图像分割技术，现如今已经有非常广泛的应用，比如视频监控场景的车辆人体分析、无人驾驶场景的车道线分割等；还有一些专业领域的应用，比如医疗影像分析场景的肿瘤分割、遥感影像分析场景的地块分割、工业商业质检场景中的受损部位分析应用。
另外在现在非常火的短视频领域，对图像分割，尤其是人像分割技术，有着非常广泛的需求，比如可用于背景风格替换、影视特效等。将人像分割出来后和背景叠加产生新的效果，比如这个弹幕人像分离的应用。
在将人像分割技术应用到实际业务场景时，经常会面临一些挑战，很难达到理想的效果和商用级别的要求，比如下面这些问题：
由于拍摄情况复杂多样，图像数据组成往往很复杂，比如存在多尺度、图像叠加、多姿态等情况，这对训练模型前的数据处理环节带来很大的挑战。
人像分割技术在很多场景有实时分析需求，比如手机APP上的实时特效需求，这对模型大小和推理速度有更高的要求。
视频级人像分割场景下，还会遇到帧间过度不够稳定，边缘部分闪烁的问题，影响最终的分割效果。
针对上面这些应用问题，飞桨图像分割套件PaddleSeg再度重磅出击，随最新发布的飞桨开源框架1.8版本，推出了更强大的功能以支持人像分割技术的产业应用，让开发者更顺畅地完成人像分割任务，包括三大亮点特性：
全面提升对人像分割场景的全流程支持。针对人像分割场景提供了从数据增强处理、模型训练、在线离线量化、视频分割推理部署、替换背景等全流程配套工具。
最新发布HumanSeglite模型超轻量级人像分割模型，可支持移动端场景的实时分割，最小只有187K。
发布基于光流算法的视频级别的分割后处理方案，针对移动端小模型分割效果不理想的问题，有显著效果。
全面提升对人像分割场景
的全流程支持
新版PaddleSeg提供针对人像分割场景从数据增强处理、模型训练、在线离线量化、视频分割推理部署、替换背景等全流程应用指南。
提供丰富的图像增强策略
针对目标图像多样性问题，提供了10+种数据增强策略，可结合实际业务场景进行定制组合，提升模型泛化能力和鲁棒性。
提供简洁的模型训练、量化和预测API
（1）通过train.py实现模型训练：
python train.py --model_type HumanSegMobile \
--save_dir output/ \
--data_dir data/mini_supervisely \
--train_list data/mini_supervisely/train.txt \
--val_list data/mini_supervisely/val.txt \
--pretrained_weights pretrained_weights/humanseg_mobile_ckpt \
--batch_size 8 \
--learning_rate 0.001 \
--num_epochs 10 \
--image_shape 192 192
其中参数含义如下：
--model_type: 模型类型，可选项为：HumanSegServer、HumanSegMobile和HumanSegLite
--save_dir: 模型保存路径
--data_dir: 数据集路径
--train_list: 训练集列表路径
--val_list: 验证集列表路径
--pretrained_weights: 预训练模型路径
--batch_size: 批大小
--learning_rate: 初始学习率
--num_epochs: 训练轮数
--image_shape: 网络输入图像大小（w, h）
（2）通过quant_offline.py实现离线量化（quant_online.py可实现在线量化）：
python quant_offline.py --model_dir output/best_model \
--data_dir data/mini_supervisely \
--quant_list data/mini_supervisely/val.txt \
--save_dir output/quant_offline \
--image_shape 192 192
其中参数含义如下：
--model_dir: 待量化模型路径
--data_dir: 数据集路径
--quant_list: 量化数据集列表路径，一般直接选择训练集或验证集
--save_dir: 量化模型保存路径
--image_shape: 网络输入图像大小（w, h）
（3）通过export.py实现模型导出：
python export.py --model_dir output/best_model \
--save_dir output/export
其中参数含义如下：
--model_dir: 模型路径
--save_dir: 导出模型保存路径
（4）通过infer.py实现模型预测
python infer.py --model_dir output/best_model \
--data_dir data/mini_supervisely \
--test_list data/mini_supervisely/test.txt \
