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包结构更改

本节包含您对 MMSeg 0.x 和 1.x 之间的变化可能感到好奇的内容。

MMSegmentation 0.x MMSegmentation 1.x
mmseg.api mmseg.api
- mmseg.core + mmseg.engine
mmseg.datasets mmseg.datasets
mmseg.models mmseg.models
- mmseg.ops + mmseg.structure
mmseg.utils mmseg.utils
+ mmseg.evaluation
+ mmseg.registry

已删除的包

mmseg.core

在 OpenMMLab 2.0 中,core 包已被删除。corehooksoptimizers 被移动到了 mmseg.engine 中,而 core 中的 evaluation 目前是 mmseg.evaluation。

mmseg.ops

ops 包含 encodingwrappers,它们被移到了 mmseg.models.utils 中。

增加的包

mmseg.engine

OpenMMLab 2.0 增加了一个新的深度学习训练基础库 MMEngine。它是所有 OpenMMLab 代码库的训练引擎。 mmseg 的 engine 包是一些用于语义分割任务的定制模块,如 SegVisualizationHook 用于可视化分割掩膜。

mmseg.structure

在 OpenMMLab 2.0 中,我们为计算机视觉任务设计了数据结构,在 mmseg 中,我们在 structure 包中实现了 SegDataSample

mmseg.evaluation

我们将所有评估指标都移动到了 mmseg.evaluation 中。

mmseg.registry

我们将 MMSegmentation 中所有类型模块的注册实现移动到 mmseg.registry 中。

修改的包

mmseg.apis

OpenMMLab 2.0 尝试支持计算机视觉的多任务统一接口,并发布了更强的 Runner,因此 MMSeg 1.x 删除了 train.pytest.py 中的模块,并将 init_segmentor 重命名为 init_model,将 inference_segmentor 重命名为 inference_model

以下是 mmseg.apis 的更改:

函数 变化
init_segmentor 重命名为 init_model
inference_segmentor 重命名为 inference_model
show_result_pyplot 基于 SegLocalVisualizer 实现
train_model 删除,使用 runner.train 训练。
multi_gpu_test 删除,使用 runner.test 测试。
single_gpu_test 删除,使用 runner.test 测试。
set_random_seed 删除,使用 mmengine.runner.set_random_seed
init_random_seed 删除,使用 mmengine.dist.sync_random_seed

mmseg.datasets

OpenMMLab 2.0 将 BaseDataset 定义为数据集的函数和接口,MMSegmentation 1.x 也遵循此协议,并定义了从 BaseDataset 继承的 BaseSegDataset。MMCV 2.x 收集多种任务的通用数据转换,例如分类、检测、分割,因此 MMSegmentation 1.x 使用这些数据转换并将其从 mmseg.dataset 中删除。

包/模块 更改
mmseg.pipelines 移动到 mmcv.transforms
mmseg.sampler 移动到 mmengine.dataset.sampler
CustomDataset 重命名为 BaseSegDataset 并从 MMEngine 中的 BaseDataset 继承
DefaultFormatBundle 替换为 PackSegInputs
LoadImageFromFile 移动到 mmcv.transforms.LoadImageFromFile
LoadAnnotations 移动到 mmcv.transforms.LoadAnnotations
Resize 移动到 mmcv.transforms 中并拆分为 ResizeRandomResizeRandomChoiceResize
RandomFlip 移动到 mmcv.transforms.RandomFlip
Pad 移动到 mmcv.transforms.Pad
Normalize 移动到 mmcv.transforms.Normalize
Compose 移动到 mmcv.transforms.Compose
ImageToTensor 移动到 mmcv.transforms.ImageToTensor

mmseg.models

models 没有太大变化,只是从以前的 mmseg.ops 添加了 encodingwrappers