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常见问题解答（FAQ）

我们在这里列出了使用时的一些常见问题及其相应的解决方案。 如果您发现有一些问题被遗漏，请随时提 PR 丰富这个列表。 如果您无法在此获得帮助，请使用 issue 模板创建问题，但是请在模板中填写所有必填信息，这有助于我们更快定位问题。

安装

兼容的 MMSegmentation 和 MMCV 版本如下。请安装正确版本的 MMCV 以避免安装问题。

MMSegmentation version MMCV version MMEngine version MMClassification (optional) version MMDetection (optional) version
dev-1.x branch mmcv >= 2.0.0 MMEngine >= 0.7.4 mmpretrain>=1.0.0rc7 mmdet >= 3.0.0
main branch mmcv >= 2.0.0 MMEngine >= 0.7.4 mmpretrain>=1.0.0rc7 mmdet >= 3.0.0
1.2.2 mmcv >= 2.0.0 MMEngine >= 0.7.4 mmpretrain>=1.0.0rc7 mmdet >= 3.0.0
1.2.1 mmcv >= 2.0.0 MMEngine >= 0.7.4 mmpretrain>=1.0.0rc7 mmdet >= 3.0.0
1.2.0 mmcv >= 2.0.0 MMEngine >= 0.7.4 mmpretrain>=1.0.0rc7 mmdet >= 3.0.0
1.1.2 mmcv >= 2.0.0 MMEngine >= 0.7.4 mmpretrain>=1.0.0rc7 mmdet >= 3.0.0
1.1.1 mmcv >= 2.0.0 MMEngine >= 0.7.4 mmpretrain>=1.0.0rc7 mmdet >= 3.0.0
1.1.0 mmcv >= 2.0.0 MMEngine >= 0.7.4 mmpretrain>=1.0.0rc7 mmdet >= 3.0.0
1.0.0 mmcv >= 2.0.0rc4 MMEngine >= 0.7.1 mmcls==1.0.0rc6 mmdet >= 3.0.0
1.0.0rc6 mmcv >= 2.0.0rc4 MMEngine >= 0.5.0 mmcls>=1.0.0rc0 mmdet >= 3.0.0rc6
1.0.0rc5 mmcv >= 2.0.0rc4 MMEngine >= 0.2.0 mmcls>=1.0.0rc0 mmdet>=3.0.0rc6
1.0.0rc4 mmcv == 2.0.0rc3 MMEngine >= 0.1.0 mmcls>=1.0.0rc0 mmdet>=3.0.0rc4, <=3.0.0rc5
1.0.0rc3 mmcv == 2.0.0rc3 MMEngine >= 0.1.0 mmcls>=1.0.0rc0 mmdet>=3.0.0rc4, <=3.0.0rc5
1.0.0rc2 mmcv == 2.0.0rc3 MMEngine >= 0.1.0 mmcls>=1.0.0rc0 mmdet>=3.0.0rc4, <=3.0.0rc5
1.0.0rc1 mmcv >= 2.0.0rc1, <=2.0.0rc3> MMEngine >= 0.1.0 mmcls>=1.0.0rc0 Not required
1.0.0rc0 mmcv >= 2.0.0rc1, <=2.0.0rc3> MMEngine >= 0.1.0 mmcls>=1.0.0rc0 Not required

如果您已经安装了版本不合适的 mmcv，请先运行pip uninstall mmcv卸载已安装的 mmcv，如您先前安装的为 mmcv-full（存在于 OpenMMLab 1.x），请运行pip uninstall mmcv-full进行卸载。

  • 如出现 "No module named 'mmcv'"
    1. 使用pip uninstall mmcv卸载环境中现有的 mmcv
    2. 按照安装说明安装对应的 mmcv

如何获知模型训练时需要的显卡数量

  • 看模型的 config 文件命名。可以参考了解配置文件中的配置文件命名风格部分。比如，对于名字为segformer_mit-b0_8xb1-160k_cityscapes-1024x1024.py的 config 文件，8xb1代表训练其对应的模型需要的卡数为 8，每张卡中的 batch size 为 1。
  • 看模型的 log 文件。点开该模型的 log 文件，并在其中搜索nGPU，在nGPU后的数字个数即训练时所需的卡数。比如，在 log 文件中搜索nGPU得到nGPU 0,1,2,3,4,5,6,7的记录，则说明训练该模型需要使用八张卡。

auxiliary head 是什么

简单来说，这是一个提高准确率的深度监督技术。在训练阶段，decode_head用于输出语义分割的结果，auxiliary_head 只是增加了一个辅助损失，其产生的分割结果对你的模型结果没有影响，仅在在训练中起作用。您可以阅读这篇论文了解更多信息。

运行测试脚本时如何输出绘制分割掩膜的图像

在测试脚本中，我们提供了--out参数来控制是否输出保存预测的分割掩膜图像。您可以运行以下命令输出测试结果：

python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} --out ${OUTPUT_DIR}

更多用例细节可查阅文档，PR #2712 以及迁移文档了解相关说明。

如何处理二值分割任务?

