本文 GitHub https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark 已收錄，有技術乾貨文章，整理的學習資料，一線大廠面試經驗分享等，歡迎 Star 和 完善。
一、前言
該系列文章的內容有：
- Pytorch的基本使用
- 語義分割算法講解
先從最簡單的語義分割基礎與開發環境搭建開始講解。
二、語義分割
語義分割是什麼？
語義分割（semantic segmentation） : 就是按照“語義”給圖像上目標類別中的每一點打一個標籤，使得不同種類的東西在圖像上被區分開來。可以理解成像素級別的分類任務，直白點，就是對每個像素點進行分類。
簡而言之，我們的目標是給定一幅RGB彩色圖像（高x寬x3）或一幅灰度圖像（高x寬x1），輸出一個分割圖譜，其中包括每個像素的類別標註（高x寬x1）。具體如下圖所示：
注意：爲了視覺上清晰，上面的預測圖是一個低分辨率的圖。在實際應用中，分割標註的分辨率需要與原始圖像的分辨率相同。
這裏對圖片分爲五類：Person（人）、Purse（包）、Plants/Grass（植物/草）、Sidewalk（人行道）、Building/Structures（建築物）。
與標準分類值（standard categorical values）的做法相似，這裏也是創建一個one-hot編碼的目標類別標註——本質上即爲每個類別創建一個輸出通道。因爲上圖有5個類別，所以網絡輸出的通道數也爲5，如下圖所示：
如上圖所示，預測的結果可以通過對每個像素在深度上求argmax的方式被整合到一張分割圖中。進而，我們可以輕鬆地通過重疊的方式觀察到每個目標。
argmax的方式也很好理解。如上圖所示，每個通道只有0或1，以Person的通道爲例，紅色的1表示爲Person的像素，其他像素均爲0。其他通道也是如此，並且不存在同一個像素點在兩個以上的通道均爲1的情況。因此，通過argmax就找到每個像素點的最大索引通道值。最終得到結果爲：
當只有一層通道被重疊至原始圖像時，我們稱之爲mask，即只指示某一特定類別所存在的區域。
高分辨率的結果如下圖所示，不同的顏色代表不同的類別：
三、數據集
常見的語義分割算法屬於有監督學習，因此標註好的數據集必不可少。
公開的語義分割數據集有很多，目前學術界主要有三個benchmark（數據集）用於模型訓練和測試。
第一個常用的數據集是Pascal VOC系列。這個系列中目前較流行的是VOC2012，Pascal Context等類似的數據集也有用到。
第二個常用的數據集是Microsoft COCO。COCO一共有80個類別，雖然有很詳細的像素級別的標註，但是官方沒有專門對語義分割的評測。這個數據集主要用於實例級別的分割以及圖片描述。所以COCO數據集往往被當成是額外的訓練數據集用於模型的訓練。
第三個數據集是輔助駕駛（自動駕駛）環境的Cityscapes，使用比較常見的19個類別用於評測。
可以用於語義分割訓練的數據集有很多：
- Pascal Voc 2012：比較常見的物體分類，共21個類別；
- MS COCO：由微軟贊助，幾乎成爲了圖像語義理解算法性能評價的“標準”數據集，共80個類別；
- Cityscapes：包含50個歐洲城市不同場景、不同背景、不同季節的街景的33類標註物體；
- Pascal-Context：對於PASCAL-VOC 2010識別競賽的擴展，共59個類別；
- KITTI：用於移動機器人及自動駕駛研究的最受歡迎的數據集之一，共11個類別；
- NYUDv2：2.5維數據集，它包含1449張由微軟Kinect設備捕獲的室內的RGB-D圖像；
- SUN-RGBD：由四個RGB-D傳感器得來，包含10000張RGB-D圖像，尺寸與PASCAL VOC一致；
- ADE20K_MIT：一個場景理解的新的數據集，這個數據集是可以免費下載的，共151個類別。
數據集有很多，本系列教程不侷限於具體數據集，可能也會用到Kaggle比賽之類的數據集，具體每個數據集怎麼處理，數據集的格式是什麼樣的，後續文章用到什麼數據集會具體講解。
四、GPU機器
對於語義分割任務，有個帶有高端GPU顯卡的機器還是非常有必要的，如果沒有，訓練收斂會很慢。
最佳的開發環境爲Linux，因爲在公司的日常工作，基本都是使用Linux雲服務器進行模型開發的工作，提前適應Linux操作系統還是有好處的。
對於學生黨，如果實驗室是做深度學習方向研究的，並且資源完備，那麼GPU服務器應該還是能有的，對於GPU服務器的問題不用愁。
但可能由於條件限制，實驗室沒有配備GPU服務器，還想學習深度學習相關的知識，有三種方法：
1、免費雲服務器Google Colab
勉強可以一用的是Google Colab，它是一個Google提供的免費GPU服務器，提供的GPU算力還算可以，但是它的主要問題在於需要翻牆和存儲空間小，Google Colab的存儲空間是通過掛載Google Drive得到的，Google Drive只提供15G的免費存儲空間，想要擴展空間，還是需要花錢的。
想使用免費雲服務器Google Colab的，可以自行百度教程。
2、阿里雲付費GPU雲服務器
阿里雲提供GPU雲服務器資源，有兩種付費模式：包月和按流量付費。有P4服務器，甚至吊炸天的V100服務器。性能強勁，價格也很感人，兩個字形容就是很貴，個人使用者並不推薦購買。除了阿里雲提供GPU雲服務，騰訊、百度、華爲都有相應的服務，但是都很貴。
3、配置一臺電腦主機
可以自己配置一臺臺式主機，也算是對自己的一種投資。配置一臺不錯的，可以用於深度學習訓練的主機需要6000元左右。
深度學習的訓練很依賴顯卡的性能，因此需要配置一個較好的N卡，也就是NVIDIA的顯卡，選顯卡的技巧就是看下顯卡天梯圖（點擊查看）：
