#
Sequence classification

セマンティック セグメンテーションでは、画像の個々のピクセルにラベルまたはクラスを割り当てます。セグメンテーションにはいくつかのタイプがありますが、セマンティック セグメンテーションの場合、同じオブジェクトの一意のインスタンス間の区別は行われません。両方のオブジェクトに同じラベルが付けられます (たとえば、「car-1」と「car-2」の代わりに「car」)。セマンティック セグメンテーションの一般的な現実世界のアプリケーションには、歩行者や重要な交通情報を識別するための自動運転車のトレーニング、医療画像内の細胞と異常の識別、衛星画像からの環境変化の監視などが含まれます。

このガイドでは、次の方法を説明します。

1. SceneParse150 データセットの SegFormer を微調整します。
2. 微調整したモデルを推論に使用します。

このチュートリアルで説明するタスクは、次のモデル アーキテクチャでサポートされています。

BEiT, Data2VecVision, DPT, MobileNetV2, MobileViT, MobileViTV2, SegFormer, UPerNet

始める前に、必要なライブラリがすべてインストールされていることを確認してください。

    pip install -q datasets transformers evaluate

モデルをアップロードしてコミュニティと共有できるように、Hugging Face アカウントにログインすることをお勧めします。プロンプトが表示されたら、トークンを入力してログインします。

    >>> from huggingface_hub import notebook_login

    >>> notebook_login()

##
Load SceneParse150 dataset

まず、SceneParse150 データセットの小さいサブセットを 🤗 データセット ライブラリから読み込みます。これにより、完全なデータセットのトレーニングにさらに時間を費やす前に、実験してすべてが機能することを確認する機会が得られます。

    >>> from datasets import load_dataset

    >>> ds = load_dataset("scene_parse_150", split="train[:50]")

`train_test_split` メソッドを使用して、データセットの `train` 分割をトレイン セットとテスト セットに分割します。

    >>> ds = ds.train_test_split(test_size=0.2)
    >>> train_ds = ds["train"]
    >>> test_ds = ds["test"]

次に、例を見てみましょう。

    >>> train_ds[0]
    {'image': <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=512x683 at 0x7F9B0C201F90>,
     'annotation': <PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=L size=512x683 at 0x7F9B0C201DD0>,
     'scene_category': 368}

- `image`: シーンの PIL イメージ。
- `annotation`: セグメンテーション マップの PIL イメージ。モデルのターゲットでもあります。
- `scene_category`: 「キッチン」や「オフィス」などの画像シーンを説明するカテゴリ ID。このガイドでは、「image」と「annotation」のみが必要になります。どちらも PIL イメージです。

また、ラベル ID をラベル クラスにマップする辞書を作成することもできます。これは、後でモデルを設定するときに役立ちます。ハブからマッピングをダウンロードし、`id2label` および `label2id` ディクショナリを作成します。

    >>> import json
    >>> from huggingface_hub import cached_download, hf_hub_url

    >>> repo_id = "huggingface/label-files"
    >>> filename = "ade20k-id2label.json"
    >>> id2label = json.load(open(cached_download(hf_hub_url(repo_id, filename, repo_type="dataset")), "r"))
    >>> id2label = {int(k): v for k, v in id2label.items()}
    >>> label2id = {v: k for k, v in id2label.items()}
    >>> num_labels = len(id2label)

##
Preprocess

次のステップでは、SegFormer 画像プロセッサをロードして、モデルの画像と注釈を準備します。このデータセットのような一部のデータセットは、バックグラウンド クラスとしてゼロインデックスを使用します。ただし、実際には背景クラスは 150 個のクラスに含まれていないため、`reduce_labels=True`を設定してすべてのラベルから 1 つを引く必要があります。ゼロインデックスは `255` に置き換えられるため、SegFormer の損失関数によって無視されます。

    >>> from transformers import AutoImageProcessor

    >>> checkpoint = "nvidia/mit-b0"
    >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(checkpoint, reduce_labels=True)

Pytorch
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モデルを過学習に対してより堅牢にするために、画像データセットにいくつかのデータ拡張を適用するのが一般的です。このガイドでは、torchvision の `ColorJitter` 関数を使用します。 /vision/stable/index.html) を使用して画像の色のプロパティをランダムに変更しますが、任意の画像ライブラリを使用することもできます。

