labelme使用教程unet

### LabelMe与UNet结合使用的教程 #### 准备工作环境 为了顺利运行LabelMe标注工具以及基于UNet的图像分割网络，建议创建独立的工作环境来安装必要的依赖库。可以利用Anaconda管理虚拟环境。 ```bash conda create -n labelme_unet python=3.9 conda activate labelme_unet pip install labelme torch torchvision matplotlib numpy opencv-python scikit-image tensorboard ``` #### 数据集准备 按照指定的要求准备好`train_list.txt`, `val_list.txt` 和 `labels.txt` 文件[^1]。这些文件应该放置于项目的根目录下的特定子文件夹内，比如命名为`MyDataset`。其中： - `train_list.txt`: 列举所有参与训练阶段的数据样本路径及其对应的标签图路径； - `val_list.txt`: 类似前者但是针对验证环节所用到的数据集合； - `labels.txt`: 定义了各个类别的名称顺序编号关系。 对于每一张待处理图片，需先通过LabelMe软件完成手动标记操作，并导出JSON格式的结果保存至相应位置。之后编写脚本批量解析JSON文件生成PNG形式的mask掩码图像作为监督信号输入给神经网络学习过程。 #### 构建UNet架构 定义一个简单的PyTorch版本UNet模型结构如下所示： ```python import torch.nn as nn class DoubleConv(nn.Module): """(convolution => [BN] => ReLU) * 2""" def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.double_conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True) ) def forward(self, x): return self.double_conv(x) class UNet(nn.Module): def __init__(self, n_channels, n_classes): super(UNet, self).__init__() bilinear = True factor = 2 if bilinear else 1 self.inc = DoubleConv(n_channels, 64) self.down1 = Down(64, 128) self.down2 = Down(128, 256) self.down3 = Down(256, 512 // factor) self.up1 = Up(512, 256 // factor, bilinear) self.up2 = Up(256, 128 // factor, bilinear) self.up3 = Up(128, 64, bilinear) self.outc = OutConv(64, n_classes) def forward(self, x): x1 = self.inc(x) x2 = self.down1(x1) x3 = self.down2(x2) x4 = self.down3(x3) x = self.up1(x4, x3) x = self.up2(x, x2) x = self.up3(x, x1) logits = self.outc(x) return logits ``` 此部分代码实现了经典的UNet编码解码框架，适用于二分类或多分类语义分割任务。 #### 训练配置 设置好超参数选项，包括但不限于批次大小(batch size)，迭代次数(Epochs), 学习率(Learning Rate)等。这里推荐采用RMSProp优化算法配合余弦退火策略调整LR值，在整个训练周期里保持良好的收敛性能[^2]。 ```python from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR optimizer = optim.RMSprop(net.parameters(), lr=0.001, weight_decay=1e-8, momentum=0.9) scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=n_epochs) loss_fn = DiceLoss() + IoULoss() ``` #### 测试与评估 经过充分训练后的模型应当能够在测试集中取得较为理想的Dice系数得分和交并比(IoU)指标表现。同时注意观察预测结果可视化效果是否合理有效。 #### 后处理步骤 如果原始图像像素强度位于区间\[0,1\], 需要乘以255再转成整型数组以便正常显示或存储为标准位图文件[^3]: ```python output_image = (prediction_tensor * 255).astype('uint8') Image.fromarray(output_image).save("result.png") ```