AdaBoost_Seg
1.0.0
في هذا الريبو، نقدم رمز الورقة البحثية Adaptive Boosting for Domain Adaptation: نحو تنبؤات قوية في تجزئة المشهد.
[ورقة] [中文解读]
فشل رابط DeepLab الأصلي لـ ucmerced. الرجاء استخدام الرابط التالي.
[جوجل درايف] https://drive.google.com/file/d/1BMTTMCNkV98pjZh_rU0Pp47zeVqF3MEc/view?usp=share_link
[محرك واحد] https://1drv.ms/u/s!Avx-MJllNj5b3SqR7yurCxTgIUOK?e=A1dq3m
أو الاستخدام
pip install gdown
pip install --upgrade gdown
gdown 1BMTTMCNkV98pjZh_rU0Pp47zeVqF3MEc
عند اعتماد هذه الطريقة في مجالات أخرى، نقترح ضبط وزن العينة مع درجة الحرارة لتناسب مهمتك ومجموعة البيانات. في هذه الورقة، لا نغيره، ونبقيه كما هو 1.
في تجربتنا الأخيرة، يمكننا تحقيق أداء أفضل بنسبة 49.72% (MRNet + Ours) مقارنة بالرقم المذكور في الورقة. نعتقد أنه عندما يتقارب النموذج المجمع، يتم تحديث أداة أخذ عينات adboost ببطء، مما يؤدي أيضًا إلى إضعاف الأداء. إذا أعطينا المزيد من الأوزان للقطات الأخيرة لتحديث أداة أخذ العينات، فإنها تعمل بشكل أفضل.
python train_ms.py --snapshot-dir ./snapshots/ReRUN_Adaboost_SWA_SE_GN_batchsize2_1024x512_pp_ms_me0_classbalance7_kl0.1_lr2_drop0.1_seg0.5_swa0_recent --drop 0.1 --warm-up 5000 --batch-size 2 --learning-rate 2e-4 --crop-size 1024,512 --lambda-seg 0.5 --lambda-adv-target1 0.0002 --lambda-adv-target2 0.001 --lambda-me-target 0 --lambda-kl-target 0.1 --norm-style gn --class-balance --only-hard-label 80 --max-value 7 --gpu-ids 0 --often-balance --use-se --swa --swa_start 0 --adaboost --recentقم بتنزيل [GTA5] و[Cityscapes] لتشغيل الكود الأساسي. وبدلاً من ذلك، يمكنك تنزيل مجموعتي بيانات إضافيتين من [SYNTHIA] و[OxfordRobotCar].
قم بتنزيل مجموعة بيانات GTA5
تنزيل مجموعة بيانات SYNTHIA SYNTHIA-RAND-CITYSCAPES (CVPR16)
قم بتنزيل مجموعة بيانات مناظر المدينة
قم بتنزيل مجموعة بيانات Oxford RobotCar
يتم تنظيم مجلد البيانات على النحو التالي:
├── data/
│ ├── Cityscapes/
| | ├── data/
| | ├── gtFine/
| | ├── leftImg8bit/
│ ├── GTA5/
| | ├── images/
| | ├── labels/
| | ├── ...
│ ├── synthia/
| | ├── RGB/
| | ├── GT/
| | ├── Depth/
| | ├── ...
│ └── Oxford_Robot_ICCV19
| | ├── train/
| | ├── ...