    >>> from torchvision.transforms import ColorJitter

    >>> jitter = ColorJitter(brightness=0.25, contrast=0.25, saturation=0.25, hue=0.1)

次に、モデルの画像と注釈を準備するための 2 つの前処理関数を作成します。これらの関数は、画像を`pixel_values`に変換し、注釈を`labels`に変換します。トレーニング セットの場合、画像を画像プロセッサに提供する前に`jitter`が適用されます。テスト セットの場合、テスト中にデータ拡張が適用されないため、画像プロセッサは`images`を切り取って正規化し、`labels` のみを切り取ります。

    >>> def train_transforms(example_batch):
    ...     images = [jitter(x) for x in example_batch["image"]]
    ...     labels = [x for x in example_batch["annotation"]]
    ...     inputs = image_processor(images, labels)
    ...     return inputs

    >>> def val_transforms(example_batch):
    ...     images = [x for x in example_batch["image"]]
    ...     labels = [x for x in example_batch["annotation"]]
    ...     inputs = image_processor(images, labels)
    ...     return inputs

データセット全体に`jitter`を適用するには、🤗 Datasets `set_transform` 関数を使用します。変換はオンザフライで適用されるため、高速で消費するディスク容量が少なくなります。

    >>> train_ds.set_transform(train_transforms)
    >>> test_ds.set_transform(val_transforms)

TensorFlow
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モデルを過学習に対してより堅牢にするために、画像データセットにいくつかのデータ拡張を適用するのが一般的です。 このガイドでは、`tf.image` を使用して画像の色のプロパティをランダムに変更しますが、任意のプロパティを使用することもできます。画像 好きな図書館。 2 つの別々の変換関数を定義します。

- 画像拡張を含むトレーニング データ変換
- 🤗 Transformers のコンピューター ビジョン モデルはチャネル優先のレイアウトを想定しているため、画像を転置するだけの検証データ変換

    >>> import tensorflow as tf

    >>> def aug_transforms(image):
    ...     image = tf.keras.utils.img_to_array(image)
    ...     image = tf.image.random_brightness(image, 0.25)
    ...     image = tf.image.random_contrast(image, 0.5, 2.0)
    ...     image = tf.image.random_saturation(image, 0.75, 1.25)
    ...     image = tf.image.random_hue(image, 0.1)
    ...     image = tf.transpose(image, (2, 0, 1))
    ...     return image

    >>> def transforms(image):
    ...     image = tf.keras.utils.img_to_array(image)
    ...     image = tf.transpose(image, (2, 0, 1))
    ...     return image

次に、モデルの画像と注釈のバッチを準備する 2 つの前処理関数を作成します。これらの機能が適用されます 画像変換を行い、以前にロードされた `image_processor` を使用して画像を `pixel_values` に変換し、 `labels`への注釈。 `ImageProcessor` は、画像のサイズ変更と正規化も処理します。

    >>> def train_transforms(example_batch):
    ...     images = [aug_transforms(x.convert("RGB")) for x in example_batch["image"]]
    ...     labels = [x for x in example_batch["annotation"]]
    ...     inputs = image_processor(images, labels)
    ...     return inputs

    >>> def val_transforms(example_batch):
    ...     images = [transforms(x.convert("RGB")) for x in example_batch["image"]]
    ...     labels = [x for x in example_batch["annotation"]]
    ...     inputs = image_processor(images, labels)
    ...     return inputs

データセット全体に前処理変換を適用するには、🤗 Datasets `set_transform` 関数を使用します。 変換はオンザフライで適用されるため、高速で消費するディスク容量が少なくなります。

    >>> train_ds.set_transform(train_transforms)
    >>> test_ds.set_transform(val_transforms)

##
Evaluate

トレーニング中にメトリクスを含めると、多くの場合、モデルのパフォーマンスを評価するのに役立ちます。 🤗 Evaluate ライブラリを使用して、評価メソッドをすばやくロードできます。このタスクでは、Mean Intersection over Union (IoU) メトリックをロードします (🤗 Evaluate クイック ツアー を参照してください) /docs/evaluate/a_quick_tour) を参照して、メトリクスをロードして計算する方法の詳細を確認してください)。

    >>> import evaluate

    >>> metric = evaluate.load("mean_iou")

