PSPNetで、画像をピクセル単位でカテゴリ分類する

cedro

3年前

1.はじめに

　今まで、画像のセグメンテーションは、YolactEdge や Mask R-CNN のような物体を検出して形を推定するものをご紹介しましたが、今回ご紹介するのはセマンティック・セグメンテーションと呼ばれるタスクで、画像をピクセル単位でカテゴリを分類する PSPNet です。

＊この論文は、2017.4に提出されました。

2.PSPNetとは？

　下記に、PSPNetの概要を示します。

　まず、Input Image（入力画像）を CNN に入力し Feature Map（特徴マップ）を取得します。次に、プーリングを通して Pyramid Pooling Module で、様々なスケールでの領域表現を収集したものを、先程の Feature Map とCONCAT（連結）させます。最後に、畳み込み層を通して Final Prediction（最終的なピクセル毎の予測を）取得します。

　早速、コードを動かしてみましょう。

3.コード

　コードはGoogle Colabで動かす形にしてGithubに上げてありますので、それに沿って説明して行きます。自分で動かしてみたい方は、この「リンク」をクリックし表示されたノートブックの先頭にある「Colab on Web」ボタンをクリックすると動かせます。

　まず、セットアップを行います。

%%bash
# Colab-specific setup
!(stat -t /usr/local/lib/*/dist-packages/google/colab > /dev/null 2>&1) && exit 
pip install yacs 2>&1 >> install.log
git init 2>&1 >> install.log
git remote add origin https://github.com/CSAILVision/semantic-segmentation-pytorch.git 2>> install.log
git pull origin master 2>&1 >> install.log
DOWNLOAD_ONLY=1 ./demo_test.sh 2>> install.log

%%bash

# Colab-specific setup

!(stat -t /usr/local/lib/*/dist-packages/google/colab > /dev/null 2>&1) && exit

pip install yacs 2>&1 >> install.log

git init 2>&1 >> install.log

git remote add origin https://github.com/CSAILVision/semantic-segmentation-pytorch.git 2>> install.log

git pull origin master 2>&1 >> install.log

DOWNLOAD_ONLY=1 ./demo_test.sh 2>> install.log

# System libs
import os, csv, torch, numpy, scipy.io, PIL.Image, torchvision.transforms
# Our libs
from mit_semseg.models import ModelBuilder, SegmentationModule
from mit_semseg.utils import colorEncode

colors = scipy.io.loadmat('data/color150.mat')['colors']
names = {}
with open('data/object150_info.csv') as f:
    reader = csv.reader(f)
    next(reader)
    for row in reader:
        names[int(row[0])] = row[5].split(";")[0]

def visualize_result(img, pred, index=None):
    # filter prediction class if requested
    if index is not None:
        pred = pred.copy()
        pred[pred != index] = -1
        print(f'{names[index+1]}:')
        
    # colorize prediction
    pred_color = colorEncode(pred, colors).astype(numpy.uint8)

    # aggregate images and save
    im_vis = numpy.concatenate((img, pred_color), axis=1)
    display(PIL.Image.fromarray(im_vis))

# System libs

import os, csv, torch, numpy, scipy.io, PIL.Image, torchvision.transforms

# Our libs

from mit_semseg.models import ModelBuilder, SegmentationModule

from mit_semseg.utils import colorEncode

colors = scipy.io.loadmat('data/color150.mat')['colors']

names = {}

with open('data/object150_info.csv') as f:

reader = csv.reader(f)

next(reader)

for row in reader:

names[int(row[0])] = row[5].split(";")[0]

def visualize_result(img, pred, index=None):

# filter prediction class if requested

if index is not None:

pred = pred.copy()

pred[pred != index] = -1

print(f'{names[index+1]}:')

# colorize prediction

pred_color = colorEncode(pred, colors).astype(numpy.uint8)

# aggregate images and save

im_vis = numpy.concatenate((img, pred_color), axis=1)

display(PIL.Image.fromarray(im_vis))

# Network Builders
net_encoder = ModelBuilder.build_encoder(
    arch='resnet50dilated',
    fc_dim=2048,
    weights='ckpt/ade20k-resnet50dilated-ppm_deepsup/encoder_epoch_20.pth')
net_decoder = ModelBuilder.build_decoder(
    arch='ppm_deepsup',
    fc_dim=2048,
    num_class=150,
    weights='ckpt/ade20k-resnet50dilated-ppm_deepsup/decoder_epoch_20.pth',
    use_softmax=True)

crit = torch.nn.NLLLoss(ignore_index=-1)
segmentation_module = SegmentationModule(net_encoder, net_decoder, crit)
segmentation_module.eval()
segmentation_module.cuda()

