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语义分割的整体实现代码大致思路很简单，但是具体到细节，就有很多可说的东西。
之前写过一篇文章，可能有些地方现在又有了新的思路或者感受，或者说之前没有突出重点。
作为一个小白，这里把自己知道的知识写一下，事无巨细，希望看到的人能有所收获。
一、文件思路
总的来说，语义分割代码可以分为如下几个部分：
- data：图像数据
- data/train：训练集数据
- data/train/img：训练集原始图像img
- data/train/label：训练集原始图像label
- data/val：验证集数据
- data/val/img：验证集原始图像img
- data/val/label：验证集原始图像label
- dataset：将本地数据转化成pytorch对应的DataSet的文件
- model：网络模型
- utils：工具文件
- utils/args：参数类
- utils/utils：通用方法类
- train.py：训练网络代码
当然，这只是一种划分文件的思路，还有很多不错的思路，大家选择一种即可。
二、代码实现思路
代码实现思路其实就是对上面文件的诠释了。
1、图像数据
没有图像数据啥也做不了，所以我们首先要从数据说起。
针对数据来讲，有哪些需要注意的事项呢？
- 图像数据是否过大
- 图像数据是否需要增强预处理
- 图像数据是否需要提前切分为测试集和验证集
1、图像数据过大
当图像数据过大时，很容易造成内存满的问题，导致我们训练失败。
方法：A、采用cv2.resize将图像缩小。B、将图像split为小图像。
2、图像提前预处理
图像提前预处理是为了让图像更好的去训练，如果原始图像存在过于模糊等问题，那么我们就需要做一些预处理操作。
方法：采用各种数据增强库，如：albumentations库，对图像亮度、对比度、锐度等进行增强。
3、图像数据是否提前切分为测试集和验证集
一般来说，我们在代码实现阶段可以将图像进行切分，当然，如果图像数据表示很明显简单，我们完全可以手动将数据分为测试集和验证集，这就免了在代码中实现对图像读取切分等操作了，自愿而为。
2、将本地图像数据集转化为pytorch的DataSet
本地图像数据执行完第一步之后，我们便来到了这一步。
为什么要将本地图像数据集转化为pytorch的DataSet呢？
这是因为我们要使用pytorch中的DataLoader类，DataSet作为DataLoader类的参数，必须满足pytorch的要求。
具体怎么实现呢？很简单，大家可以上网搜一下：如何将数据转化为pytorch的数据集。这里简单说一下。
class DataSet(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self):
super().__init__()
def __len__(self):
return len(img_list)
def __getitem__(self, idx):
return img, label如上所示，我们只需写一个类，继承torch.utils.data.Dataset类，然后重写它的__len__()方法和__getitem__()方法即可。
其中__len__()方法是返回数据集大小，__getitem__()方法是返回对应idx的img和label。
这里又要说一个重点了！！！
- 图像数据增强
- 图像数据对应矩阵数据格式
- img和label的处理
- 数据集切分
1、图像数据增强
这里的增强不同于之前的图像数据离线预处理，图像数据预处理是为了让图像变得更好，让模型更容易训练。
而这里的图像在线增强是为了让图像变坏，增大训练难度，比如反转等。
一般使用：
class torchvision.transforms.Compose(transforms)不过这里也有两个重要的操作，比如：(一般我们是要对img进行如下处理)
class torchvision.transforms.Normalize(mean, std)
给定均值：(R,G,B) 方差：（R，G，B），将会把Tensor正则化。即：Normalized_image=(image-mean)/std。
class torchvision.transforms.ToTensor
把一个取值范围是[0,255]的PIL.Image或者shape为(H,W,C)的numpy.ndarray，转换成形状为[C,H,W]，取值范围是[0,1.0]的torch.FloadTensor2、图像数据对应矩阵数据格式
为什么说这个问题呢，因为这个对应了你使用什么损失函数。如果你使用了交叉熵损失，你就要将label转化为long形式，如果你使用MSE损失，那么你就要将label转化为float形式，这个可以在报错的时候再改正。
3、img和label的处理
一个重点！！！
img和label的处理主要是其维度的处理，当然，这个东西我也不是太理解具体细节。
但是，我知道的是，维度取决于你采用什么损失函数。
如果你采用MSE，那么你就要将label处理成(分类数，label.shape[0], label.shape[1])三维，这样，在计算的时候，label的维度就变成了(batch_size, NUM_CLASSES, label.shape[0], label.shape[1])四维，然后和模型输出output四维进行计算。
如果你采用交叉熵，那么你不用对label维度进行处理，这样label计算时候的维度就是(batch_size, label.shape[0], label.shape[1])三维，因为交叉熵计算的(output, label)固定label比output少一维。
一个重点！！！
label归一化后，处理成mask形式，也就是对每个像素打了标签。
如果是二分类，则将label处理成0、1矩阵，如果三分类，则将label处理成0、1、2矩阵。
4、数据集切分
当你处理完数据后，可以用代码划分数据集，例如：
采用这个方法：from torch.utils.data import random_splitdataset = BagDataset(transform)
train_size = int(0.9 * len(dataset)) # 整个训练集中，百分之90为训练集
test_size = len(dataset) - train_size
train_dataset, test_dataset = random_split(dataset, [train_size, test_size]) # 划分训练集和测试集3、网络模型
