mmseg底层代码分析及修改

本人采用voc格式数据集对mmseg底层代码进行分析，本文适合对mmseg使用流程比较熟悉的同学食用

数据增广部分代码分析

1.数据增广使用:

mmsegmentation/tools/convert_datasets/voc_aug.py中修改AUG_LEN参数为对应训练集图片数量，并在config文件声明如下：

train=dict(
ann_dir=[‘SegmentationClass’, ‘SegmentationClassAug’],
split=[
‘ImageSets/Segmentation/train.txt’,
‘ImageSets/Segmentation/aug.txt’
]))

2.代码解析

# Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved.
import argparse
import os.path as osp
from functools import partialimport mmcv
import numpy as np
from PIL import Image
from scipy.io import loadmatAUG_LEN = 10582
#对应训练集图片数量"""将.mat文件转换为.png文件"""
def convert_mat(mat_file, in_dir, out_dir):data = loadmat(osp.join(in_dir, mat_file))mask = data['GTcls'][0]['Segmentation'][0].astype(np.uint8)seg_filename = osp.join(out_dir, mat_file.replace('.mat', '.png'))Image.fromarray(mask).save(seg_filename, 'PNG')#生成
def generate_aug_list(merged_list, excluded_list):return list(set(merged_list) - set(excluded_list))def parse_args():parser = argparse.ArgumentParser(description='Convert PASCAL VOC annotations to mmsegmentation format')parser.add_argument('devkit_path', help='pascal voc devkit path')parser.add_argument('aug_path', help='pascal voc aug path')parser.add_argument('-o', '--out_dir', help='output path')parser.add_argument('--nproc', default=1, type=int, help='number of process')args = parser.parse_args()return argsdef main():"""参数初始化"""args = parse_args()devkit_path = args.devkit_path#VOC2012数据地址aug_path = args.aug_path#数据增广地址nproc = args.nproc#并行数if args.out_dir is None:out_dir = osp.join(devkit_path, 'VOC2012', 'SegmentationClassAug')else:out_dir = args.out_dir#数据增广输出地址mmcv.mkdir_or_exist(out_dir)#创建数据增广输出地址in_dir = osp.join(aug_path, 'dataset', 'cls')#拼接数据增广地址mmcv.track_parallel_progress(partial(convert_mat, in_dir=in_dir, out_dir=out_dir),list(mmcv.scandir(in_dir, suffix='.mat')),nproc=nproc)# 并行任务的跟踪进度full_aug_list = []with open(osp.join(aug_path, 'dataset', 'train.txt')) as f:full_aug_list += [line.strip() for line in f]with open(osp.join(aug_path, 'dataset', 'val.txt')) as f:full_aug_list += [line.strip() for line in f]#从增广处获取训练验证标签名称列表with open(osp.join(devkit_path, 'VOC2012/ImageSets/Segmentation','train.txt')) as f:ori_train_list = [line.strip() for line in f]#获取训练集标签名称列表with open(osp.join(devkit_path, 'VOC2012/ImageSets/Segmentation','val.txt')) as f:val_list = [line.strip() for line in f]# 获取验证集标签名称列表aug_train_list = generate_aug_list(ori_train_list + full_aug_list,val_list)assert len(aug_train_list) == AUG_LEN, 'len(aug_train_list) != {}'.format(AUG_LEN)#生成增广的训练标签列表：set(原训练标签列表+增广数据集列表)-set(验证集标签列表)with open(osp.join(devkit_path, 'VOC2012/ImageSets/Segmentation','trainaug.txt'), 'w') as f:f.writelines(line + '\n' for line in aug_train_list)#增广训练数据标签列表写入trainaug.txtaug_list = generate_aug_list(full_aug_list, ori_train_list + val_list)assert len(aug_list) == AUG_LEN - len(ori_train_list), 'len(aug_list) != {}'.format(AUG_LEN -len(ori_train_list))with open(osp.join(devkit_path, 'VOC2012/ImageSets/Segmentation', 'aug.txt'),'w') as f:f.writelines(line + '\n' for line in aug_list)#获取并写入增广数据标签列表print('Done!')if __name__ == '__main__':main()

本文参考内容：mmseg地址

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