次に、メトリクスを `compute` する関数を作成します。予測を次のように変換する必要があります 最初にロジットを作成し、次に `compute` を呼び出す前にラベルのサイズに一致するように再形成します。

Pytorch
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    >>> import numpy as np
    >>> import torch
    >>> from torch import nn

    >>> def compute_metrics(eval_pred):
    ...     with torch.no_grad():
    ...         logits, labels = eval_pred
    ...         logits_tensor = torch.from_numpy(logits)
    ...         logits_tensor = nn.functional.interpolate(
    ...             logits_tensor,
    ...             size=labels.shape[-2:],
    ...             mode="bilinear",
    ...             align_corners=False,
    ...         ).argmax(dim=1)

    ...         pred_labels = logits_tensor.detach().cpu().numpy()
    ...         metrics = metric.compute(
    ...             predictions=pred_labels,
    ...             references=labels,
    ...             num_labels=num_labels,
    ...             ignore_index=255,
    ...             reduce_labels=False,
    ...         )
    ...         for key, value in metrics.items():
    ...             if type(value) is np.ndarray:
    ...                 metrics[key] = value.tolist()
    ...         return metrics

TensorFlow
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    >>> def compute_metrics(eval_pred):
    ...     logits, labels = eval_pred
    ...     logits = tf.transpose(logits, perm=[0, 2, 3, 1])
    ...     logits_resized = tf.image.resize(
    ...         logits,
    ...         size=tf.shape(labels)[1:],
    ...         method="bilinear",
    ...     )

    ...     pred_labels = tf.argmax(logits_resized, axis=-1)
    ...     metrics = metric.compute(
    ...         predictions=pred_labels,
    ...         references=labels,
    ...         num_labels=num_labels,
    ...         ignore_index=-1,
    ...         reduce_labels=image_processor.do_reduce_labels,
    ...     )

    ...     per_category_accuracy = metrics.pop("per_category_accuracy").tolist()
    ...     per_category_iou = metrics.pop("per_category_iou").tolist()

    ...     metrics.update({f"accuracy_{id2label[i]}": v for i, v in enumerate(per_category_accuracy)})
    ...     metrics.update({f"iou_{id2label[i]}": v for i, v in enumerate(per_category_iou)})
    ...     return {"val_" + k: v for k, v in metrics.items()}

これで`compute_metrics`関数の準備が整いました。トレーニングをセットアップするときにこの関数に戻ります。

##
Train

Pytorch
Hide Pytorch content

Trainer を使用したモデルの微調整に慣れていない場合は、こちら の基本的なチュートリアルをご覧ください。

これでモデルのトレーニングを開始する準備が整いました。 AutoModelForSemanticSegmentation を使用して SegFormer をロードし、ラベル ID とラベル クラス間のマッピングをモデルに渡します。

    >>> from transformers import AutoModelForSemanticSegmentation, TrainingArguments, Trainer

    >>> model = AutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained(checkpoint, id2label=id2label, label2id=label2id)

この時点で残っている手順は次の 3 つだけです。

1. TrainingArguments でトレーニング ハイパーパラメータを定義します。 `image` 列が削除されるため、未使用の列を削除しないことが重要です。 `image` 列がないと、`pixel_values` を作成できません。この動作を防ぐには、`remove_unused_columns=False`を設定してください。他に必要なパラメータは、モデルの保存場所を指定する `output_dir` だけです。 `push_to_hub=True`を設定して、このモデルをハブにプッシュします (モデルをアップロードするには、Hugging Face にサインインする必要があります)。各エポックの終了時に、Trainer は IoU メトリックを評価し、トレーニング チェックポイントを保存します。
2. トレーニング引数を、モデル、データセット、トークナイザー、データ照合器、および `compute_metrics` 関数とともに Trainer に渡します。
3. train() を呼び出してモデルを微調整します。

    >>> training_args = TrainingArguments(
    ...     output_dir="segformer-b0-scene-parse-150",
    ...     learning_rate=6e-5,
    ...     num_train_epochs=50,
    ...     per_device_train_batch_size=2,
    ...     per_device_eval_batch_size=2,
    ...     save_total_limit=3,
    ...     evaluation_strategy="steps",
    ...     save_strategy="steps",
    ...     save_steps=20,
    ...     eval_steps=20,
    ...     logging_steps=1,
    ...     eval_accumulation_steps=5,
    ...     remove_unused_columns=False,
    ...     push_to_hub=True,
    ... )

