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<!--Copyright 2022 The HuggingFace Team. All rights reserved.
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Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
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http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
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# Semantic segmentation
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[[open-in-colab]]
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<Youtube id="dKE8SIt9C-w"/>
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セマンティック セグメンテーションでは、画像の個々のピクセルにラベルまたはクラスを割り当てます。セグメンテーションにはいくつかのタイプがありますが、セマンティック セグメンテーションの場合、同じオブジェクトの一意のインスタンス間の区別は行われません。両方のオブジェクトに同じラベルが付けられます (たとえば、`car-1`と`car-2`の代わりに`car`)。セマンティック セグメンテーションの一般的な現実世界のアプリケーションには、歩行者や重要な交通情報を識別するための自動運転車のトレーニング、医療画像内の細胞と異常の識別、衛星画像からの環境変化の監視などが含まれます。
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このガイドでは、次の方法を説明します。
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1. [SceneParse150](https://huggingface.co/datasets/scene_parse_150) データセットの [SegFormer](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/segformer#segformer) を微調整します。
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2. 微調整したモデルを推論に使用します。
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<Tip>
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このタスクと互換性のあるすべてのアーキテクチャとチェックポイントを確認するには、[タスクページ](https://huggingface.co/tasks/image-segmentation) を確認することをお勧めします。
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</Tip>
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始める前に、必要なライブラリがすべてインストールされていることを確認してください。
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```bash
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pip install -q datasets transformers evaluate
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```
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モデルをアップロードしてコミュニティと共有できるように、Hugging Face アカウントにログインすることをお勧めします。プロンプトが表示されたら、トークンを入力してログインします。
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```py
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>>> from huggingface_hub import notebook_login
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>>> notebook_login()
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```
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## Load SceneParse150 dataset
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まず、SceneParse150 データセットの小さいサブセットを 🤗 データセット ライブラリから読み込みます。これにより、完全なデータセットのトレーニングにさらに時間を費やす前に、実験してすべてが機能することを確認する機会が得られます。
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```py
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>>> from datasets import load_dataset
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>>> ds = load_dataset("scene_parse_150", split="train[:50]")
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```
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[`~datasets.Dataset.train_test_split`] メソッドを使用して、データセットの `train` 分割をトレイン セットとテスト セットに分割します。
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```py
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>>> ds = ds.train_test_split(test_size=0.2)
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>>> train_ds = ds["train"]
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>>> test_ds = ds["test"]
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```
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次に、例を見てみましょう。
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```py
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>>> train_ds[0]
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{'image': <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=512x683 at 0x7F9B0C201F90>,
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'annotation': <PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=L size=512x683 at 0x7F9B0C201DD0>,
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'scene_category': 368}
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```
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- `image`: シーンの PIL イメージ。
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- `annotation`: セグメンテーション マップの PIL イメージ。モデルのターゲットでもあります。
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- `scene_category`: "kitchen"や"office"などの画像シーンを説明するカテゴリ ID。このガイドでは、`image`と`annotation`のみが必要になります。どちらも PIL イメージです。
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また、ラベル ID をラベル クラスにマップする辞書を作成することもできます。これは、後でモデルを設定するときに役立ちます。ハブからマッピングをダウンロードし、`id2label` および `label2id` ディクショナリを作成します。
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```py
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>>> import json
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>>> from huggingface_hub import cached_download, hf_hub_url
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>>> repo_id = "huggingface/label-files"
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>>> filename = "ade20k-id2label.json"
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>>> id2label = json.load(open(cached_download(hf_hub_url(repo_id, filename, repo_type="dataset")), "r"))
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>>> id2label = {int(k): v for k, v in id2label.items()}
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>>> label2id = {v: k for k, v in id2label.items()}
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>>> num_labels = len(id2label)
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```
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## Preprocess
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次のステップでは、SegFormer 画像プロセッサをロードして、モデルの画像と注釈を準備します。このデータセットのような一部のデータセットは、バックグラウンド クラスとしてゼロインデックスを使用します。ただし、実際には背景クラスは 150 個のクラスに含まれていないため、`reduce_labels=True`を設定してすべてのラベルから 1 つを引く必要があります。ゼロインデックスは `255` に置き換えられるため、SegFormer の損失関数によって無視されます。
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```py
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>>> from transformers import AutoImageProcessor
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>>> checkpoint = "nvidia/mit-b0"
