windows10使用cuda11搭建pytorch深度学习框架——运行Dlinknet提取道路(三)——模型精度评估代码完善_dlinknet 代码

重新调试好代码，使用Dinknet34模型对数据集进行训练
数据集大小为1480张图片
运行时间为2022年1月12日16：00
记录下该模型训练时间

但如何评估模型的精度也是一个问题，因此作如下总结

模型精度评估

评价指标：
　　准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。

IoU

IoU这一值，可以理解为系统预测出来的框与原来图片中标记的框的重合程度。 计算方法即检测结果Detection Result与 Ground Truth 的交集比上它们的并集，即为检测的准确率。
　　是模型结果和标签作比较，但标签不一定是最后的道路真实数据

准确率 （Accuracy）

分对的样本数除以所有的样本数 ，即：准确（分类）率 = 正确预测的正反例数 / 总数。
准确率一般用来评估模型的全局准确程度，不能包含太多信息，无法全面评价一个模型性能。

精确率（Precision）与召回率（Recall）

一些相关的定义。假设现在有这样一个测试集，测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成，假设你的分类系统最终的目的是：能取出测试集中所有飞机的图片，而不是大雁的图片。
True positives : 正样本被正确识别为正样本，飞机的图片被正确的识别成了飞机。
True negatives: 负样本被正确识别为负样本，大雁的图片没有被识别出来，系统正确地认为它们是大雁。
False positives: 假的正样本，即负样本被错误识别为正样本，大雁的图片被错误地识别成了飞机。 False negatives: 假的负样本，即正样本被错误识别为负样本，飞机的图片没有被识别出来，系统错误地认为它们是大雁。
　　Precision其实就是在识别出来的图片中，True positives所占的比率。也就是本假设中，所有被识别出来的飞机中，真正的飞机所占的比例。
　 Recall 是测试集中所有正样本样例中，被正确识别为正样本的比例。也就是本假设中，被正确识别出来的飞机个数与测试集中所有真实飞机的个数的比值。
　　
　Precision-recall 曲线：改变识别阈值，使得系统依次能够识别前K张图片，阈值的变化同时会导致Precision与Recall值发生变化，从而得到曲线。
　　如果一个分类器的性能比较好，那么它应该有如下的表现：在Recall值增长的同时，Precision的值保持在一个很高的水平。而性能比较差的分类器可能会损失很多Precision值才能换来Recall值的提高。通常情况下，文章中都会使用Precision-recall曲线，来显示出分类器在Precision与Recall之间的权衡。
　　有道路真实数据后就可以把提取结果和道路真值作比较，计算准确率召回率

OSM

获取OpenStreetMap（OSM）
https://zhuanlan.zhihu.com/p/25889246
实在没有真实数据就只能自己下osm之类的自己改

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2022年1月13日11：00训练完成

接下来运行测试程序
test.py
输出结果

现在尝试训练3005个样本集
3005个样本集从2022年1月13日16：00开始跑
2022年1月15日16：30跑完

PyTorch绘制训练过程的accuracy和loss曲线

import绘制库

import matplotlib.pyplot as plt
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绘制代码

Loss_list = []
Accuracy_list = []

Loss_list.append(train_loss)
Accuracy_list.append(100 * train_acc / (len(train_dataset)))

x1 = range(0, 200)
x2 = range(0, 200)
y1 = Accuracy_list
y2 = Loss_list
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x1, y1, 'o-')
plt.title('Test accuracy vs. epoches')
plt.ylabel('Test accuracy')
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x2, y2, '.-')
plt.xlabel('Test loss vs. epoches')
plt.ylabel('Test loss')
plt.show()
plt.savefig("accuracy_loss.jpg")

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我这里修改之后的代码是这样的：

x1 = range(0, len(Loss_list))    
y1 = Loss_list
plt.plot(x1, y1, 'o-')
plt.title('Model loss vs. epoches')
plt.ylabel('Model loss')
plt.savefig("model_loss.jpg")
plt.show()
mylog.write('Finish!')
print ('Finish!')
mylog.close()
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这里要注意
一定要在 plt.show() 之前调用 plt.savefig()；
如果在 plt.show() 后调用了plt.savefig() ，在 plt.show() 后实际上已经创建了一个新的空白的图片，这时候你再 plt.savefig() 就会保存这个新生成的空白图片
所以保存的图片将会是一片空白！！！！注意这两者的位置！！！
保存的结果：

PyTorch计算mIou(mean intersection over union)和pa(pixel accuracy)

miou计算需要使用到compute_mIoU函数
相关叙述这篇博文解释的很好

如果只输出miou那么可以查看这个代码来实现
这里需要用到头文件utils

import os
from PIL import Imagefrom tqdm import tqdm
from deeplab import DeeplabV3from utils.utils_metrics import compute_mIoU

