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Raw Blame History

常见问题解答（FAQ）

我们在这里列出了使用时的一些常见问题及其相应的解决方案。如果您发现有一些问题被遗漏，请随时提 PR 丰富这个列表。如果您无法在此获得帮助，请使用 issue模板创建问题，但是请在模板中填写所有必填信息，这有助于我们更快定位问题。

安装

兼容的MMSegmentation和MMCV版本如下。请安装正确版本的MMCV以避免安装问题。

MMSegmentation version	MMCV version	MMEngine version	MMClassification (optional) version	MMDetection (optional) version
dev-1.x branch	mmcv >= 2.0.0rc4	MMEngine >= 0.5.0	mmcls>=1.0.0rc0	mmdet >= 3.0.0rc6
1.x branch	mmcv >= 2.0.0rc4	MMEngine >= 0.5.0	mmcls>=1.0.0rc0	mmdet >= 3.0.0rc6
1.0.0rc6	mmcv >= 2.0.0rc4	MMEngine >= 0.5.0	mmcls>=1.0.0rc0	mmdet >= 3.0.0rc6
1.0.0rc5	mmcv >= 2.0.0rc4	MMEngine >= 0.2.0	mmcls>=1.0.0rc0	mmdet>=3.0.0rc6
1.0.0rc4	mmcv == 2.0.0rc3	MMEngine >= 0.1.0	mmcls>=1.0.0rc0	mmdet>=3.0.0rc4, <=3.0.0rc5
1.0.0rc3	mmcv == 2.0.0rc3	MMEngine >= 0.1.0	mmcls>=1.0.0rc0	mmdet>=3.0.0rc4 <=3.0.0rc5
1.0.0rc2	mmcv == 2.0.0rc3	MMEngine >= 0.1.0	mmcls>=1.0.0rc0	mmdet>=3.0.0rc4 <=3.0.0rc5
1.0.0rc1	mmcv >= 2.0.0rc1, <=2.0.0rc3>	MMEngine >= 0.1.0	mmcls>=1.0.0rc0	Not required
1.0.0rc0	mmcv >= 2.0.0rc1, <=2.0.0rc3>	MMEngine >= 0.1.0	mmcls>=1.0.0rc0	Not required

如果您已经安装了版本不合适的 mmcv，请先运行pip uninstall mmcv卸载已安装的 mmcv，如您先前安装的为 mmcv-full(存在于 OpenMMLab 1.x),请运行pip uninstall mmcv-full进行卸载。

如出现"No module named 'mmcv'";
1. 使用pip uninstall mmcv卸载环境中现有的mmcv。
2. 按照安装说明安装对应的mmcv。

如何获知模型训练时需要的显卡数量

看模型的config文件的命名。可以参考学习配置文件中的配置文件命名风格部分。比如，对于名字为segformer_mit-b0_8xb1-160k_cityscapes-1024x1024.py的config文件，8xb1代表训练其对应的模型需要的卡数为8，每张卡中的batch size为1。
看模型的log文件。点开该模型的log文件，并在其中搜索nGPU，在nGPU后的数字个数即训练时所需的卡数。比如，在log文件中搜索nGPU得到nGPU 0,1,2,3,4,5,6,7的记录，则说明训练该模型需要使用八张卡。

auxiliary head 是什么

简单来说，这是一个提高准确率的深度监督技术。在训练阶段，decode_head 用于输出语义分割的结果，auxiliary_head 只是增加了一个辅助损失，其产生的分割结果对你的模型结果没有影响，仅在在训练中起作用。您可以阅读这篇论文了解更多信息。

运行测试脚本时如何输出绘制分割掩膜的图像

在测试脚本中，我们提供了--out参数来控制是否输出保存预测的分割掩膜图像。您可以运行以下命令输出测试结果:

python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} --out ${OUTPUT_DIR}

更多用例细节可查阅文档，PR #2712以及迁移文档了解相关说明

如何处理二值分割任务?