    >>> trainer = Trainer(
    ...     model=model,
    ...     args=training_args,
    ...     train_dataset=train_ds,
    ...     eval_dataset=test_ds,
    ...     compute_metrics=compute_metrics,
    ... )

    >>> trainer.train()

トレーニングが完了したら、 push_to_hub() メソッドを使用してモデルをハブに共有し、誰もがモデルを使用できるようにします。

    >>> trainer.push_to_hub()

TensorFlow
Hide TensorFlow content

Keras を使用したモデルの微調整に慣れていない場合は、まず 基本チュートリアル を確認してください。

TensorFlow でモデルを微調整するには、次の手順に従います。

1. トレーニングのハイパーパラメータを定義し、オプティマイザーと学習率スケジュールを設定します。
2. 事前トレーニングされたモデルをインスタンス化します。
3. 🤗 データセットを `tf.data.Dataset` に変換します。
4. モデルをコンパイルします。
5. コールバックを追加してメトリクスを計算し、モデルを 🤗 Hub にアップロードします
6. `fit()` メソッドを使用してトレーニングを実行します。

まず、ハイパーパラメーター、オプティマイザー、学習率スケジュールを定義します。

    >>> from transformers import create_optimizer

    >>> batch_size = 2
    >>> num_epochs = 50
    >>> num_train_steps = len(train_ds) * num_epochs
    >>> learning_rate = 6e-5
    >>> weight_decay_rate = 0.01

    >>> optimizer, lr_schedule = create_optimizer(
    ...     init_lr=learning_rate,
    ...     num_train_steps=num_train_steps,
    ...     weight_decay_rate=weight_decay_rate,
    ...     num_warmup_steps=0,
    ... )

次に、ラベル マッピングとともに TFAutoModelForSemanticSegmentation を使用して SegFormer をロードし、それをコンパイルします。 オプティマイザ。 Transformers モデルにはすべてデフォルトのタスク関連の損失関数があるため、次の場合を除き、損失関数を指定する必要はないことに注意してください。

    >>> from transformers import TFAutoModelForSemanticSegmentation

    >>> model = TFAutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained(
    ...     checkpoint,
    ...     id2label=id2label,
    ...     label2id=label2id,
    ... )
    >>> model.compile(optimizer=optimizer)  # No loss argument!

`to_tf_dataset` と `DefaultDataCollat​​or` を使用して、データセットを `tf.data.Dataset` 形式に変換します。

    >>> from transformers import DefaultDataCollator

    >>> data_collator = DefaultDataCollator(return_tensors="tf")

    >>> tf_train_dataset = train_ds.to_tf_dataset(
    ...     columns=["pixel_values", "label"],
    ...     shuffle=True,
    ...     batch_size=batch_size,
    ...     collate_fn=data_collator,
    ... )

    >>> tf_eval_dataset = test_ds.to_tf_dataset(
    ...     columns=["pixel_values", "label"],
    ...     shuffle=True,
    ...     batch_size=batch_size,
    ...     collate_fn=data_collator,
    ... )

予測から精度を計算し、モデルを 🤗 ハブにプッシュするには、Keras callbacks を使用します。 `compute_metrics` 関数を KerasMetricCallback に渡します。 そして PushToHubCallback を使用してモデルをアップロードします。

    >>> from transformers.keras_callbacks import KerasMetricCallback, PushToHubCallback

    >>> metric_callback = KerasMetricCallback(
    ...     metric_fn=compute_metrics, eval_dataset=tf_eval_dataset, batch_size=batch_size, label_cols=["labels"]
    ... )

    >>> push_to_hub_callback = PushToHubCallback(output_dir="scene_segmentation", tokenizer=image_processor)

    >>> callbacks = [metric_callback, push_to_hub_callback]

ついに、モデルをトレーニングする準備が整いました。`fit()`トレーニングおよび検証データセット、エポック数、 モデルを微調整するためのコールバック:

    >>> model.fit(
    ...     tf_train_dataset,
    ...     validation_data=tf_eval_dataset,
    ...     callbacks=callbacks,
    ...     epochs=num_epochs,
    ... )