# Network Builders

net_encoder = ModelBuilder.build_encoder(

arch='resnet50dilated',

fc_dim=2048,

weights='ckpt/ade20k-resnet50dilated-ppm_deepsup/encoder_epoch_20.pth')

net_decoder = ModelBuilder.build_decoder(

arch='ppm_deepsup',

fc_dim=2048,

num_class=150,

weights='ckpt/ade20k-resnet50dilated-ppm_deepsup/decoder_epoch_20.pth',

use_softmax=True)

crit = torch.nn.NLLLoss(ignore_index=-1)

segmentation_module = SegmentationModule(net_encoder, net_decoder, crit)

segmentation_module.eval()

segmentation_module.cuda()

　次に、サンプル画像を読み込みます。自分の画像を使用したい場合は、カレントディレクトリに自分の画像をドラッグ＆ドロップでアップロードし、pil_image = PIL.Image.open(‘＊＊＊.jpg’）.convert(‘RGB’)の’＊＊＊.jpg’の部分を変更して下さい。

# Load and normalize one image as a singleton tensor batch
pil_to_tensor = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    torchvision.transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406], # These are RGB mean+std values
        std=[0.229, 0.224, 0.225])  # across a large photo dataset.
])
pil_image = PIL.Image.open('ADE_val_00001519.jpg').convert('RGB')
img_original = numpy.array(pil_image)
img_data = pil_to_tensor(pil_image)
singleton_batch = {'img_data': img_data[None].cuda()}
output_size = img_data.shape[1:]

# Load and normalize one image as a singleton tensor batch

pil_to_tensor = torchvision.transforms.Compose([

torchvision.transforms.ToTensor(),

torchvision.transforms.Normalize(

mean=[0.485, 0.456, 0.406], # These are RGB mean+std values

std=[0.229, 0.224, 0.225]) # across a large photo dataset.

])

pil_image = PIL.Image.open('ADE_val_00001519.jpg').convert('RGB')

img_original = numpy.array(pil_image)

img_data = pil_to_tensor(pil_image)

singleton_batch = {'img_data': img_data[None].cuda()}

output_size = img_data.shape[1:]

　読み込んだ画像にセマンティック・セグメンテーションを掛けて、表示させます。

# Run the segmentation at the highest resolution.
with torch.no_grad():
    scores = segmentation_module(singleton_batch, segSize=output_size)
    
# Get the predicted scores for each pixel
_, pred = torch.max(scores, dim=1)
pred = pred.cpu()[0].numpy()
visualize_result(img_original, pred)

# Run the segmentation at the highest resolution.

with torch.no_grad():

scores = segmentation_module(singleton_batch, segSize=output_size)

# Get the predicted scores for each pixel

_, pred = torch.max(scores, dim=1)

pred = pred.cpu()[0].numpy()

visualize_result(img_original, pred)

　画像を構成するピクセル毎に色分けされ、カテゴリ分類されているのが分かります。

　それでは、カテゴリー分類した結果のTOP15を１つづつ表示させます。

# Top classes in answer
predicted_classes = numpy.bincount(pred.flatten()).argsort()[::-1]
for c in predicted_classes[:15]:
    visualize_result(img_original, pred, c)

# Top classes in answer

predicted_classes = numpy.bincount(pred.flatten()).argsort()[::-1]

for c in predicted_classes[:15]:

visualize_result(img_original, pred, c)

——————————————– 以下略 ———————————————-

　それでは、今度は動画でやってみましょう。まず、サンプルビデオをダウンロードします。

# サンプルビデオをダウンロード
import gdown
gdown.download('https://drive.google.com/uc?id=1cfa4R-0Zwd2Te5-qBWe9oNRKQ_pEUr0z', 'road.mp4', quiet=False)

# サンプルビデオをダウンロード

import gdown

gdown.download('https://drive.google.com/uc?id=1cfa4R-0Zwd2Te5-qBWe9oNRKQ_pEUr0z', 'road.mp4', quiet=False)

　サンプルビデオから静止画を切り出し、連番のjpg画像として images フォルダーに保存します。設定は、3フレーム毎に切り出す形（interval = 3）にしています。

　ご自分のビデオを使う場合は、自分のPCからカレントディレクトリへビデオをドラッグ＆ドロップでアップロードし、video_file = の部分を変更して下さい。

# サンプルビデオを静止画に変換
import os
import shutil
import cv2
 
def video_2_images(video_file= './road.mp4',   # ビデオ指定
                   image_dir='./images/', 
                   image_file='%s.jpg'):  
 
    # Initial setting
    i = 0
    interval = 3
    length = 600  # 最大フレーム数
    
    cap = cv2.VideoCapture(video_file)
    while(cap.isOpened()):
        flag, frame = cap.read()  
        if flag == False:  
                break
        if i == length*interval:
                break
        if i % interval == 0: 
           cv2.imwrite(image_dir+image_file % str(int(i/interval)).zfill(6), frame)
        i += 1 
    cap.release()  