MMSegmentation 使用 num_classes 和 out_channels 来控制模型最后一层 self.conv_seg 的输出. 更多细节可以参考这里.

num_classes 应该和数据集本身类别个数一致，当是二值分割时，数据集只有前景和背景两类, 所以 num_classes 为 2. out_channels 控制模型最后一层的输出的通道数，通常和 num_classes 相等, 但当二值分割时候, 可以有两种处理方法, 分别是：

设置 out_channels=2, 在训练时以 Cross Entropy Loss 作为损失函数, 在推理时使用 F.softmax() 归一化 logits 值, 然后通过 argmax() 得到每个像素的预测结果.
设置 out_channels=1, 在训练时以 Binary Cross Entropy Loss 作为损失函数, 在推理时使用 F.sigmoid() 和 threshold 得到预测结果, threshold 默认为 0.3.

对于实现上述两种计算二值分割的方法, 需要在 decode_head 和 auxiliary_head 的配置里修改. 下面是对样例 pspnet_unet_s5-d16.py 做出的对应修改.

(1) num_classes=2, out_channels=2 并在 CrossEntropyLoss 里面设置 use_sigmoid=False.

decode_head=dict(
    type='PSPHead',
    in_channels=64,
    in_index=4,
    num_classes=2,
    out_channels=2,
    loss_decode=dict(
        type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=1.0)),
auxiliary_head=dict(
    type='FCNHead',
    in_channels=128,
    in_index=3,
    num_classes=2,
    out_channels=2,
    loss_decode=dict(
        type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=0.4)),

(2) num_classes=2, out_channels=1 并在 CrossEntropyLoss 里面设置 use_sigmoid=True.

decode_head=dict(
    type='PSPHead',
    in_channels=64,
    in_index=4,
    num_classes=2,
    out_channels=1,
    loss_decode=dict(
        type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=1.0)),
auxiliary_head=dict(
    type='FCNHead',
    in_channels=128,
    in_index=3,
    num_classes=2,
    out_channels=1,
    loss_decode=dict(
        type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=0.4)),

`reduce_zero_label` 的作用

数据集中 reduce_zero_label 参数类型为布尔类型, 默认为 False, 它的功能是为了忽略数据集 label 0. 具体做法是将 label 0 改为 255, 其余 label 相应编号减 1, 同时 decode head 里将 255 设为 ignore index, 即不参与 loss 计算. 以下是 reduce_zero_label 具体实现逻辑:

if self.reduce_zero_label:
    # avoid using underflow conversion
    gt_semantic_seg[gt_semantic_seg == 0] = 255
    gt_semantic_seg = gt_semantic_seg - 1
    gt_semantic_seg[gt_semantic_seg == 254] = 255

关于您的数据集是否需要使用reduce_zero_label，有以下两类情况：

例如在Potsdam数据集上，有 0-不透水面、1-建筑、2-低矮植被、3-树、4-汽车、5-杂乱，六类。但该数据集提供了两种RGB标签，一种为图像边缘处有黑色像素的标签，另一种是没有黑色边缘的标签。对于有黑色边缘的标签，在 dataset_converters.py中，其将黑色边缘转换为label 0，其余标签分别为 1-不透水面、2-建筑、3-低矮植被、4-树、5-汽车、6-杂乱，那么此时，就应该在数据集potsdam.py中将reduce_zero_label=True。如果使用的是没有黑色边缘的标签，那么mask label中只有0-5，此时就应该使reduce_zero_label=False。需要结合您的实际情况来使用。
例如在第0类为background类别的数据集上，如果您最终是需要将背景和您的其余类别分开时，是不需要使用reduce_zero_label的，此时在数据集中应该将其设置为reduce_zero_label=False

注意: 使用 reduce_zero_label 请确认数据集原始类别个数, 如果只有两类, 需要关闭 reduce_zero_label 即设置 reduce_zero_label=False.

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