おめでとう！モデルを微調整し、🤗 Hub で共有しました。これで推論に使用できるようになりました。

##
Inference

モデルを微調整したので、それを推論に使用できるようになりました。

推論のために画像をロードします。

    >>> image = ds[0]["image"]
    >>> image

Pytorch
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推論用に微調整されたモデルを試す最も簡単な方法は、それを pipeline() で使用することです。モデルを使用して画像セグメンテーション用の `pipeline` をインスタンス化し、それに画像を渡します。

    >>> from transformers import pipeline

    >>> segmenter = pipeline("image-segmentation", model="my_awesome_seg_model")
    >>> segmenter(image)
    [{'score': None,
      'label': 'wall',
      'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062690>},
     {'score': None,
      'label': 'sky',
      'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062A50>},
     {'score': None,
      'label': 'floor',
      'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062B50>},
     {'score': None,
      'label': 'ceiling',
      'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062A10>},
     {'score': None,
      'label': 'bed ',
      'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062E90>},
     {'score': None,
      'label': 'windowpane',
      'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062390>},
     {'score': None,
      'label': 'cabinet',
      'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062550>},
     {'score': None,
      'label': 'chair',
      'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062D90>},
     {'score': None,
      'label': 'armchair',
      'mask': <PIL.Image.Image image mode=L size=640x427 at 0x7FD5B2062E10>}]

必要に応じて、`pipeline` の結果を手動で複製することもできます。画像プロセッサで画像を処理し、`pixel_values`を GPU に配置します。

    >>> device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")  # use GPU if available, otherwise use a CPU
    >>> encoding = image_processor(image, return_tensors="pt")
    >>> pixel_values = encoding.pixel_values.to(device)

入力をモデルに渡し、「logits」を返します。

    >>> outputs = model(pixel_values=pixel_values)
    >>> logits = outputs.logits.cpu()

次に、ロジットを元の画像サイズに再スケールします。

    >>> upsampled_logits = nn.functional.interpolate(
    ...     logits,
    ...     size=image.size[::-1],
    ...     mode="bilinear",
    ...     align_corners=False,
    ... )

    >>> pred_seg = upsampled_logits.argmax(dim=1)[0]

    					</Markdown>
    					</svelte:fragment>
    </FrameworkContent>

    <FrameworkContent pytorch={false} tensorflow={true} jax={false}>
    <svelte:fragment slot="tensorflow">
    					<Markdown>

    画像プロセッサをロードして画像を前処理し、入力を TensorFlow テンソルとして返します。

    ```py
    >>> from transformers import AutoImageProcessor

    >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("MariaK/scene_segmentation")
    >>> inputs = image_processor(image, return_tensors="tf")

入力をモデルに渡し、`logits`を返します。

    >>> from transformers import TFAutoModelForSemanticSegmentation

    >>> model = TFAutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained("MariaK/scene_segmentation")
    >>> logits = model(**inputs).logits

次に、ロジットを元の画像サイズに再スケールし、クラス次元に argmax を適用します。

    >>> logits = tf.transpose(logits, [0, 2, 3, 1])

    >>> upsampled_logits = tf.image.resize(
    ...     logits,
    ...     # We reverse the shape of `image` because `image.size` returns width and height.
    ...     image.size[::-1],
    ... )

    >>> pred_seg = tf.math.argmax(upsampled_logits, axis=-1)[0]

結果を視覚化するには、データセット カラー パレット を、それぞれをマップする `ade_palette()` としてロードします。クラスを RGB 値に変換します。次に、画像と予測されたセグメンテーション マップを組み合わせてプロットできます。

    >>> import matplotlib.pyplot as plt
    >>> import numpy as np

    >>> color_seg = np.zeros((pred_seg.shape[0], pred_seg.shape[1], 3), dtype=np.uint8)
    >>> palette = np.array(ade_palette())
    >>> for label, color in enumerate(palette):
    ...     color_seg[pred_seg == label, :] = color
    >>> color_seg = color_seg[..., ::-1]  # convert to BGR

    >>> img = np.array(image) * 0.5 + color_seg * 0.5  # plot the image with the segmentation map
    >>> img = img.astype(np.uint8)

    >>> plt.figure(figsize=(15, 10))
    >>> plt.imshow(img)
    >>> plt.show()