`: * `split`: * `enable`: 是否进行重新划分数据集，为 `True` 时进行数据集格式转换，默认为 `False`； * `train_percent`: 如果重新划分数据集，则需要设置训练集的百分比，类型为0-100之间的任意整数，需要保证和 `val_percent` 值加和为100； 例如，您想重新划分数据集为 训练集占比90%、验证集占比10%，则需将配置文件修改为： ```bash ...... CheckDataset: ...... split: enable: True train_percent: 90 val_percent: 10 ...... ``` 随后执行命令： ```bash python main.py -c paddlex/configs/instance_segmentation/Mask-RT-DETR-L.yaml \ -o Global.mode=check_dataset \ -o Global.dataset_dir=./dataset/instance_seg_labelme_examples ``` 数据划分执行之后，原有标注文件会被在原路径下重命名为 `xxx.bak`。 以上参数同样支持通过追加命令行参数的方式进行设置： ```bash python main.py -c paddlex/configs/instance_segmentation/Mask-RT-DETR-L.yaml \ -o Global.mode=check_dataset \ -o Global.dataset_dir=./dataset/instance_seg_labelme_examples \ -o CheckDataset.split.enable=True \ -o CheckDataset.split.train_percent=90 \ -o CheckDataset.split.val_percent=10 ```
### 4.2 模型训练 一条命令即可完成模型的训练，以此处实例分割模型 Mask-RT-DETR-L 的训练为例： ```bash python main.py -c paddlex/configs/instance_segmentation/Mask-RT-DETR-L.yaml \ -o Global.mode=train \ -o Global.dataset_dir=./dataset/instance_seg_coco_examples ``` 需要如下几步： * 指定模型的`.yaml` 配置文件路径（此处为 `Mask-RT-DETR-L.yaml`，训练其他模型时，需要的指定相应的配置文件，模型和配置的文件的对应关系，可以查阅[PaddleX模型列表（CPU/GPU）](../../../support_list/models_list.md)） * 指定模式为模型训练：`-o Global.mode=train` * 指定训练数据集路径：`-o Global.dataset_dir` 其他相关参数均可通过修改`.yaml`配置文件中的`Global`和`Train`下的字段来进行设置，也可以通过在命令行中追加参数来进行调整。如指定前 2 卡 gpu 训练：`-o Global.device=gpu:0,1`；设置训练轮次数为 10：`-o Train.epochs_iters=10`。更多可修改的参数及其详细解释，可以查阅模型对应任务模块的配置文件说明[PaddleX通用模型配置文件参数说明](../../instructions/config_parameters_common.md)。
👉 更多说明（点击展开） * 模型训练过程中，PaddleX 会自动保存模型权重文件，默认为`output`，如需指定保存路径，可通过配置文件中 `-o Global.output` 字段进行设置。 * PaddleX 对您屏蔽了动态图权重和静态图权重的概念。在模型训练的过程中，会同时产出动态图和静态图的权重，在模型推理时，默认选择静态图权重推理。 * 在完成模型训练后，所有产出保存在指定的输出目录（默认为`./output/`）下，通常有以下产出： * `train_result.json`：训练结果记录文件，记录了训练任务是否正常完成，以及产出的权重指标、相关文件路径等； * `train.log`：训练日志文件，记录了训练过程中的模型指标变化、loss 变化等； * `config.yaml`：训练配置文件，记录了本次训练的超参数的配置； * `.pdparams`、`.pdema`、`.pdopt.pdstate`、`.pdiparams`、`.pdmodel`：模型权重相关文件，包括网络参数、优化器、EMA、静态图网络参数、静态图网络结构等；
### **4.3 模型评估** 在完成模型训练后，可以对指定的模型权重文件在验证集上进行评估，验证模型精度。使用 PaddleX 进行模型评估，一条命令即可完成模型的评估： ```bash python main.py -c paddlex/configs/instance_segmentation/Mask-RT-DETR-L.yaml \ -o Global.mode=evaluate \ -o Global.dataset_dir=./dataset/instance_seg_coco_examples ``` 与模型训练类似，需要如下几步： * 指定模型的`.yaml` 配置文件路径（此处为 `Mask-RT-DETR-L.yaml`） * 指定模式为模型评估：`-o Global.mode=evaluate` * 指定验证数据集路径：`-o Global.dataset_dir` 其他相关参数均可通过修改`.yaml`配置文件中的`Global`和`Evaluate`下的字段来进行设置，详细请参考[PaddleX通用模型配置文件参数说明](../../instructions/config_parameters_common.md)。
👉 更多说明（点击展开） 在模型评估时，需要指定模型权重文件路径，每个配置文件中都内置了默认的权重保存路径，如需要改变，只需要通过追加命令行参数的形式进行设置即可，如`-o Evaluate.weight_path=./output/best_model/best_model.pdparams` 在完成模型评估后，会产出`evaluate_result.json，其记录了`评估的结果，具体来说，记录了评估任务是否正常完成，以及模型的评估指标，包含 AP；
### **4.4 模型推理和模型集成** 在完成模型的训练和评估后，即可使用训练好的模型权重进行推理预测或者进行Python集成。 #### 4.4.1 模型推理 通过命令行的方式进行推理预测，只需如下一条命令。运行以下代码前，请您下载[示例图片](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_instance_segmentation_004.png)到本地。 ```bash python main.py -c paddlex/configs/instance_segmentation/Mask-RT-DETR-L.yaml \ -o Global.mode=predict \ -o Predict.model_dir="./output/best_model/inference" \ -o Predict.input="general_instance_segmentation_004.png" ``` 与模型训练和评估类似，需要如下几步： * 指定模型的`.yaml` 配置文件路径（此处为 `Mask-RT-DETR-L.yaml`） * 指定模式为模型推理预测：`-o Global.mode=predict` * 指定模型权重路径：`-o Predict.model_dir="./output/best_model/inference"` * 指定输入数据路径：`-o Predict.input="..."` 其他相关参数均可通过修改`.yaml`配置文件中的`Global`和`Predict`下的字段来进行设置，详细请参考[PaddleX通用模型配置文件参数说明](../../instructions/config_parameters_common.md)。 #### 4.4.2 模型集成 模型可以直接集成到 PaddleX 产线中，也可以直接集成到您自己的项目中。 1.**产线集成** 实例分割模块可以集成的PaddleX产线有[通用实例分割产线](../../../pipeline_usage/tutorials/cv_pipelines/instance_segmentation.md)，只需要替换模型路径即可完成相关产线的实例分割模块的模型更新。 2.**模块集成** 您产出的权重可以直接集成到实例分割模块中，可以参考[快速集成](#三快速集成)的 Python 示例代码，只需要将模型替换为你训练的到的模型路径即可。