CocoStuff—基于Deeplab训练数据的标定工具【二、用已提供的标注数据跑通项目】

一、说明

本文为系列博客第二篇，主要讲述笔者在使用该团队提供已经标注好的COCO数据集进行训练的过程。
由于在windows中编译Caffe和Deeplab特别的麻烦，笔者并没有去探索，后续可能会去尝试。所以整个过程都可以在linux系统中运行的，但为了标注方便，笔者采用服务器（linux）完成训练过程+windows完成标注过程的方式，并且此方式也十分有利于协同标注。

二、准备工作

安装软件：Matlab

建议到Matlab官网进行下载，安装过程应该不会有什么问题，笔者使用的版本为R2017,不过版本应该没什么影响。

安装库：Caffe

编译过程以及Caffe相关基础知识建议参考denny的学习专栏

安装库：Deeplab

编译过程建议参考博文：Deeplab v2 调试全过程（Ubuntu 16.04+cuda8.0)和图像语义分割：从头开始训练deeplab v2系列，前者也是参考的后者博客，不过整理的过程更详细一点，不过里面有些许小问题，学习过程中最好两篇结合起来。
上述博文用的启动文件（ run_pascal.sh）以及模型文件和本项目中的有所不同，建议主要通过上文学会整个过程，踩一下在编译过程中遇到的坑，后续可以将相应的配置替换即可。
不过因为配置有点复杂，没有替换到位会有很多意想不到的错误，还是建议通过上文大致跑通后，再依照此文步骤（略讲）再次下载编译与CocoStuff相对应的Deeplab文件。

下载项目：

项目源地址

三、目录解析

项目目录主要分为3部分：
1、标注工具部分
2、数据集部分
3、模型（训练部分）

annotator

annotator主要包含两部分：代码部分和数据部分。后续标注工程需要使用的一些脚本都写在此处，数据部分主要为了方便协同标注而设定的，分配的任务都对应的写在input/imageLists/目录下user的list文件内。

dataset

下载数据集的脚本都在这些文件中，后续下载好的数据都会在此文件下。

models

cocostuff目录主要是训练的配置文件、数据集、数据列表、训练模型的存放处。deeplab-public-ver2目前没内容，后续需要将deeplab2安装编译在此目录下。

四、运行脚本

数据准备部分

下载好项目后，在Matlab中进入项目目录下
-Matlab中运行：startup()进入项目环境
-Matlab中运行：demo_cocoStuff()查看demo效果（可跳过）
-linux中运行：wget --directory-prefix=downloads http://calvin.inf.ed.ac.uk/wp-content/uploads/data/cocostuffdataset/cocostuff-10k-v1.1.zip
unzip downloads/cocostuff-10k-v1.1.zip -d dataset/将数据集下载下来；如果是windows系统可以直接去对应网址下载，然后解压到对应目录下即可。
-Matlab中运行：
CocoStuffClasses.showClassHierarchyStuffThings()查看标签的层次结构图（可跳过）
-Matlab中运行：CocoStuffAnnotator()打开标注工具进行尝试，因为本篇主要讲述使用标注好的数据的过程，可跳过。

训练部分

-Linux中运行：git submodule update --init models/deeplab/deeplab-public-ver2下载deeplab
-修改deeplab配置文件并编译：
cd models/deeplab/deeplab-public-ver2
cp Makefile.config.example Makefile.config
make all -j8(有问题参考“准备工作”中的博客)
cd ../..
-创建供给训练的相关文件夹：
mkdir models/deeplab/deeplab-public-ver2/cocostuff && mkdir models/deeplab/deeplab-public-ver2/cocostuff/data
cd models/deeplab/cocostuff/data && ln -s ../../../../dataset/images images && cd ../../../..
-将准备好的标注文件转换为deeplab认识的格式：
startup()
convertAnnotationsDeeplab()
-下载model：
wget --directory-prefix=models/deeplab/cocostuff/model/deeplabv2_vgg16 http://calvin.inf.ed.ac.uk/wp-content/uploads/data/cocostuffdataset/deeplabv2_vgg16_init.caffemodel
-以上均没报错，就可以开始训练了：
cd models/deeplab && ./run_cocostuff_vgg16.sh

五、备注

在运行这些命令的时候如果没有报错的话，其他先不用考虑，能保证运行起来再进行标注方面的学习。
训练默认为训练集9000张，测试集1000张，迭代20000次，每10000次生成一次model，生成的model保存在cocostuff10k/models/deeplab/cocostuff/model目录下
训练完成后的测试结果为mat文件，保存在cocostuff10k/models/deeplab/cocostuff/data/feature/fc8目录下

然后通过运行
mat = load(fileName)
imagesc(mat.varName)
来借助Matlab自带的，可将矩阵图可视化的函数imagesc大致查看下训练的效果。
更专业的准确的检测训练效果的方法，是使用IoU重叠度检测的方法，简单的说就是：取训练结果和真实结果的交集与并集之比。但是因为笔者暂时还没找到合适的脚本(肯定已经有现成的轮子)，此事暂时搁置。

*注：此处类似于Deeplab v2 调试全过程中的create_labels_21.py的作用，但是因为我们这里使用的类别为182类，无法直接使用这个脚本。笔者有去查看该脚本的内容，主要是对应21种类别进行RGB三通道赋值，然后通过python调用调色板工具，进行着色而已。但是笔者按照这样思路，创建了一个182类的调色脚本(create_labels_182.py)但是好像因为mat文件过大，处理过程中出现了一些问题，后来放弃此种做法。