المرحلة الأولى: (حوالي 49.0%)
python train_ms.py --snapshot-dir ./snapshots/ReRUN_Adaboost_SWA_SE_GN_batchsize2_1024x512_pp_ms_me0_classbalance7_kl0.1_lr2_drop0.1_seg0.5_swa0 --drop 0.1 --warm-up 5000 --batch-size 2 --learning-rate 2e-4 --crop-size 1024,512 --lambda-seg 0.5 --lambda-adv-target1 0.0002 --lambda-adv-target2 0.001 --lambda-me-target 0 --lambda-kl-target 0.1 --norm-style gn --class-balance --only-hard-label 80 --max-value 7 --gpu-ids 0 --often-balance --use-se --swa --swa_start 0 --adaboostإنشاء تسمية زائفة:
python generate_plabel_cityscapes.py --restore ./snapshots/ReRUN_Adaboost_SWA_SE_GN_batchsize2_1024x512_pp_ms_me0_classbalance7_kl0.1_lr2_drop0.1_seg0.5_swa0/GTA5_40000_average.pthالمرحلة الثانية (مع إعادة تسمية زائفة): (حوالي 50.9%)
python train_ft.py --snapshot-dir ./snapshots/Adaboost_1280x640_restore_ft48_GN_batchsize2_960x480_pp_ms_me0_classbalance7_kl0_lr4_drop0.2_seg0.5_BN_80_255_0.8_Noaug_swa2.5W_t97 --restore-from ./snapshots/ReRUN_Adaboost_SWA_SE_GN_batchsize2_1024x512_pp_ms_me0_classbalance7_kl0.1_lr2_drop0.1_seg0.5_swa0/GTA5_40000_average.pth --drop 0.2 --warm-up 5000 --batch-size 2 --learning-rate 4e-4 --crop-size 960,480 --lambda-seg 0.5 --lambda-adv-target1 0 --lambda-adv-target2 0 --lambda-me-target 0 --lambda-kl-target 0 --norm-style gn --class-balance --only-hard-label 80 --max-value 7 --gpu-ids 0 --often-balance --use-se --input-size 1280,640 --train_bn --autoaug False --swa --adaboost --swa_start 25000 --threshold 97المرحلة الأولى:
python train_ms_synthia.py --snapshot-dir ./snapshots/AdaBoost_SWA_SY_SE_GN_batchsize2_1024x512_pp_ms_me0_classbalance7_kl0.1_lr2_drop0.1_seg0.5_power0.5 --drop 0.1 --warm-up 5000 --batch-size 2 --learning-rate 2e-4 --crop-size 1024,512 --lambda-seg 0.5 --lambda-adv-target1 0.0002 --lambda-adv-target2 0.001 --lambda-me-target 0 --lambda-kl-target 0.1 --norm-style gn --class-balance --only-hard-label 80 --max-value 7 --gpu-ids 0 --often-balance --use-se --swa --swa_start 0 --adaboost إنشاء تسمية زائفة:
python generate_plabel_cityscapes_SYNTHIA.py --restore ./snapshots/AdaBoost_SWA_SY_SE_GN_batchsize2_1024x512_pp_ms_me0_classbalance7_kl0.1_lr2_drop0.1_seg0.5_power0.5/GTA5_50000_average.pthالمرحلة الثانية:
python train_ft_synthia.py --snapshot-dir ./snapshots/Cosine_Adaboost_SY_1280x640_restore_ft_GN_batchsize8_512x256_pp_ms_me0_classbalance7_kl0.1_lr8_drop0.1_seg0.5_BN_255_Noaug_t777_swa2.5W --restore ./snapshots/AdaBoost_SWA_SY_SE_GN_batchsize2_1024x512_pp_ms_me0_classbalance7_kl0.1_lr2_drop0.1_seg0.5_power0.5/GTA5_50000_average.pth --drop 0.1 --warm-up 5000 --batch-size 8 --learning-rate 8e-4 --crop-size 512,256 --lambda-seg 0.5 --lambda-adv-target1 0 --lambda-adv-target2 0 --lambda-me-target 0 --lambda-kl-target 0 --norm-style gn --class-balance --only-hard-label 50 --max-value 7 --gpu-ids 0 --often-balance --use-se --input-size 1280,640 --autoaug False --swa --swa_start 25000 --threshold 777 --adaboost --train_bn --cosineالمرحلة الأولى: (حوالي 73.80%) أعلى من الورق.