--image_shape 192 192
其中参数含义如下：
--model_dir: 模型路径
--data_dir: 数据集路径
--test_list: 测试集列表路径
--image_shape: 网络输入图像大小（w, h）
人像分割和背景替换快速体验
PaddleSeg可实现对图像、视频的人像分割和背景替换。这里以视频为例，代码已经内置在video_infer.py（视频分割），bg_replace.py（背景替换）中，简单两行命令即可快速体验人像分割和背景替换效果。
# 对人像视频进行分割处理
python video_infer.py --model_dir pretrained_weights/humanseg_lite_inference --video_path data/video_test.mp4
# 对人像视频进行背景替换处理, 可通过'--background_video_path'传入背景视频
python bg_replace.py --model_dir pretrained_weights/humanseg_lite_inference --video_path data/video_test.mp4 --background_image_path data/background.jpg
效果如下：
视频 背景 背景替换效果
PaddleSeg新版本同步发布了人像分割教程，方便在线体验。
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/475345
超轻量级人像分割模型Human
-Seglite，最小只有187k！
PaddleSeg开源了在大规模人像数据上训练过的5个预训练模型，满足多种使用场景的需求，这些模型简单经过Fine-tune即可训练出自己的人像分割模型。
计算耗时运行环境：cpu：骁龙855， 内存：6GB， 图片大小：192*192。
从上表可以看到，PaddleSeg不仅推出了服务端应用的预训练模型，还提供了专门针对移动端实时分割场景的模型，例如手机自拍人像的实时处理。
该场景下由于移动设备算力、内存受限，所以需要更轻量级的模型，而且通常要求处理效率是30FPS，对应的预测时间需要在33ms以下。
本次PaddleSeg提供的HumanSegLite模型，采用更轻量的网络结构- 优化后的ShuffleNetV2，并采用飞桨模型压缩工具PaddleSlim的量化技术进一步压缩模型的体积，达到速度和精度的平衡，最终生成的预训练模型大小仅187K！预测时间11.8ms，为开发者实现移动端实时分割任务提供有利武器。
执行以下脚本即可下载HumanSeg预训练模型：
python pretrained_weights/download_pretrained_weights.py
视频光流后处理方案，视频
级别实时分割处理的利器！
针对移动端视频的图像分割效果往往不太理想的问题，可利用时序信息结合光流法，对分割结果进行优化，即视频光流后处理方案。
什么是光流后处理？
下面先简单看一下光流(optical flow)的概念：运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。包括稀疏光流和稠密光流。
稀疏光流: 计算部分像素的光流，速度快，效果差。
稠密光流：计算每个像素的光流，速度慢，效果好。
（图片来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/74460341）
如何平衡光流效果与速度？
可采用DIS光流算法（Dense Inverse Search-basedmethod），属于快速稠密光流，是一种在光流质量和计算时间中取得平衡的算法。优点是运算速度快的稠密光流，可达到实时要求。
DIS光流算法示意图（速度越慢，效果越精细）
如何用光流算法改善视频分割结果？
将分割的结果和DIS光流算法的预测结果融合，即可得到改善后的结果。
具体方案：
根据时序图像，计算相邻两帧的DIS光流（对应像素的位置关系）
根据DIS光流找到前一帧融合结果Flast的运动预测结果P
根据光流大小判断融合权重W
融合结果 F = S*W + P*（1-W），其中S为当前帧分割结果，P为上一帧的运动预测结果
对比光流后处理的视频分割效果
光流后处理的代码已内置在video_infer.py中，可快速体验效果。
# 人像视频分割，自带光流后处理效果
python video_infer.py --model_dir pretrained_weights/humanseg_lite_inference --video_path data/video_test.mp4
左（原图）、中（无光流后处理的分割效果）、右（含光流后处理的分割效果）
对比上图可以看出，进行光流后处理后，消除了人像边缘闪烁的问题，在人物头顶处尤为明显，另外减轻了人像边缘的锯齿效应，使得边缘更平滑。
PaddleSeg更多升级动态
