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PaddleClas：训练一个简易的道路质量分类模型

本文介绍利用PaddleClas结合Road Traversing Knowledge (RTK) Dataset训练道路类型和质量分类模型的过程。先解压含8类道路质量标注的数据集，生成数据列表，再用Road.yaml配置训练模型，之后进行预测并将结果绘到图上，最后拼接图片成视频展示效果。

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引入

路面类型和道路质量是有关人或自动驾驶车辆应如何驾驶的重要信息
除了乘客舒适度和车辆维护以外，它还涉及每个人的安全
本次就使用 PaddleClas 结合 Road Traversing Knowledge (RTK) Dataset 训练一个简易的道路类型和质量分类的模型

效果展示

通过一段视频先看一下分类的效果：

数据集介绍

本次使用的数据集为 Road Traversing Knowledge (RTK) Dataset
数据集特点：
- 该数据集提供了由低成本相机(HP Webcam HD-4110)拍摄的图像
- 包含不同路面类型的道路:沥青变化、其他路面类型，甚至非路面
- 其中还包含了一个包含道路质量标注的小数据集
- 道路质量标注分为如下 8 个等级：
  asphalt(Good) asphalt(Regular) asphalt(Bad) paved(Good) paved(Regular) paved(Bad) unpaved(Regular) unpaved(Bad)

解压数据集

In [ ]

!unzip -q data/data72034/01_asphaltGood.zip -d dataset
!unzip -q data/data72034/02_asphaltRegular.zip -d dataset
!unzip -q data/data72034/03_asphaltBad.zip -d dataset
!unzip -q data/data72034/04_pavedGood.zip -d dataset
!unzip -q data/data72034/05_pavedRegular.zip -d dataset
!unzip -q data/data72034/06_pavedBad.zip -d dataset
!unzip -q data/data72034/07_unpavedRegular.zip -d dataset
!unzip -q data/data72034/08_unpavedBad.zip -d dataset

生成数据列表

In [ ]

import os

dirs = os.listdir('dataset')
dirs.sort()
labels = [_.split('_')[1] for _ in dirs]

datas = []for index, path in enumerate(dirs):
    imgs = os.listdir(os.path.join('dataset', path))
    imgs.sort()    for img in imgs:
        datas.append('%s %d\n' % (os.path.join(path, img), index))import random

random.shuffle(datas)with open('dataset/train.txt', 'w', encoding='UTF-8') as f:    for line in datas[:-200]:
        f.write(line)with open('dataset/val.txt', 'w', encoding='UTF-8') as f:    for line in datas[-200:]:
        f.write(line)

模型训练

使用到的配置文件为 Road.yaml

In [ ]

%cd ~/PaddleClas

!python tools/train.py \
    -c ../Road.yaml

模型预测

使用模型进行预测并将结果绘制到源图片上

In [1]

%cd ~/PaddleClas

!python tools/infer/infer.py \
    -i ../dataset/tests \
    --model RepVGG_A0 \
    --pretrained_model ../output/RepVGG_A0/best_model/ppcls \
    --use_gpu True \
    --load_static_weights False \
    --top_k -1 \
    --class_num 8 \
    --save_dir ../predict

视频拼接

将预测完成的结果图片拼接为一个视频

In [51]

%cd ~import cv2import os

fps = 30size = (352, 288)
videowriter = cv2.VideoWriter("test.mp4", cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, size)
path = 'predict'imgs =  os.listdir(path)
imgs.sort()for i in imgs:
    img = cv2.imread(os.path.join(path, i))
    videowriter.write(img)
videowriter.release()