视觉工具包torchvision重大更新：支持分割模型、检测模型，还有许多数据集

PyTorch宣布了视觉 工具 包 torchvision 的重大更新。

终于来到 torchvision 0.3 了。

这次，工具包里增加了许多 新模型 ：做 语义分割 的，做 目标检测 的，做 实例分割 的……

也增加了许多 数据集 ，比如 ImageNet ， CelebA ， Caltech 101 等等等等。

另外，torchvision还有了不少 视觉专用的C++/Cuda算子 。

消息一出，小伙伴们纷纷奔走相告。

现在，来仔细观察一下，新的torchvision都有哪里变强了。

哪些功能是新来的？

训练/评估脚本

现在，reference/文件夹地下，提供了训练和评估用的脚本，支持许多任务：

分类、语义分割、目标检测、实例分割，以及人物关键点检测。

这些脚本可以当做log：写着某一个特定的模型要怎样训练，并且提供了基线。有了这份快速指引，便于顺利展开研究。

torchvision算子

就像开头提到的那样，torchvision这次有了定制的C++/CUDA算子，计算机视觉专用。

有了这些算子，搭建目标检测模型就更加轻松了：

· roi_pool (以及模块版本RoIPool)

· roi_align (以及模块版本RoIAlign)

· nms ，给边界框做非极大抑制 (Non-Maximum Suppression用的)

· box_iou ，用来计算两组边界框之间的交集

box_area

, 用来计算一组边界框的面积

等到下次更新，这些算子就会支持PyTorch脚本模式了。

至于这些算子怎么用，官方给出了一些例子：

 1import torch
 2import torchvision
 3
 4# create 10 random boxes
 5boxes = torch.rand(10, 4) * 100
 6# they need to be in [x0, y0, x1, y1] format
 7boxes[:, 2:] += boxes[:, :2]
 8# create a random image
 9image = torch.rand(1, 3, 200, 200)
10# extract regions in `image` defined in `boxes`, rescaling
11# them to have a size of 3x3
12pooled_regions = torchvision.ops.roi_align(image, [boxes], output_size=(3, 3))
13# check the size
14print(pooled_regions.shape)
15# torch.Size([10, 3, 3, 3])
16
17# or compute the intersection over union between
18# all pairs of boxes
19print(torchvision.ops.box_iou(boxes, boxes).shape)
20# torch.Size([10, 10])

哪些模型是新来的？

既然，目标检测、实例分割，以及人物关键点检测模型的支持，全部是最新加入的。

那么，就来看看增加了哪些模型吧：

分割模型

官方博客写到，torchvision 0.3新加入了 FCN 和 DeepLabV3 分割模型，用了ResNet50和ResNet101骨架。

ResNet101有预训练的权重可用，是在COCO train2017数据集的一个子集上训练的，20个类别和Pascal VOC一致：

检测模型

torchvision 0.3新包含了预训练的 Faster R-CNN 、 Mask R-CNN 以及 Keypoint R-CNN 。

官方还提到，各种模型的实现都 很快 ，尤其是训练过程 很快 。

(团队用了8个V100 GPU，带有CUDA 10.0和CUDNN 7.4的那种。训练中每个GPU的批尺寸是2，测试中的批尺寸是1。)

速度如下，都是 毫秒级 ：

而且，只要写几行代码，就可以直接加载、运行那些预训练的检测模型与分割模型了：

 1import torchvision
 2
 3model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
 4# set it to evaluation mode, as the model behaves differently
 5# during training and during evaluation
 6model.eval()
 7
 8image = PIL.Image.open('/path/to/an/image.jpg')
 9image_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(image)
10
11# pass a list of (potentially different sized) tensors
12# to the model, in 0-1 range. The model will take care of
13# batching them together and normalizing
14output = model([image_tensor])
15# output is a list of dict, containing the postprocessed predictions

分类模型

新加入的分类模型有这些：

· GoogLeNet (Inception v1)

· MobiliNet V2

· ShuffleNet v2

· ResNeXt-50 32x4d，以及ResNeXt-101 32x8d

哪些数据集是新来的？

先看人脸数据集，加入了这些：

Caltech101，Caltech256，以及CelebA

然后， ImageNet 也加入了。

还有， Semantic Boundaries Dataset (语义边界数据集) 。

以及， VisionDataset ，作为各种数据集的基类 (base class) 。

快去用一下

如果你还有什么疑问，可以观察 更详细的发布说明 。

如果你不知道怎么用，可以服用 Colab教程 。

如果你已经准备好了，就开始用新的torchvision去做项目吧。

torchvision 0.3.0

https://pypi.org/project/torchvision/

Colab教程：

https://colab.research.google.com/github/pytorch/vision/blob/temp-tutorial/tutorials/torchvision_finetuning_instance_segmentation.ipynb

详细的发布说明：

https://github.com/pytorch/vision/releases