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>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(checkpoint, reduce_labels=True)
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```
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<frameworkcontent>
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<pt>
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モデルを過学習に対してより堅牢にするために、画像データセットにいくつかのデータ拡張を適用するのが一般的です。このガイドでは、[torchvision](https://pytorch.org/vision/stable/index.html) の [`ColorJitter`](https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.transforms.ColorJitter.html) 関数を使用します。 ) を使用して画像の色のプロパティをランダムに変更しますが、任意の画像ライブラリを使用することもできます。
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```py
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>>> from torchvision.transforms import ColorJitter
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>>> jitter = ColorJitter(brightness=0.25, contrast=0.25, saturation=0.25, hue=0.1)
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```
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次に、モデルの画像と注釈を準備するための 2 つの前処理関数を作成します。これらの関数は、画像を`pixel_values`に変換し、注釈を`labels`に変換します。トレーニング セットの場合、画像を画像プロセッサに提供する前に `jitter` が適用されます。テスト セットの場合、テスト中にデータ拡張が適用されないため、画像プロセッサは`images`を切り取って正規化し、`ラベル`のみを切り取ります。
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```py
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>>> def train_transforms(example_batch):
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... images = [jitter(x) for x in example_batch["image"]]
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... labels = [x for x in example_batch["annotation"]]
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||
... inputs = image_processor(images, labels)
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||
... return inputs
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>>> def val_transforms(example_batch):
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||
... images = [x for x in example_batch["image"]]
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||
... labels = [x for x in example_batch["annotation"]]
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||
... inputs = image_processor(images, labels)
|
||
... return inputs
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||
```
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||
データセット全体に`jitter`を適用するには、🤗 Datasets [`~datasets.Dataset.set_transform`] 関数を使用します。変換はオンザフライで適用されるため、高速で消費するディスク容量が少なくなります。
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```py
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>>> train_ds.set_transform(train_transforms)
|
||
>>> test_ds.set_transform(val_transforms)
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```
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</pt>
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</frameworkcontent>
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<frameworkcontent>
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<tf>
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モデルを過学習に対してより堅牢にするために、画像データセットにいくつかのデータ拡張を適用するのが一般的です。
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||
このガイドでは、[`tf.image`](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/image) を使用して画像の色のプロパティをランダムに変更しますが、任意のプロパティを使用することもできます。画像
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好きな図書館。
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2 つの別々の変換関数を定義します。
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- 画像拡張を含むトレーニング データ変換
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- 🤗 Transformers のコンピューター ビジョン モデルはチャネル優先のレイアウトを想定しているため、画像を転置するだけの検証データ変換
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```py
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>>> import tensorflow as tf
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>>> def aug_transforms(image):
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... image = tf.keras.utils.img_to_array(image)
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... image = tf.image.random_brightness(image, 0.25)
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... image = tf.image.random_contrast(image, 0.5, 2.0)
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... image = tf.image.random_saturation(image, 0.75, 1.25)
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... image = tf.image.random_hue(image, 0.1)
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||
... image = tf.transpose(image, (2, 0, 1))
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||
... return image
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||
>>> def transforms(image):
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||
... image = tf.keras.utils.img_to_array(image)
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||
... image = tf.transpose(image, (2, 0, 1))
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||
... return image
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```
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次に、モデルの画像と注釈のバッチを準備する 2 つの前処理関数を作成します。これらの機能が適用されます
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画像変換を行い、以前にロードされた `image_processor` を使用して画像を `pixel_values` に変換し、
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`labels`への注釈。 `ImageProcessor` は、画像のサイズ変更と正規化も処理します。
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```py
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>>> def train_transforms(example_batch):
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... images = [aug_transforms(x.convert("RGB")) for x in example_batch["image"]]
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... labels = [x for x in example_batch["annotation"]]
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... inputs = image_processor(images, labels)
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||
... return inputs
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||
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||
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||