# imagesフォルダーリセット
if os.path.isdir('images'):
    shutil.rmtree('images')
os.makedirs('images', exist_ok=True)

# ビデオを静止画に変換
video_2_images()

# サンプルビデオを静止画に変換

import os

import shutil

import cv2

def video_2_images(video_file= './road.mp4', # ビデオ指定

image_dir='./images/',

image_file='%s.jpg'):

# Initial setting

i = 0

interval = 3

length = 600 # 最大フレーム数

cap = cv2.VideoCapture(video_file)

while(cap.isOpened()):

flag, frame = cap.read()

if flag == False:

break

if i == length*interval:

break

if i % interval == 0:

cv2.imwrite(image_dir+image_file % str(int(i/interval)).zfill(6), frame)

i += 1

cap.release()

# imagesフォルダーリセット

if os.path.isdir('images'):

shutil.rmtree('images')

os.makedirs('images', exist_ok=True)

# ビデオを静止画に変換

video_2_images()

　images フォルダーにある連番のjpg画像をセマンティック・セグメンテーションしたものに置き換えます。ファイル名は変更しません。

# 静止画をセグメンテーションに変換

# 正規化データをロード
pil_to_tensor = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    torchvision.transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406], # These are RGB mean+std values
        std=[0.229, 0.224, 0.225])  # across a large photo dataset.
])

# imagesフォルダーの静止画を1枚づつ処理
from tqdm import tqdm
import glob
files = glob.glob('./images/*.jpg')
files.sort()

for file in tqdm(files):
    pil_image = PIL.Image.open(file).convert('RGB')
    img_original = numpy.array(pil_image)
    img_data = pil_to_tensor(pil_image)
    singleton_batch = {'img_data': img_data[None].cuda()}
    output_size = img_data.shape[1:]

    # セグメンテーションの実行
    with torch.no_grad():
        scores = segmentation_module(singleton_batch, segSize=output_size)
    
    # 予測結果の処理
    _, pred = torch.max(scores, dim=1)
    pred = pred.cpu()[0].numpy()
    pred_color = colorEncode(pred, colors).astype(numpy.uint8)
    im_vis = numpy.concatenate((img_original, pred_color), axis=1)  # オリジナルと横連結
    #im_vis = numpy.concatenate((pred_color, img_original), axis=0)  # オリジナルと縦連結
    PIL.Image.fromarray(im_vis).save(file)

# 静止画をセグメンテーションに変換

# 正規化データをロード

pil_to_tensor = torchvision.transforms.Compose([

torchvision.transforms.ToTensor(),

torchvision.transforms.Normalize(

mean=[0.485, 0.456, 0.406], # These are RGB mean+std values

std=[0.229, 0.224, 0.225]) # across a large photo dataset.

])

# imagesフォルダーの静止画を1枚づつ処理

from tqdm import tqdm

import glob

files = glob.glob('./images/*.jpg')

files.sort()

for file in tqdm(files):

pil_image = PIL.Image.open(file).convert('RGB')

img_original = numpy.array(pil_image)

img_data = pil_to_tensor(pil_image)

singleton_batch = {'img_data': img_data[None].cuda()}

output_size = img_data.shape[1:]

# セグメンテーションの実行

with torch.no_grad():

scores = segmentation_module(singleton_batch, segSize=output_size)

# 予測結果の処理

_, pred = torch.max(scores, dim=1)

pred = pred.cpu()[0].numpy()

pred_color = colorEncode(pred, colors).astype(numpy.uint8)

im_vis = numpy.concatenate((img_original, pred_color), axis=1) # オリジナルと横連結

#im_vis = numpy.concatenate((pred_color, img_original), axis=0) # オリジナルと縦連結

PIL.Image.fromarray(im_vis).save(file)

　ffmpeg を使って、images フォルダーにある連番の jpg 画像を動画（output.mp4）に変換します。

# output.mp4をリセット
if os.path.exists('./output.mp4'):
   os.remove('./output.mp4')

# 実写＋セグメンテーションをmp4動画に変換
!ffmpeg -r 10 -i images/%06d.jpg -vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p output.mp4

# output.mp4をリセット

if os.path.exists('./output.mp4'):

os.remove('./output.mp4')

# 実写＋セグメンテーションをmp4動画に変換

!ffmpeg -r 10 -i images/%06d.jpg -vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p output.mp4

# mp4動画の再生
from IPython.display import HTML
from base64 import b64encode

mp4 = open('./output.mp4', 'rb').read()
data_url = 'data:video/mp4;base64,' + b64encode(mp4).decode()
HTML(f"""
<video width="100%" height="100%" controls>
      <source src="{data_url}" type="video/mp4">
</video>""")

# mp4動画の再生

from IPython.display import HTML

from base64 import b64encode

mp4 = open('./output.mp4', 'rb').read()

data_url = 'data:video/mp4;base64,' + b64encode(mp4).decode()

HTML(f"""

</video>""")

では、また。

（オリジナルgithub）https://github.com/CSAILVision/semantic-segmentation-pytorch