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#!/usr/bin/env python
# 变化检测模型BIT训练示例脚本
# 执行此脚本前,请确认已正确安装PaddleRS库
import paddlers as pdrs
from paddlers import transforms as T
# 数据集存放目录
DATA_DIR = './data/airchange/'
# 训练集`file_list`文件路径
TRAIN_FILE_LIST_PATH = './data/airchange/train.txt'
# 验证集`file_list`文件路径
EVAL_FILE_LIST_PATH = './data/airchange/eval.txt'
# 实验目录,保存输出的模型权重和结果
EXP_DIR = './output/bit/'
# 下载和解压AirChange数据集
pdrs.utils.download_and_decompress(
'https://paddlers.bj.bcebos.com/datasets/airchange.zip', path='./data/')
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/data.md
train_transforms = T.Compose([
# 读取影像
T.DecodeImg(),
# 随机裁剪
T.RandomCrop(
# 裁剪区域将被缩放到256x256
crop_size=256,
# 裁剪区域的横纵比在0.5-2之间变动
aspect_ratio=[0.5, 2.0],
# 裁剪区域相对原始影像长宽比例在一定范围内变动,最小不低于原始长宽的1/5
scaling=[0.2, 1.0]),
# 以50%的概率实施随机水平翻转
T.RandomHorizontalFlip(prob=0.5),
# 将数据归一化到[-1,1]
T.Normalize(
mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]),
T.ArrangeChangeDetector('train')
])
eval_transforms = T.Compose([
T.DecodeImg(),
# 验证阶段与训练阶段的数据归一化方式必须相同
T.Normalize(
mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]),
T.ReloadMask(),
T.ArrangeChangeDetector('eval')
])
# 分别构建训练和验证所用的数据集
train_dataset = pdrs.datasets.CDDataset(
data_dir=DATA_DIR,
file_list=TRAIN_FILE_LIST_PATH,
label_list=None,
transforms=train_transforms,
num_workers=0,
shuffle=True,
with_seg_labels=False,
binarize_labels=True)
eval_dataset = pdrs.datasets.CDDataset(
data_dir=DATA_DIR,
file_list=EVAL_FILE_LIST_PATH,
label_list=None,
transforms=eval_transforms,
num_workers=0,
shuffle=False,
with_seg_labels=False,
binarize_labels=True)
# 使用默认参数构建BIT模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/intro/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
model = pdrs.tasks.cd.BIT()
# 执行模型训练
model.train(
num_epochs=5,
train_dataset=train_dataset,
train_batch_size=4,
eval_dataset=eval_dataset,
save_interval_epochs=3,
# 每多少次迭代记录一次日志
log_interval_steps=50,
save_dir=EXP_DIR,
# 是否使用early stopping策略,当精度不再改善时提前终止训练
early_stop=False,
# 是否启用VisualDL日志功能
use_vdl=True,
# 指定从某个检查点继续训练
resume_checkpoint=None)