'''进行指标评估需要注意以下几点：1、该文件生成的图为灰度图，因为值比较小，按照PNG形式的图看是没有显示效果的，所以看到近似全黑的图是正常的。2、该文件计算的是验证集的miou，当前该库将测试集当作验证集使用，不单独划分测试集'''

if __name__ == "__main__":
#---------------------------------------------------------------------------#    #   miou_mode用于指定该文件运行时计算的内容    #   miou_mode为0代表整个miou计算流程，包括获得预测结果、计算miou。    #   miou_mode为1代表仅仅获得预测结果。    #   miou_mode为2代表仅仅计算miou。    #---------------------------------------------------------------------------#
	miou_mode       = 2
	#------------------------------#    #   分类个数+1、如2+1    #------------------------------#
	num_classes     = 2
	#   区分的种类，和json_to_dataset里面的一样
	 # name_classes    = ["background","aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"]    
	 name_classes    = ["nonroad","road"]
	 #   指向VOC数据集所在的文件夹    #   默认指向根目录下的VOC数据集
	 VOCdevkit_path  = 'G:/Feng/TMP/Semantic segmentation/daima/VOCdevkit'
    	image_ids   = open(os.path.join(VOCdevkit_path, "VOC2007/ImageSets/Segmentation/val.txt"),'r').read().splitlines()     
    	gt_dir      = os.path.join(VOCdevkit_path, "VOC2007/SegmentationClass/")    
    	pred_dir    = "G:/Feng/TMP/Semantic segmentation/daima/VOCdevkit/miou_out"
    	if miou_mode == 0 or miou_mode == 1:        
    		if not os.path.exists(pred_dir):            
    			os.makedirs(pred_dir)                    
    		print("Load model.")        
    		deeplab = DeeplabV3()        
    		print("Load model done.")
        	print("Get predict result.")        
        	for image_id in tqdm(image_ids):            
	        	image_path  = os.path.join(VOCdevkit_path, "VOC2007/JPEGImages/"+image_id+".jpg")            
	        	image       = Image.open(image_path)            
	        	image       = deeplab.get_miou_png(image)            
	        	image.save(os.path.join(pred_dir, image_id + ".png"))        
	        print("Get predict result done.")
    		if miou_mode == 0 or miou_mode == 2:        
    		print("Get miou.")        
    		compute_mIoU(gt_dir, pred_dir, image_ids, num_classes, name_classes)  # 执行计算mIoU的函数        
    		print("Get miou done.")


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这里对于compute_mIoU函数的参数进行一些解释
gt_dir：VOCdevkit/VOC2007/SegmentationClass/ 是分割的png标签图片目录
pred_dir：miou_out是输出miou结果的目录，没有时会创建
png_name_list：是读取的验证集的png图片的名称序列
这里得获取png_name_list
相关方法如下

Python 利用os 获取文件夹中每一张图片的名字 并保存至 txt

查看这篇博文

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带图片整个路径：

 data_path  = 'C:/Users/Administrator/Desktop/DeepGlobe-Road-Extraction-link34-py3/dataset/'
  image_ids   = open(os.path.join(data_path, "real/gt.txt"),'r').read().splitlines()     
  gt_dir      = os.path.join(data_path, "real/")    
  pred_dir    = "C:/Users/Administrator/Desktop/DeepGlobe-Road-Extraction-link34-py3/submits/log01_dink34"    
  for files in os.listdir(gt_dir):
	  print(files)        
	  img_path = gt_dir+ files
	  with open("gt.txt", "a") as f:            
	  	f.write(str(img_path) + '\n')
	  
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这样写的结果是图片的路径

不带后缀：

 data_path  = 'C:/Users/Administrator/Desktop/DeepGlobe-Road-Extraction-link34-py3/dataset/'
  image_ids   = open(os.path.join(data_path, "real/gt.txt"),'r').read().splitlines()     
  gt_dir      = os.path.join(data_path, "real/")    
  pred_dir    = "C:/Users/Administrator/Desktop/DeepGlobe-Road-Extraction-link34-py3/submits/log01_dink34"    
  path_list = os.listdir(gt_dir)    
  path_name = []    
  def saveList(pathName):
	  for file_name in pathName:            
	  	with open("C:/Users/Administrator/Desktop/DeepGlobe-Road-Extraction-link34-py3/dataset/real/gt.txt", "a") as f:                
	 		 f.write(file_name.split(".")[0] + "\n")
 def dirList(path_list):
	 for i in range(0, len(path_list)):            
	 	path = os.path.join(gt_dir, path_list[i])        
	 if os.path.isdir(path):            
	 	saveList(os.listdir(path))
 dirList(path_list)    
 saveList(path_list)
		
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这样写的结果是图片的前缀

open(“gt.txt”, “a”)
刚才打开文件过程中用到了‘r’这个参数，在文件打开过程中还会用到很多操作方法，都有不同的参数来表示。'r’读模式、'w’写模式、'a’追加模式、‘b’二进制模式、’+'读/写模式。
这里有个问题就是‘a’模式如果没有txt文件存在就会报错，他不会自己创建，因此这里最好换成w

with open("C:/Users/Administrator/Desktop/DeepGlobe-Road-Extraction-link34-py3/dataset/real/gt.txt", "w") as f:
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很奇怪这样改了还是出现问题

No such file or directory: ‘C:/Users/Administrator/Desktop/DeepGlobe-Road-Extraction-link34-py3/dataset/gt.txt’

f=open(“C:/Users/Administrator/Desktop/DeepGlobe-Road-Extraction-link34-py3/dataset/gt.txt”, ‘w’)
一直报错，但是我的代码确实是创建txt文档呀
不知道为什么没法创建

之后才发现我先写了这个语句

 image_ids   = open(os.path.join(data_path, "gt.txt"),'r').read().splitlines() 
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然后才是创建txt文档

f=open("C:/Users/Administrator/Desktop/DeepGlobe-Road-Extraction-link34-py3/dataset/gt.txt", 'w')
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这肯定会报错的，没有这个文件怎么访问
所以我调了一下代码的顺序
不应该太早就访问gt.txt而是应该等写入数据之后再访问
所以把它放到了最后面

 dirList(path_list)    
 saveList(path_list)        
 image_ids   = open(os.path.join(data_path, "gt.txt"),'r').read().splitlines() 
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问题解决！