>>> def val_transforms(example_batch):
|
||
... images = [transforms(x.convert("RGB")) for x in example_batch["image"]]
|
||
... labels = [x for x in example_batch["annotation"]]
|
||
... inputs = image_processor(images, labels)
|
||
... return inputs
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```
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||
データセット全体に前処理変換を適用するには、🤗 Datasets [`~datasets.Dataset.set_transform`] 関数を使用します。
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||
変換はオンザフライで適用されるため、高速で消費するディスク容量が少なくなります。
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```py
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>>> train_ds.set_transform(train_transforms)
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>>> test_ds.set_transform(val_transforms)
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```
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</tf>
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</frameworkcontent>
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## Evaluate
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トレーニング中にメトリクスを含めると、多くの場合、モデルのパフォーマンスを評価するのに役立ちます。 🤗 [Evaluate](https://huggingface.co/docs/evaluate/index) ライブラリを使用して、評価メソッドをすばやくロードできます。このタスクでは、[Mean Intersection over Union](https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/accuracy) (IoU) メトリックをロードします (🤗 Evaluate [クイック ツアー](https://huggingface.co/docs/evaluate/a_quick_tour) を参照して、メトリクスをロードして計算する方法の詳細を確認してください)。
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```py
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>>> import evaluate
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>>> metric = evaluate.load("mean_iou")
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```
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次に、メトリクスを [`~evaluate.EvaluationModule.compute`] する関数を作成します。予測を次のように変換する必要があります
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最初にロジットを作成し、次に [`~evaluate.EvaluationModule.compute`] を呼び出す前にラベルのサイズに一致するように再形成します。
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<frameworkcontent>
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<pt>
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```py
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>>> import numpy as np
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>>> import torch
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>>> from torch import nn
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>>> def compute_metrics(eval_pred):
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... with torch.no_grad():
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... logits, labels = eval_pred
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... logits_tensor = torch.from_numpy(logits)
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||
... logits_tensor = nn.functional.interpolate(
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||
... logits_tensor,
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... size=labels.shape[-2:],
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... mode="bilinear",
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... align_corners=False,
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... ).argmax(dim=1)
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... pred_labels = logits_tensor.detach().cpu().numpy()
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... metrics = metric.compute(
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... predictions=pred_labels,
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... references=labels,
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||
... num_labels=num_labels,
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||
... ignore_index=255,
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||
... reduce_labels=False,
|
||
... )
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||
... for key, value in metrics.items():
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||
... if type(value) is np.ndarray:
|
||
... metrics[key] = value.tolist()
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||
... return metrics
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||
```
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</pt>
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</frameworkcontent>
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<frameworkcontent>
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<tf>
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```py
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>>> def compute_metrics(eval_pred):
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||
... logits, labels = eval_pred
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... logits = tf.transpose(logits, perm=[0, 2, 3, 1])
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||
... logits_resized = tf.image.resize(
|
||
... logits,
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||
... size=tf.shape(labels)[1:],
|
||
... method="bilinear",
|
||
... )
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|
||
... pred_labels = tf.argmax(logits_resized, axis=-1)
|
||
... metrics = metric.compute(
|
||
... predictions=pred_labels,
|
||
... references=labels,
|
||
... num_labels=num_labels,
|
||
... ignore_index=-1,
|
||
... reduce_labels=image_processor.do_reduce_labels,
|
||
... )
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... per_category_accuracy = metrics.pop("per_category_accuracy").tolist()
|
||
... per_category_iou = metrics.pop("per_category_iou").tolist()
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||
... metrics.update({f"accuracy_{id2label[i]}": v for i, v in enumerate(per_category_accuracy)})
|
||
... metrics.update({f"iou_{id2label[i]}": v for i, v in enumerate(per_category_iou)})
|
||
... return {"val_" + k: v for k, v in metrics.items()}
|
||
```
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</tf>
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</frameworkcontent>