python train_ms_robot.py --snapshot-dir ./snapshots/Adaboost_SWA3W_Robot_SE_GN_batchsize6_adapative_kl0.1_sam_lr6 --drop 0.1 --warm-up 5000 --batch-size 6 --learning-rate 6e-4 --crop-size 800,400 --lambda-seg 0.5 --lambda-adv-target1 0.0002 --lambda-adv-target2 0.001 --lambda-me-target 0 --lambda-kl-target 0.1 --norm-style gn --class-balance --only-hard-label 80 --max-value 7 --gpu-ids 0,1,2 --often-balance --use-se --swa --swa_start 30000 --adaboost --samإنشاء تسمية زائفة:
python generate_plabel_robot.py --restore ./snapshots/Adaboost_SWA3W_Robot_SE_GN_batchsize6_adapative_kl0.1_sam_lr6/GTA5_70000_average.pthالمرحلة الثانية: (حوالي 75.62%)
python train_ft_robot.py --snapshot-dir ./snapshots/Adaboost_0.9RB_b3_lr3_800x432_97_swa0W_T80 --restore-from ./snapshots/Adaboost_SWA3W_Robot_SE_GN_batchsize6_adapative_kl0.1_sam_lr6/GTA5_70000_average.pth --drop 0.1 --warm-up 5000 --batch-size 3 --learning-rate 3e-4 --crop-size 800,432 --lambda-seg 0.5 --lambda-adv-target1 0 --lambda-adv-target2 0 --lambda-me-target 0 --lambda-kl-target 0 --norm-style gn --class-balance --only-hard-label 50 --max-value 7 --gpu-ids 0,1,2 --often-balance --use-se --input-size 1280,960 --train_bn --adaboost --swa --swa_start 0 --threshold 0.8 --autoaug Falseالمرحلة الأولى: (حوالي 39.5%)
python train_ms.py --snapshot-dir ./snapshots/255VGGBN_Adaboost_SWA_SE_GN_batchsize3_1024x512_pp_ms_me0_classbalance7_kl0.1_lr3_drop0.1_seg0.5_swa0_auto --drop 0.1 --warm-up 5000 --batch-size 3 --learning-rate 3e-4 --crop-size 1024,512 --lambda-seg 0.5 --lambda-adv-target1 0.0002 --lambda-adv-target2 0.001 --lambda-me-target 0 --lambda-kl-target 0.1 --norm-style gn --class-balance --only-hard-label 80 --max-value 7 --gpu-ids 0,1,2 --often-balance --use-se --swa --swa_start 0 --adaboost --model DeepVGG --autoaug python evaluate_cityscapes.py --restore-from ./snapshots/ReRUN_Adaboost_SWA_SE_GN_batchsize2_1024x512_pp_ms_me0_classbalance7_kl0.1_lr2_drop0.1_seg0.5_swa0/GTA5_40000_average.pthالنموذج المدرب متاح في [انتظر]
SY مخصص لـ SYNTHIA-to-CityscapesRB مخصص لـ Cityscapes-to-Robot Carالكود الأساسي بسيط نسبيًا، ويمكن تطبيقه مباشرة على أعمال أخرى.
عينات البيانات التكيفية: https://github.com/layumi/AdaBoost_Seg/blob/master/train_ms.py#L429-L436
تجميع الطلاب: https://github.com/layumi/AdaBoost_Seg/blob/master/train_ms.py#L415-L427
كما نود أن نشكر الأعمال العظيمة على النحو التالي:
@article { zheng2021adaboost ,
title = { Adaptive Boosting for Domain Adaptation: Towards Robust Predictions in Scene Segmentation } ,
author = { Zheng, Zhedong and Yang, Yi } ,
journal = { IEEE Transactions on Image Processing } ,
doi = { 10.1109/TIP.2022.3195642 } ,
note = { mbox{doi}:url{10.1109/TIP.2022.3195642} } ,
year = { 2021 }
}