实现了第1步和第2步后，基本上我们的数据处理就差不多了，简述一下我们之前做了什么：
- 数据预处理、切分
- 数据归一化、维度变换
- 数据集切分
然后我们的数据阶段基本就结束了，然后我们就开始写模型了，当然，这部分不做多阐述，因为模型基本上一搜一堆，这不是我们讲本文章的重点。具体怎么写一个网络结构需要大家自己去学习了。
4、args和utils
args主要是一些参数的设置，比如：
import os
import torch
class Args():
def __init__(self):
super().__init__()
# 输入通道数
self.in_channel = 1
# 几分类问题
self.NUM_CLASSES = 2
# 设置太大会内存溢出
self.batch_size = 3
# 线程数
self.num_workers = 4
# 学习率
self.lr = 0.001
# 数据集根目录
self.path = 'data'
# 训练集地址
self.train_mode = 'train'
# 验证集地址
self.val_mode = 'val'
# 设置多gpu
self.gpu_ids = [0, 1, 2]
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0, 1, 2'
self.cuda = torch.cuda.is_available()utils主要是一些方法，具体你需要哪些方法，都可以写进去，比如切分数据集，合并数据集，判断路径是否存在，图像转化等等。
5、train.py
DataSet有了、Model有了，接下来到了最重要的部分，就是讲data—–>model了。
先讲训练trainer的部分。
- 设置DataLoader，将数据集传入
- 获得模型，设置多GPU并行
- 设置优化器
- 设置损失标准
- 从dataloader中获取数据
- 优化器梯度设置0
- 将img传入net获得output
- 计算output和label的损失
- 损失反向传播
- 优化器执行下一步
- 执行一段时间，保存net模型
1、设置DataLoader，将数据集传入，如：
self.train_dataset = DataSet(path=self.args.path, mode=self.args.train_mode)
self.train_img_loader = DataLoader(dataset=self.train_dataset, batch_size=self.args.batch_size, shuffle=False,
num_workers=self.args.num_workers)2、获得模型，设置多GPU并行，如：
self.net = UNet(self.args.in_channel, self.args.NUM_CLASSES).cuda()
self.net = nn.DataParallel(self.net, self.args.gpu_ids)3、设置优化器
4、设置损失标准，如：
self.optimizer = torch.optim.Adam(self.net.parameters())
self.criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss().cuda()5、从dataloader中获取数据
6、优化器梯度设置0
7、将img传入net获得output
8、计算output和label的损失
9、损失反向传播
10、优化器执行下一步，如：
self.net.train()
for i,[img, label] in enumerate(self.train_img_loader):
self.optimizer.zero_grad()
label = label.long()
if self.args.cuda:
img, label = img.cuda(), label.cuda()
output = self.net(img)
loss = self.criterion(output, label)
loss.backward()
self.optimizer.step()11、执行一段时间，保存net模型
这里有哪些需要注意的呢？
- 多GPU时，.cuda()写在model、criterion、img、label的后面。
- 可是使用一些输出的控件进行显示。
再说valid验证的部分(当然，这部分可有可无)
这里只说注意事项！！！
- 验证的时候我们的模型是固定参数的了，所以这里不能写net.train()了，要写net.eval()
- 验证的时候因为模型参数不用变化，所以没有优化器的设置，不需要损失的反向传播
6、测试test
这里又多加了一个test用来测试，为什么要说这个呢，这是因为这里有很多细节的东西需要说一下。
之前的操作分别对img、label、output做了哪些操作呢？
举个例子：
img的操作基本为：
输入灰度图(二维[W, H])–>Resize成[1, H, W]（为什么要将其resize成3维呢，这是因为net的输入必须是4维的，在DataLoader中加上BatchSize变成了[B, 1, W, H]，正好满足输入要求）–>标准化/归一化（0～1之间）–>在DataLoader中变为四维[B，1，W，H](其实到这里就完成了，但是如果想要再次输出的话)–>Resize成三维[B, W, H]–>*std–>+mean–>然后取batchsize中每一张图二维[W, H]即可。
label的操作基本为(如果采用CrossEntropy损失函数)：
输入灰度图(二维[W, H])–>将灰度图encode成segmap（如果是像素二分类，则变为0-1矩阵，分别对应不同的分类）–>在DataLoader中变成了三维[B, W, H](这样就可以和output四维计算交叉熵损失了，交叉熵损失两个参数的维度分别是:[n,n-1], 其实到这里就完了，如果想要再次输出的话)–>取每一张图二维[W, H]Decode成0～255的矩阵即可。
output的操作基本为:
输出为4位矩阵[B, NUM_CLASSES, W, H]–>采用torch.argmax(output, dim=1).cpu().numpy()将output各个channel图片融合，并降维为[B, W, H]–>取每个batchsize的输出二维[W, H]decode成0～255的矩阵即可。
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