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||
これで`compute_metrics`関数の準備が整いました。トレーニングをセットアップするときにこの関数に戻ります。
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## Train
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<frameworkcontent>
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<pt>
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<Tip>
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[`Trainer`] を使用したモデルの微調整に慣れていない場合は、[ここ](../training#finetune-with-trainer) の基本的なチュートリアルをご覧ください。
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</Tip>
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これでモデルのトレーニングを開始する準備が整いました。 [`AutoModelForSemanticSegmentation`] を使用して SegFormer をロードし、ラベル ID とラベル クラス間のマッピングをモデルに渡します。
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```py
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>>> from transformers import AutoModelForSemanticSegmentation, TrainingArguments, Trainer
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||
>>> model = AutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained(checkpoint, id2label=id2label, label2id=label2id)
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||
```
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この時点で残っている手順は次の 3 つだけです。
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1. [`TrainingArguments`] でトレーニング ハイパーパラメータを定義します。 `image` 列が削除されるため、未使用の列を削除しないことが重要です。 `image` 列がないと、`pixel_values` を作成できません。この動作を防ぐには、`remove_unused_columns=False`を設定してください。他に必要なパラメータは、モデルの保存場所を指定する `output_dir` だけです。 `push_to_hub=True`を設定して、このモデルをハブにプッシュします (モデルをアップロードするには、Hugging Face にサインインする必要があります)。各エポックの終了時に、[`Trainer`] は IoU メトリックを評価し、トレーニング チェックポイントを保存します。
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2. トレーニング引数を、モデル、データセット、トークナイザー、データ照合器、および `compute_metrics` 関数とともに [`Trainer`] に渡します。
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3. [`~Trainer.train`] を呼び出してモデルを微調整します。
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```py
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>>> training_args = TrainingArguments(
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... output_dir="segformer-b0-scene-parse-150",
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||
... learning_rate=6e-5,
|
||
... num_train_epochs=50,
|
||
... per_device_train_batch_size=2,
|
||
... per_device_eval_batch_size=2,
|
||
... save_total_limit=3,
|
||
... eval_strategy="steps",
|
||
... save_strategy="steps",
|
||
... save_steps=20,
|
||
... eval_steps=20,
|
||
... logging_steps=1,
|
||
... eval_accumulation_steps=5,
|
||
... remove_unused_columns=False,
|
||
... push_to_hub=True,
|
||
... )
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||
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||
>>> trainer = Trainer(
|
||
... model=model,
|
||
... args=training_args,
|
||
... train_dataset=train_ds,
|
||
... eval_dataset=test_ds,
|
||
... compute_metrics=compute_metrics,
|
||
... )
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||
|
||
>>> trainer.train()
|
||
```
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||
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||
トレーニングが完了したら、 [`~transformers.Trainer.push_to_hub`] メソッドを使用してモデルをハブに共有し、誰もがモデルを使用できるようにします。
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||
```py
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||
>>> trainer.push_to_hub()
|
||
```
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</pt>
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</frameworkcontent>
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||
<frameworkcontent>
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<tf>
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<Tip>
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Keras を使用したモデルの微調整に慣れていない場合は、まず [基本チュートリアル](./training#train-a-tensorflow-model-with-keras) を確認してください。
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</Tip>
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TensorFlow でモデルを微調整するには、次の手順に従います。
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1. トレーニングのハイパーパラメータを定義し、オプティマイザーと学習率スケジュールを設定します。
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||
2. 事前トレーニングされたモデルをインスタンス化します。
|
||
3. 🤗 データセットを `tf.data.Dataset` に変換します。
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||
4. モデルをコンパイルします。
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||
5. コールバックを追加してメトリクスを計算し、モデルを 🤗 Hub にアップロードします
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||
6. `fit()` メソッドを使用してトレーニングを実行します。
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||
まず、ハイパーパラメーター、オプティマイザー、学習率スケジュールを定義します。
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```py
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>>> from transformers import create_optimizer
|
||
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||
>>> batch_size = 2
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>>> num_epochs = 50
|
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>>> num_train_steps = len(train_ds) * num_epochs
|
||
>>> learning_rate = 6e-5
|
||
>>> weight_decay_rate = 0.01
|
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||
>>> optimizer, lr_schedule = create_optimizer(
|
||
... init_lr=learning_rate,
|
||
... num_train_steps=num_train_steps,
|
||
... weight_decay_rate=weight_decay_rate,
|
||
... num_warmup_steps=0,
|
||
... )
|
||
```
|
||
|
||
次に、ラベル マッピングとともに [`TFAutoModelForSemanticSegmentation`] を使用して SegFormer をロードし、それをコンパイルします。
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||
オプティマイザ。 Transformers モデルにはすべてデフォルトのタスク関連の損失関数があるため、次の場合を除き、損失関数を指定する必要はないことに注意してください。
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||
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||
```py
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||
>>> from transformers import TFAutoModelForSemanticSegmentation
|
||
|
||
>>> model = TFAutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained(
|
||
... checkpoint,
|
||
... id2label=id2label,
|
||
... label2id=label2id,
|
||
... )
|
||
>>> model.compile(optimizer=optimizer) # No loss argument!
