PaddleX/docs/data/format/segmentation.md

语义分割Seg

数据集文件夹结构

在PaddleX中，标注文件为png文件。建议用户将数据集按照如下方式进行组织，原图均放在同一目录，如JPEGImages，标注的同名png文件均放在同一目录，如Annotations，示例如下

MyDataset/ # 语义分割数据集根目录
|--JPEGImages/ # 原图文件所在目录
|  |--1.jpg
|  |--2.jpg
|  |--...
|  |--...
|
|--Annotations/ # 标注文件所在目录
|  |--1.png
|  |--2.png
|  |--...
|  |--...

语义分割的标注图像，如1.png，为单通道图像,像素标注类别需要从0开始递增（一般0表示background背景), 例如0， 1， 2， 3表示4种类别，标注类别最多255个类别(其中像素值255不参与训练和评估)。

划分训练集验证集

为了用于训练，我们需要在MyDataset目录下准备train_list.txt, val_list.txt和labels.txt三个文件，分别用于表示训练集列表，验证集列表和类别标签列表。点击下载语义分割示例数据集

注：也可使用PaddleX自带工具，对数据集进行随机划分，在数据集按照上面格式组织后，使用如下命令即可快速完成数据集随机划分，其中val_value表示验证集的比例，test_value表示测试集的比例（可以为0），剩余的比例用于训练集。

> paddlex --split_dataset --format Seg --dataset_dir MyDataset --val_value 0.2 --test_value 0.1
> ```

**labels.txt**  

labels.txt用于列出所有类别，类别对应行号表示模型训练过程中类别的id(行号从0开始计数)，例如labels.txt为以下内容

background human car

表示该检测数据集中共有3个分割类别，分别为`background`，`human`和`car`，在模型训练中`background`对应的类别id为0, `human`对应1，以此类推，如不知具体类别标签，可直接在labels.txt逐行写0，1，2...序列即可。

**train_list.txt**  

train_list.txt列出用于训练时的图片集合，与其对应的标注文件，示例如下

JPEGImages/1.jpg Annotations/1.png JPEGImages/2.jpg Annotations/2.png ... ...

其中第一列为原图相对`MyDataset`的相对路径，第二列为标注文件相对`MyDataset`的相对路径

**val_list.txt**  

val_list列出用于验证时的图片集成，与其对应的标注文件，格式与val_list.txt一致

## PaddleX数据集加载  

示例代码如下，

import paddlex as pdx from paddlex.seg import transforms

train_transforms = transforms.Compose([

transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ResizeRangeScaling(),
transforms.RandomPaddingCrop(crop_size=512),
transforms.Normalize()

])

eval_transforms = transforms.Compose([

transforms.ResizeByLong(long_size=512),
transforms.Padding(target_size=512),
transforms.Normalize()

])

train_dataset = pdx.datasets.SegDataset(

                    data_dir='./MyDataset',
                    file_list='./MyDataset/train_list.txt',
                    label_list='./MyDataset/labels.txt',
                    transforms=train_transforms)

eval_dataset = pdx.datasets.SegDataset(

                    data_dir='./MyDataset',
                    file_list='./MyDataset/val_list.txt',
                    label_list='MyDataset/labels.txt',
                    transforms=eval_transforms)

```