除了人像分割场景的升级支持以外，PaddleSeg本次还带来一项利器，针对图像分割任务中，经常出现类别分布不均匀的情况，例如：工业产品的瑕疵检测、道路提取及病变区域提取等，提供了损失函数Lovasz Loss的支持，解决类别不均衡问题。
lovasz loss损失函数简介
Lovasz loss基于子模损失(submodular losses)的凸Lovasz扩展，对神经网络的mean IoU损失进行优化。Lovasz loss根据分割目标的类别数量可分为两种：lovasz hinge loss和lovasz softmax loss. 其中lovasz hinge loss适用于二分类问题。在仅有两个像素预测的情形下，lovasz hinge loss的函数曲面图如下所示：
lovasz softmax loss适用于多分类问题。同样在仅有两个像素预测的情形下，lovasz softmax loss的函数曲面图如下所示：
该内容发表在CVPR 2018上，可参考如下文献了解具体原理。
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/html/Berman_The_LovaSz-Softmax_Loss_CVPR_2018_paper.html
一堆数学概念没看懂？没关系，不妨碍我们使用lovasz loss来解决类别不平衡问题，提升分割效果。
lovasz loss损失函数使用指南
接下来介绍如何在PaddleSeg中使用lovasz loss进行训练。需要注意的是，通常的直接训练方式并一定管用，我们推荐另外2种训练方式：
（1）与softmax loss或bce loss(binary cross-entropy loss)加权结合使用。
（2）先使用softmax loss或bec loss进行训练，再使用lovasz softmax loss或lovasz hinge loss进行finetuning.
配置lovasz loss仅需要设定2个参数：
首先通过cfg.SOLVER.LOSS参数选择训练时的损失函数， 例如cfg.SOLVER.LOSS=['lovasz_hinge_loss','bce_loss']将指定训练loss为lovasz hinge loss与bce loss的组合。cfg.SOLVER.LOSS=['lovasz_softmax_loss','softmax_loss']将指定训练loss为lovasz softmax loss与softmax loss的组合。
其次，也可以通过cfg.SOLVER.LOSS_WEIGHT参数对不同loss进行权重配比，从而灵活地进行训练调参（方便小伙伴们进行“炼丹”）。Lovasz hinge loss配置位于PaddleSeg/configs/lovasz_hinge_deeplabv3p_mobilenet_road.yaml，如下所示：
SOLVER:
LOSS: ["lovasz_hinge_loss","bce_loss"]
LOSS_WEIGHT:
LOVASZ_HINGE_LOSS: 0.5
BCE_LOSS: 0.5
Lovasz softmax loss配置位于PaddleSeg/configs/lovasz_softmax_deeplabv3p_mobilenet_pascal.yaml，如下所示：
SOLVER:
LOSS: ["lovasz_softmax_loss","softmax_loss"]
LOSS_WEIGHT:
LOVASZ_SOFTMAX_LOSS: 0.2
SOFTMAX_LOSS: 0.8
实际效果
来看看lovasz loss的实际效果。在道路提取任务中，道路在图片中所占比例往往很小，是典型的类别不均衡场景。
我们使用lovasz loss和softmax loss分别进行训练，分割效果如下：
可以看出，softmax loss训练的结果中道路并不连续，主干道部分缺失尤为严重。而lovasz loss训练的结果提升显著，主干道并无缺失，连小路也基本连续。
Lovasz loss具体使用教程请参见：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/develop/docs/lovasz_loss.md
如在使用过程中有问题，可加入飞桨官方QQ群进行交流：703252161。
如果您想详细了解更多飞桨的相关内容，请参阅以下文档。
更多PaddleSeg的应用方法，欢迎访问项目地址：
GitHub:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg
Gitee:
https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleSeg
官网地址：
https://www.paddlepaddle.org.cn
飞桨开源框架项目地址：
GitHub:
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
Gitee:
https://gitee.com/paddlepaddle/Paddle
END