|
||
```
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||
|
||
[`~datasets.Dataset.to_tf_dataset`] と [`DefaultDataCollator`] を使用して、データセットを `tf.data.Dataset` 形式に変換します。
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```py
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||
>>> from transformers import DefaultDataCollator
|
||
|
||
>>> data_collator = DefaultDataCollator(return_tensors="tf")
|
||
|
||
>>> tf_train_dataset = train_ds.to_tf_dataset(
|
||
... columns=["pixel_values", "label"],
|
||
... shuffle=True,
|
||
... batch_size=batch_size,
|
||
... collate_fn=data_collator,
|
||
... )
|
||
|
||
>>> tf_eval_dataset = test_ds.to_tf_dataset(
|
||
... columns=["pixel_values", "label"],
|
||
... shuffle=True,
|
||
... batch_size=batch_size,
|
||
... collate_fn=data_collator,
|
||
... )
|
||
```
|
||
|
||
予測から精度を計算し、モデルを 🤗 ハブにプッシュするには、[Keras callbacks](../main_classes/keras_callbacks) を使用します。
|
||
`compute_metrics` 関数を [`KerasMetricCallback`] に渡します。
|
||
そして [`PushToHubCallback`] を使用してモデルをアップロードします。
|
||
|
||
```py
|
||
>>> from transformers.keras_callbacks import KerasMetricCallback, PushToHubCallback
|
||
|
||
>>> metric_callback = KerasMetricCallback(
|
||
... metric_fn=compute_metrics, eval_dataset=tf_eval_dataset, batch_size=batch_size, label_cols=["labels"]
|
||
... )
|
||
|
||
>>> push_to_hub_callback = PushToHubCallback(output_dir="scene_segmentation", tokenizer=image_processor)
|
||
|
||
>>> callbacks = [metric_callback, push_to_hub_callback]
|
||
```
|
||
|
||
ついに、モデルをトレーニングする準備が整いました。トレーニングおよび検証データセット、エポック数、
|
||
モデルを微調整するためのコールバック:
|
||
|
||
|
||
```py
|
||
>>> model.fit(
|
||
... tf_train_dataset,
|
||
... validation_data=tf_eval_dataset,
|
||
... callbacks=callbacks,
|
||
... epochs=num_epochs,
|
||
... )
|
||
```
|
||
|
||
おめでとう！モデルを微調整し、🤗 Hub で共有しました。これで推論に使用できるようになりました。
|
||
</tf>
|
||
</frameworkcontent>
|
||
|
||
## Inference
|
||
|
||
モデルを微調整したので、それを推論に使用できるようになりました。
|
||
|
||
推論のために画像をロードします。
|
||
|
||
```py
|
||
>>> image = ds[0]["image"]
|
||
>>> image
|
||
```
|
||
|
||
<div class="flex justify-center">
|
||
<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/semantic-seg-image.png" alt="Image of bedroom"/>
|
||
</div>
|
||
|
||
<frameworkcontent>
|
||
<pt>
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推論用に微調整されたモデルを試す最も簡単な方法は、それを [`pipeline`] で使用することです。モデルを使用して画像セグメンテーション用の `pipeline`をインスタンス化し、それに画像を渡します。
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```py
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>>> from transformers import pipeline
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>>> segmenter = pipeline("image-segmentation", model="my_awesome_seg_model")
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>>> segmenter(image)
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[{'score': None,
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'label': 'wall',
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'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062690>},
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{'score': None,
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'label': 'sky',
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'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062A50>},
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{'score': None,
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'label': 'floor',
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'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062B50>},
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{'score': None,
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'label': 'ceiling',
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'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062A10>},
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{'score': None,
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'label': 'bed ',
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'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062E90>},
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{'score': None,
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'label': 'windowpane',
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'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062390>},
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{'score': None,
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'label': 'cabinet',
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'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062550>},
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{'score': None,
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'label': 'chair',
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'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062D90>},
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{'score': None,
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'label': 'armchair',
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'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062E10>}]
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```
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必要に応じて、`pipeline`の結果を手動で複製することもできます。画像を画像プロセッサで処理し、`pixel_values` を GPU に配置します。
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```py
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>>> device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # use GPU if available, otherwise use a CPU
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>>> encoding = image_processor(image, return_tensors="pt")