這個顯卡天梯圖主要包括的是市面常用的顯卡排名，不包括類似V100這樣的價格上10萬的顯卡。
天梯圖，越靠上，顯卡的性能越高，不要選擇右側的AMD顯卡，雖然性能好，但A卡是不支持CUDA的。
根據自己的預算，選擇顯卡，顯卡的顯存儘量選擇8G以上的，深度學習模型訓練很吃顯存資源。
本人買了微星的RTX 2060 Super，買時的價格是3399元，顯卡很不保值，價格會隨時間越來越低。
配置電腦其實能寫很多，比如CPU、電腦主板、電源、內存、散熱器的選擇等，這裏就不擴展了。沒有精力自己組裝臺式機的，可以直接買配備相應顯卡的臺式機，但價格相對自己組裝的臺式機，價格會貴一些。
五、開發環境搭建
有條件的，推薦使用Ubuntu系統配置開發環境，Ubuntu是Linux的一個發行版之一，適合新手，界面友好，操作簡單。
由於本人購買的電腦主板，不支持Linux架構的系統安裝，因此後續會以Windows作爲開發環境，但這並不影響算法原理與代碼的講解。
本人的臺式機配置情況：
CPU：Intel i7 9700k
顯卡：RTX 2060 Super
系統：Windows 10
安裝好Windows系統和必要的驅動後，需要安裝的工具有：CUDA、Anaconda3、cuDNN、Pytorch-gpu、Fluent Terminal（可選）。
1、CUDA
CUDA，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平臺。我們需要根據自己顯卡的型號選擇支持的CUDA版本，例如RTX 2060 Super支持CUDA 10，下載地址：點擊查看
傻瓜式安裝，很簡單。
安裝好後，需要再配置下系統的環境變量，電腦->鼠標右鍵->屬性->高級系統設置->環境變量->Path：
添加自己的NVSMI路徑到環境變量中，我採用的是默認安裝地址：
配置好後，就可以在cmd中使用nvidia-smi指令查看顯卡了。
2、Anaconda3
Anaconda是Python的包管理器和環境管理器，可以方便我們安裝Python的第三方庫。
下載地址：點擊查看
選擇Python 3.7的版本，安裝也很簡單，傻瓜式下一步即可。
安裝好後，需要添加系統環境變量，方法與安裝CUDA時一樣：
D:\Anaconda
D:\Anaconda\Scripts
路徑改爲自己安裝的Anaconda路徑即可。
配置好後，在cmd中運行conda -V沒有報錯，有版本信息輸出，說明配置成功。
3、cuDNN和Pytorch安裝
cuDNN是用於深度神經網絡的GPU加速庫。它強調性能、易用性和低內存開銷。
安裝好Anaconda之後，可以使用conda安裝cuDNN和Pytorch。
打開Anaconda Prompt，這是Anaconda自帶的命令行工具，先一定要用這個工具創建環境，直接用系統自帶的cmd，可能遇到一些奇怪的問題，例如CondaHTTPError的錯誤。在Anaconda Prompt中輸入：
conda create -n your_name jupyter notebook
這句話的意思是創建一個名字爲your_name的虛擬環境，並且這個虛擬環境額外安裝jupyter notebook第三方庫。可以將your_name改爲你自己喜歡的名字，這個名字是你的虛擬環境的名字，自己隨便取，比如jack。
隨後，輸入y進行安裝：
安裝好後，可以通過指令conda info -e查看已有環境情況。
從上圖可以看到，有兩個環境，一個是base，自帶的基礎環境，另一個是我們新創建的名爲jack的環境。新建環境的原因是，我們可以分開管理我們配置的環境。
安裝好環境後，我們就可以激活jack環境，並安裝cuDNN和GPU版的Pytorch了。激活名爲jack的環境：
activate jack
可以看到，我們的環境由base變成了jack。在jack環境中安裝cuDNN：
conda install cudnn
安裝cuDNN好後，安裝Pytorch，打開Pytorch官網：點擊查看
根據自己的環境選擇，選擇好後，網頁會自動給出需要運行的指令。這裏可能需要區分下Python的版本和CUDA的版本。
Python版本查看方法：直接在命令行中輸入python，會看到Python的版本。
CUDA版本查看方法，在命令行中輸入nvidia-smi：
確定好版本後，就可以通過Pytorch官網提供的指令安裝GPU版本的Pytorch了。
至此，基礎的環境搭建已經完成，恭喜。
4、Fluent Terminal
基礎環境配好了，正常使用已經夠了。
但是追求顏值的人，可能會覺得，Windows自帶的命令行工具和Anaconda提供的命令行工具都太醜了。
有沒有好看，又好用的Terminal？答案是有的，不過需要自己配置，並且還有一些坑需要慢慢踩。
例如Fluent Terminal，它是現代的、也是我比較推薦的終端工具。它是專屬於 Windows 平臺，並利用UWP技術打造的顏值超高的終端模擬器。先看下顏值：
喜歡折騰的，可以看看這幾篇文章：
告別 Windows 終端的難看難用，從改造 PowerShell 的外觀開始
這種美化的工具有很多，需要自行探索，由於本文不是專門針對Terminal的美化文章，就不用過多篇幅介紹這些美化工具了。喜歡折騰的，可以根據自己的需求自行百度。
六、小結
本文介紹了語義分割的基礎知識與開發環境的搭建，該系列的下一篇文章會具體講解UNet的算法原理以及訓練代碼。
參考資料
1、https://blog.csdn.net/mou_it/article/details/82225505
2、https://blog.csdn.net/ShuqiaoS/article/details/87360693
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