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#2020开年第一篇，谁能预料新年伊始的世界如此脆弱，中国疫情肆虐，美伊箭拔弩张，英国愤懑脱欧，儿时的偶像科比和女儿也不幸离世，生命之渺小，生活之曲折，兄弟们，要充满阳光地活着啊，人间，值得。：-）今天还是鄙人生日，愿世间多点爱，与和平。
上一篇介绍了博主用CityScapes数据集提取了五类实例，并转换成了COCO数据集的标注格式（将CityScapes数据集转换为COCO格式的实例分割数据集），实现它的目的是为了拿去训练YOLACT。
YOLACT是加州大学2019年提出的能够达到实时的实例分割网络，在目标检测已经应用广泛的时候，对目标的描述更加精细的实例分割就成了下一个热点话题，网络不过多介绍了，可以学习论文和代码：
YOLACT: Real-time Instance Segmentation
YOLACT++: Better Real-time Instance Segmentation
这篇文章主要介绍博主利用yolact源码在CityScapes上训练、测试的操作过程，完整项目链接：yolact_cityscapes_550
Yolact默认配置是ResNet-101+FPN框架，输入550×550，保持网络配置不变，用自己的数据集训练需要以下步骤：
1、生成COCO Style的标注文件（.json），这部分参考上文所述博客即可。
2、在data/config.py中创建自己数据集的config信息，在博主的项目中已经把yolact原本的配置都删掉了，只保留了用cityscapes训练测试的配置，并且将其设为默认配置，拿去训练自己数据集的时候需要修改类别名、类别数以及图片、标注文件存放位置等等，还需要在yolact的配置中加入自己的数据集，还有训练时候的参数等都可以在config.py里修改。
此外，为了实现一些功能，修改了原始代码中的一些函数，并修补了几个Bug。
使用yolact_coco权重初始化训练：
原生yolact是用imagenet预训练、coco上fine-tune的，由于我们自己的数据集类别与coco不同，想要直接利用作者提供的权重初始化网络，需要把输出层的权重拿掉，训练也需要分两步：先只对输出层权重进行训练，再进行所有参数的fine-tune。
# yolact_coco 初始化权重，只训练输出层
>> python3 train.py --resume=weights/yolact_base_54_20000.pth --init_from=coco --start_iter=0 # 整体fine-tuning
>> python3 train.py --resume=weights/yolact_base_cityscapes_256_95000.pth --start_iter=0 
训练默认batch_size为8，需要占用11G以上的显存，用什么卡需要注意，1张约占1.5G。过程中如果中断，/weights目录下会生成断点，–resume也可以从断点文件开始训，只不过不需要再加–start_iter这个参数。
训练过程的所有loss以及validation的结果会在shell中输出，同时也会保存在/logs目录下以日期为后缀的.log中。为了方便评估与分析，log2pic.py用于读取log文件并将训练与测试的结果绘制成折线图，这个小脚本不太成熟，但简单易读，稍加修改就可以任意使用。
PS：为了显示博主自己的五个类的validation结果，在eval.py中加入了各类mAP的计算以及在train.py中加入了各类val结果的log保存，代码质量较低，诸位可据需求删改。
关于Evaluation，基本保留了原生yolact的操作，只是切记默认config是博主自己定义的yolact_base_cityscapes_config，增加配置可以用–config=调用，也可以直接修改默认配置。
单张图片测试：
>> python3 eval.py --trained_model=weights/yolact_base_cityscapes_256_95000.pth --score_threshold=0.15 --top_k=15 --image=aachen_000021_000019_leftImg8bit.png:cityscapes_550.png
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