前言

图像分割可以分为两类：语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation），前面已经给大家介绍过两者的区别，并就如何在labview上实现相关模型的部署也给大家做了讲解，今天和大家分享如何使用labview 实现deeplabv3+的语义分割，并就 Pascal VOC2012 (DeepLabv3Plus-MobileNet) 上的分割结果和城市景观的分割结果（DeepLabv3Plus-MobileNet）给大家做一个分享。

一、什么是deeplabv3+

Deeplabv3+是一个语义分割网络，使用DeepLabv3作为Encoder模块，并添加一个简单且有效的Decoder模块来获得更清晰的分割。即网络主要分为两个部分：Encoder和Decoder；论文中采用的是Xception作为主干网络（在代码中也可以根据需求替换成MobileNet，本文示例中即使用的MobileNet），然后使用了ASPP结构，解决多尺度问题；为了将底层特征与高层特征融合，提高分割边界准确度，引入Decoder部分。

Encoder-Decoder网络已经成功应用于许多计算机视觉任务，通常，Encoder-Decoder网络包含：

逐步减少特征图并提取更高语义信息的Encoder模块
逐步恢复空间信息的Decoder模块

请添加图片描述

二、LabVIEW调用DeepLabv3+实现图像语义分割

1、模型获取及转换

下载预训练好的.pth模型文件，下载链接：https://share.weiyun.com/qqx78Pv5 ，我们选择主干网络为Mobilenet的模型
git上下载开源的整个项目文件，链接为：https://github.com/VainF/DeepLabV3Plus-Pytorch
根据requirements.txt 安装所需要的库

pip install -r requirements.txt

原项目中使用的模型为.pth，我们将其转onnx模型，
将best_deeplabv3plus_mobilenet_voc_os16.pth转化为deeplabv3plus_mobilenet.onnx，具体转化模型代码如下：

import network
import numpy as np
import torch
from torch.autograd import Variable
from torchvision import models
import os
import re

dirname, filename = os.path.split(os.path.abspath(__file__))
print(dirname)

def get_pytorch_onnx_model(original_model):
    # define the directory for further converted model save
    onnx_model_path = dirname
    # define the name of further converted model
    onnx_model_name = "deeplabv3plus_mobilenet.onnx"

    # create directory for further converted model
    os.makedirs(onnx_model_path, exist_ok=True)

    # get full path to the converted model
    full_model_path = os.path.join(onnx_model_path, onnx_model_name)

    # generate model input
    generated_input = Variable(
        torch.randn(1, 3, 513, 513)
    )

    # model export into ONNX format
    torch.onnx.export(
        original_model,
        generated_input,
        full_model_path,
        verbose=True,
        input_names=["input"],
        output_names=["output"],
        opset_version=11
    )

    return full_model_path

model = network.modeling.__dict__["deeplabv3plus_mobilenet"](num_classes=21, output_stride=8)
checkpoint = torch.load("best_deeplabv3plus_mobilenet_voc_os16.pth", map_location=torch.device('cpu'))
model.load_state_dict(checkpoint["model_state"])
full_model_path = get_pytorch_onnx_model(model)

将best_deeplabv3plus_mobilenet_cityscapes_os16.pth转化为deeplabv3plus_mobilenet_cityscapes.onnx，具体转化模型代码如下：

import network
import numpy as np
import torch
from torch.autograd import Variable
from torchvision import models
import os
import re


dirname, filename = os.path.split(os.path.abspath(__file__))
print(dirname)

def get_pytorch_onnx_model(original_model):
    # define the directory for further converted model save
    onnx_model_path = dirname
    # define the name of further converted model
    onnx_model_name = "deeplabv3plus_mobilenet_cityscapes.onnx"

    # create directory for further converted model
    os.makedirs(onnx_model_path, exist_ok=True)

    # get full path to the converted model
    full_model_path = os.path.join(onnx_model_path, onnx_model_name)

    # generate model input
    generated_input = Variable(
        torch.randn(1, 3, 513, 513)
    )

    # model export into ONNX format
    torch.onnx.export(
        original_model,
        generated_input,
        full_model_path,
        verbose=True,
        input_names=["input"],
        output_names=["output"],
        opset_version=11
    )

    return full_model_path


model = network.modeling.__dict__["deeplabv3plus_mobilenet"](num_classes=19, output_stride=8)
checkpoint = torch.load("best_deeplabv3plus_mobilenet_cityscapes_os16.pth", map_location=torch.device('cpu'))
model.load_state_dict(checkpoint["model_state"])
full_model_path = get_pytorch_onnx_model(model)

注意：我们需要将以上两个脚本保存并与network文件夹同路径

2、LabVIEW 调用基于 Pascal VOC2012训练的deeplabv3+实现图像语义分割（deeplabv3+_onnx.vi）

经过实验发现，opencv dnn因缺少一些算子，所以无法加载deeplabv3+ onnx模型，所以我们选择使用LabVIEW开放神经网络交互工具包【ONNX】来加载并推理整个模型，实现语义分割，程序源码如下：
在这里插入图片描述

3、LabVIEW Pascal VOC2012上的分割结果（deeplabv3+_onnx.vi）

在这里插入图片描述

4、LabVIEW 调用基于 Cityscapes 训练的deeplabv3+实现图像语义分割（deeplabv3+_onnx_cityscape.vi）

如下图所示即为程序源码，我们对比deeplabv3+_onnx.vi，发现其实只需要把模型和待检测的图片更换，图片尺寸比例也做一个修改即可
在这里插入图片描述

5、LabVIEW 城市景观的分割结果（deeplabv3+_onnx_cityscape.vi）

在这里插入图片描述

三、项目源码及模型下载

欢迎关注微信公众号: VIRobotics，回复关键字：deepLabv3+ 语义分割源码 获取本次分享内容的完整项目源码及模型。

附加说明

操作系统：Windows10
python：3.6及以上
LabVIEW：2018及以上 64位版本
视觉工具包：techforce_lib_opencv_cpu-1.0.0.73.vip
LabVIEW开放神经网络交互工具包【ONNX】：virobotics_lib_onnx_cpu-1.0.0.13.vip