前言

前面给大家介绍了使用LabVIEW工具包实现图像分类，目标检测，今天我们来看一下如何使用LabVIEW实现Mask R-CNN图像实例分割。

一、什么是图像实例分割？

图像实例分割(Instance Segmentation)是在语义检测(Semantic Segmentation)的基础上进一步细化，分离对象的前景与背景，实现像素级别的对象分离。并且图像的语义分割与图像的实例分割是两个不同的概念，语义分割仅仅会区别分割出不同类别的物体，而实例分割则会进一步的分割出同一个类中的不同实例的物体。

计算机视觉中常见的一些任务（分类，检测，语义分割，实例分割）

在这里插入图片描述

二、什么是Mask R-CNN

在这里插入图片描述

Mask R-CNN是一个实例分割（Instance segmentation）算法，可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。 Mask R-CNN算法步骤：

首先，输入一幅你想处理的图片，然后进行对应的预处理操作，或者预处理后的图片；
将其输入到一个预训练好的神经网络中（ResNeXt等）获得对应的feature map；
对这个feature map中的每一点设定预定的ROI，从而获得多个候选ROI；
将这些候选的ROI送入RPN网络进行二值分类（前景或背景）和BB回归，过滤掉一部分候选的ROI
接着，对这些剩下的ROI进行ROIAlign操作（即先将原图和feature map的pixel对应起来，然后
feature map和固定的feature对应起来）；
最后，对这些ROI进行分类（N类别分类）、BB回归和MASK生成（在每一个ROI里面进行FCN操作）

三、LabVIEW调用Mask R-CNN图像实例分割模型

1、Mask R-CNN模型获取及转换

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

model = models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

转onnx

 1 def get_pytorch_onnx_model(original_model):
 2     model=original_model
 3     # define the directory for further converted model save
 4     onnx_model_path = dirname
 5     
 6     # define the name of further converted model
 7     onnx_model_name = "maskrcnn_resnet50.onnx"
 8 ?
 9     # create directory for further converted model
10     os.makedirs(onnx_model_path, exist_ok=True)
11 ?
12     # get full path to the converted model
13     full_model_path = os.path.join(onnx_model_path, onnx_model_name)
14     model.eval()
15 ?
16     x = torch.rand(1, 3, 640, 640)
17     # model export into ONNX format
18     torch.onnx.export(
19         original_model,
20         x,
21         full_model_path,
22         input_names=["input"],
23         output_names=["boxes", "labels", "scores", "masks"],
24         dynamic_axes={"input": [0, 1, 2, 3],"boxes": [0, 1],"labels": [0],"scores": [0],"masks": [0, 1, 2, 3]},
25         verbose=True,opset_version=11
26     )
27 ?
28     return full_model_path

完整获取及模型转换python代码如下：

 1 import os
 2 import torch
 3 import torch.onnx
 4 from torch.autograd import Variable
 5 from torchvision import models
 6 ?
 7 dirname, filename = os.path.split(os.path.abspath(__file__))
 8 print(dirname)
 9 ?
10 def get_pytorch_onnx_model(original_model):
11     model=original_model
12     # define the directory for further converted model save
13     onnx_model_path = dirname
14     
15     # define the name of further converted model
16     onnx_model_name = "maskrcnn_resnet50.onnx"
17 ?
18     # create directory for further converted model
19     os.makedirs(onnx_model_path, exist_ok=True)
20 ?
21     # get full path to the converted model
22     full_model_path = os.path.join(onnx_model_path, onnx_model_name)
23     model.eval()
24 ?
25     x = torch.rand(1, 3, 640, 640)
26     # model export into ONNX format
27     torch.onnx.export(
28         original_model,
29         x,
30         full_model_path,
31         input_names=["input"],
32         output_names=["boxes", "labels", "scores", "masks"],
33         dynamic_axes={"input": [0, 1, 2, 3],"boxes": [0, 1],"labels": [0],"scores": [0],"masks": [0, 1, 2, 3]},
34         verbose=True,opset_version=11
35     )
36 ?
37     return full_model_path
38 ?
39 ?
40 model = models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
41 print(get_pytorch_onnx_model(model))

2、LabVIEW调用 Mask R-CNN （mask rcnn.vi）

注意：Mask R-CNN模型是没办法使用OpenCV dnn去加载的，因为有些算子不支持，所以我们主要使用LabVIEW开放神经网络交互工具包（ONNX)来加载推理模型。

onnxruntime调用onnx模型并选择加速方式

在这里插入图片描述

图像预处理

? ?? 在这里插入图片描述

执行推理?我们使用的模型是：maskrcnn_resnet50_fpn，其输出有四层，分别为boxes,labels,scores,masks,数据类型如下：

在这里插入图片描述

可以看到，labels的类型为INT64,所以我们的源码中需要“Get_Rresult_int64.vi,index为1，因为labels为第二层，即下标为1;

在这里插入图片描述

另外三个输出我们都可以使用float32来获取了，masks虽然数据类型是uint8,但在实操过程中发现，它其实做过归一化处理了，也可以使用float32.

在这里插入图片描述

后处理并实现实例分割?因为后处理内容较多，所以直接封装为了一个子VI， mask_rcnn_post_process.vi，源码如下：

在这里插入图片描述

整体的程序框架如下：

在这里插入图片描述

实例分割结果如下，我们会发现这个模型跑起来，他花的时间比之前就更长了。因为他不但要获取每一个对象的区域，还要也要把这个区域的轮廓给框出来，我们可以看到五个人及篮球都框出来了，使用不同的颜色分割出来了。

在这里插入图片描述

3、LabVIEW调用 Mask R-CNN 实现实时图像分割（mask rcnn_camera.vi）

整体思想和上面检测图片的实力分割差不多，不过使用了摄像头，并加了一个循环，对每一帧对象进行实力分割，3080系列显卡可选择TensorRT加速推理，分割会更加流畅。我们发现这个模型其实很考验检测数量的，所以如果你只是对人进行分割，那可以选择一个干净一些的背景，整体检测速度就会快很多。? 在这里插入图片描述