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关于SFTPM图像异常分割算法 #3844

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Hold-on-li opened this issue Nov 8, 2024 · 12 comments
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关于SFTPM图像异常分割算法 #3844

Hold-on-li opened this issue Nov 8, 2024 · 12 comments
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@Hold-on-li
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问题描述 Please describe your issue

请问一下,SFTPM图像异常分割算法支持C++推理部署吗?

@liuhongen1234567
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Collaborator

liuhongen1234567 commented Nov 8, 2024

您好,应该是支持的,可以参考 PaddleX 文档 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/tutorials/cv_pipelines/image_anomaly_detection.md 3. 开发集成/部署-服务化部署部分

@Kaze816
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Kaze816 commented Nov 13, 2024

配置文件中的tain.txt 中是什么样式呀? @liuhongen1234567 这不是只需要正样本么,难道也需要生成些0值的标签图像?

train_dataset:
type: Dataset
num_classes: 1
dataset_root: /mv_dataset/grid # You need to specify a specific category root in mvtec_ad dataset
train_path: mv_dataset/grid/train.txt
...

@liuhongen1234567
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Collaborator

liuhongen1234567 commented Nov 15, 2024

您好,可以从这个页面 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/cv_modules/anomaly_detection.md 下载 mvtec_examples 数据集看一下

@liuhongen1234567
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Collaborator

image 可以参考这个介绍,对SFTPM算法的描述已经比较清楚了,训练过程中的样本应该是没有异常的样本。train.txt 的标签如下: image

@Kaze816
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Kaze816 commented Nov 15, 2024

原来不明白的是 train.txt 里面的内容,正常的监督分割训练,此处应该是每行一组 图像 掩模 的路径,可这正样本没有掩模呀?
您这可算解决了我的一大疑惑,谢谢! @liuhongen1234567

@Kaze816
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Kaze816 commented Nov 15, 2024

另外一个问题,EfficientAD好像不用验证集,训练一定轮数也就可以用了。
训练SFTPM 验证集可以少量加一点点,满足程序框架运行需要,不要最佳,只留最后,可行吗? SFTPM里面如何保留最后一次训练的权重?

@liuhongen1234567
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Collaborator

您好,这个问题我们也没有尝试过,您那边可以尝试一下试试。paddleX的SFTPM是按照迭代训练的,iter_{您设置的最大迭代次数就是最后一次训练的权重}
image

@Kaze816
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Kaze816 commented Nov 15, 2024

我尝试直接在PaddleSeg工程下对样图mvtec_examples进行了训练,使用tools/predict.py查看了输出结果图,也大致正常,但是导出为onnx格式再运行时,结果就不行了: tools/export.py先导出PD格式,再用paddle2onnx转,网络输出是32位整型,结果全0值;tools/model/export_onnx.py可以直接导出onnx,网络输出为32位浮点,结果大致为原图的重构。
不明白为何会这样,先前使用pp_liteseg时,如此这般是OK的呀?
@liuhongen1234567
grid_thread_000

@Hold-on-li
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Author

我尝试直接在PaddleSeg工程下对样图mvtec_examples进行了训练,使用tools/predict.py查看了输出结果图,也大致正常,但是导出为onnx格式再运行时,结果就不行了: tools/export.py先导出PD格式,再用paddle2onnx转,网络输出是32位整型,结果全0值;tools/model/export_onnx.py可以直接导出onnx,网络输出为32位浮点,结果大致为原图的重构。 不明白为何会这样,先前使用pp_liteseg时,如此这般是OK的呀? @liuhongen1234567 grid_thread_000

请问一下 我在PaddleSeg工程目录下 训练 一直报 “cannot import name 'setup_logger' from 'paddleseg.utils.logger'”这样的错误,我试过很多paddleseg版本 还是有这个错误,请问一下,您当前用的是什么版本?

@Kaze816
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Kaze816 commented Nov 28, 2024

我没有报错呀,估计你需要先运行一下 python setup.py install

@Hold-on-li
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Author

我没有报错呀,估计你需要先运行一下 python setup.py install

这个也都尝试了

@liuhongen1234567
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Collaborator

按照这个文档 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/2.10/docs/install_cn.md 应该可以安装成功的,如果是conda 环境,要加上python -m , 比如 pip install -v -e ., 要改为 python -m pip install -v -e .

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