MMSegmentation 使用 num_classes 和 out_channels 来控制模型最后一层 self.conv_seg 的输出。更多细节可以参考 这里。

num_classes 应该和数据集本身类别个数一致，当是二值分割时，数据集只有前景和背景两类，所以 num_classes 为 2. out_channels 控制模型最后一层的输出的通道数，通常和 num_classes 相等，但当二值分割时候，可以有两种处理方法, 分别是：

  • 设置 out_channels=2，在训练时以 Cross Entropy Loss 作为损失函数，在推理时使用 F.softmax() 归一化 logits 值，然后通过 argmax() 得到每个像素的预测结果。

  • 设置 out_channels=1，在训练时以 Binary Cross Entropy Loss 作为损失函数，在推理时使用 F.sigmoid() 和 threshold 得到预测结果，threshold 默认为 0.3。

对于实现上述两种计算二值分割的方法，需要在 decode_head 和 auxiliary_head 的配置里修改。下面是对样例 pspnet_unet_s5-d16.py 做出的对应修改。

  • (1) num_classes=2, out_channels=2 并在 CrossEntropyLoss 里面设置 use_sigmoid=False。
decode_head=dict(
    type='PSPHead',
    in_channels=64,
    in_index=4,
    num_classes=2,
    out_channels=2,
    loss_decode=dict(
        type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=1.0)),
auxiliary_head=dict(
    type='FCNHead',
    in_channels=128,
    in_index=3,
    num_classes=2,
    out_channels=2,
    loss_decode=dict(
        type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=0.4)),
  • (2) num_classes=2, out_channels=1 并在 CrossEntropyLoss 里面设置 use_sigmoid=True.
decode_head=dict(
    type='PSPHead',
    in_channels=64,
    in_index=4,
    num_classes=2,
    out_channels=1,
    loss_decode=dict(
        type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=1.0)),
auxiliary_head=dict(
    type='FCNHead',
    in_channels=128,
    in_index=3,
    num_classes=2,
    out_channels=1,
    loss_decode=dict(
        type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=0.4)),

reduce_zero_label 的作用

数据集中 reduce_zero_label 参数类型为布尔类型，默认为 False，它的功能是为了忽略数据集 label 0。具体做法是将 label 0 改为 255，其余 label 相应编号减 1，同时 decode head 里将 255 设为 ignore index，即不参与 loss 计算。 以下是 reduce_zero_label 具体实现逻辑:

if self.reduce_zero_label:
    # avoid using underflow conversion
    gt_semantic_seg[gt_semantic_seg == 0] = 255
    gt_semantic_seg = gt_semantic_seg - 1
    gt_semantic_seg[gt_semantic_seg == 254] = 255

关于您的数据集是否需要使用 reduce_zero_label，有以下两类情况：

  • 例如在 Potsdam 数据集上，有 0-不透水面、1-建筑、2-低矮植被、3-树、4-汽车、5-杂乱，六类。但该数据集提供了两种 RGB 标签，一种为图像边缘处有黑色像素的标签，另一种是没有黑色边缘的标签。对于有黑色边缘的标签，在 dataset_converters.py中，其将黑色边缘转换为 label 0，其余标签分别为 1-不透水面、2-建筑、3-低矮植被、4-树、5-汽车、6-杂乱，那么此时，就应该在数据集 potsdam.py 中将reduce_zero_label=True。如果使用的是没有黑色边缘的标签，那么 mask label 中只有 0-5，此时就应该使reduce_zero_label=False。需要结合您的实际情况来使用。
  • 例如在第 0 类为 background 类别的数据集上，如果您最终是需要将背景和您的其余类别分开时，是不需要使用reduce_zero_label的，此时在数据集中应该将其设置为reduce_zero_label=False

注意: 使用 reduce_zero_label 请确认数据集原始类别个数，如果只有两类，需要关闭 reduce_zero_label 即设置 reduce_zero_label=False。