今天我们一起来看一下如何使用LabVIEW实现语义分割。

一、什么是语义分割

图像语义分割（semantic segmentation），从字面意思上理解就是让计算机根据图像的语义来进行分割，例如让计算机在输入下面左图的情况下，能够输出右图。语义在语音识别中指的是语音的意思，在图像领域，语义指的是图像的内容，对图片意思的理解，比如下图的语义就是一个人牵着四只羊；分割的意思是从像素的角度分割出图片中的不同对象，对原图中的每个像素都进行标注，比如下图中浅黄色代表人，蓝绿色代表羊。语义分割任务就是将图片中的不同类别，用不同的颜色标记出来，每一个类别使用一种颜色。常用于医学图像，卫星图像，无人车驾驶，机器人等领域。使用LabVIEW实现基于pytorch的DeepLabv3图像语义分割

如何做到将像素点上色呢？

语义分割的输出和图像分类网络类似，图像分类类别数是一个一维的one hot 矩阵。例如：三分类的[0,1,0]。语义分割任务最后的输出特征图是一个三维结构，大小与原图类似，其中通道数是类别数，每个通道所标记的像素点，是该类别在图像中的位置，最后通过argmax 取每个通道有用像素合成一张图像，用不同颜色表示其类别位置。语义分割任务其实也是分类任务中的一种，他不过是对每一个像素点进行细分，找到每一个像素点所述的类别。这就是语义分割任务啦~

使用LabVIEW实现基于pytorch的DeepLabv3图像语义分割

二、什么是deeplabv3

DeepLabv3是一种语义分割架构，它在DeepLabv2的基础上进行了一些修改。为了处理在多个尺度上分割对象的问题，设计了在级联或并行中采用多孔卷积的模块，通过采用多个多孔速率来捕获多尺度上下文。此外，来自 DeepLabv2 的 Atrous Spatial Pyramid Pooling模块增加了编码全局上下文的图像级特征，并进一步提高了性能。使用LabVIEW实现基于pytorch的DeepLabv3图像语义分割

三、LabVIEW调用DeepLabv3实现图像语义分割

1、模型获取及转换

安装pytorch和torchvision
获取torchvision中的模型：deeplabv3_resnet101(我们获取预训练好的模型)：

 original_model = models.segmentation.deeplabv3_resnet101(pretrained=True)

转onnx

 1 def get_pytorch_onnx_model(original_model):
 2     # define the directory for further converted model save
 3     onnx_model_path = dirname
 4     # define the name of further converted model
 5     onnx_model_name = "deeplabv3_resnet101.onnx"
 6 
 7     # create directory for further converted model
 8     os.makedirs(onnx_model_path, exist_ok=True)
 9 
10     # get full path to the converted model
11     full_model_path = os.path.join(onnx_model_path, onnx_model_name)
12 
13     # generate model input
14     generated_input = Variable(
15         torch.randn(1, 3, 448, 448)
16     )
17 
18     # model export into ONNX format
19     torch.onnx.export(
20         original_model,
21         generated_input,
22         full_model_path,
23         verbose=True,
24         input_names=["input"],
25         output_names=["output",'aux'],
26         opset_version=11
27     )
28 
29     return full_model_path