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>>> pixel_values = encoding.pixel_values.to(device)
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```
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入力をモデルに渡し、`logits`を返します。
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```py
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>>> outputs = model(pixel_values=pixel_values)
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>>> logits = outputs.logits.cpu()
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```
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次に、ロジットを元の画像サイズに再スケールします。
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```py
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>>> upsampled_logits = nn.functional.interpolate(
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... logits,
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... size=image.size[::-1],
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... mode="bilinear",
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... align_corners=False,
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... )
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>>> pred_seg = upsampled_logits.argmax(dim=1)[0]
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```
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</pt>
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</frameworkcontent>
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<frameworkcontent>
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<tf>
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画像プロセッサをロードして画像を前処理し、入力を TensorFlow テンソルとして返します。
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```py
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>>> from transformers import AutoImageProcessor
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>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("MariaK/scene_segmentation")
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>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="tf")
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```
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入力をモデルに渡し、`logits`を返します。
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```py
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>>> from transformers import TFAutoModelForSemanticSegmentation
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>>> model = TFAutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained("MariaK/scene_segmentation")
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>>> logits = model(**inputs).logits
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```
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次に、ロジットを元の画像サイズに再スケールし、クラス次元に argmax を適用します。
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```py
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>>> logits = tf.transpose(logits, [0, 2, 3, 1])
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>>> upsampled_logits = tf.image.resize(
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... logits,
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... # We reverse the shape of `image` because `image.size` returns width and height.
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... image.size[::-1],
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... )
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>>> pred_seg = tf.math.argmax(upsampled_logits, axis=-1)[0]
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```
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</tf>
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</frameworkcontent>
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結果を視覚化するには、[データセット カラー パレット](https://github.com/tensorflow/models/blob/3f1ca33afe3c1631b733ea7e40c294273b9e406d/research/deeplab/utils/get_dataset_colormap.py#L51) を、それぞれをマップする `ade_palette()` としてロードします。クラスを RGB 値に変換します。次に、画像と予測されたセグメンテーション マップを組み合わせてプロットできます。
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```py
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>>> import matplotlib.pyplot as plt
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>>> import numpy as np
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>>> color_seg = np.zeros((pred_seg.shape[0], pred_seg.shape[1], 3), dtype=np.uint8)
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>>> palette = np.array(ade_palette())
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>>> for label, color in enumerate(palette):
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... color_seg[pred_seg == label, :] = color
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>>> color_seg = color_seg[..., ::-1] # convert to BGR
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>>> img = np.array(image) * 0.5 + color_seg * 0.5 # plot the image with the segmentation map
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>>> img = img.astype(np.uint8)
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>>> plt.figure(figsize=(15, 10))
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>>> plt.imshow(img)
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>>> plt.show()
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```
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<div class="flex justify-center">
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<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/semantic-seg-preds.png" alt="Image of bedroom overlaid with segmentation map"/>
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</div>
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