视觉底层任务优秀开源工作：MMEditing 库使用方法

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作者丨科技猛兽

编辑丨极市平台

极市导读

 

本文整理自 MMEditing 原作者官方团队的关于 MMEditing 库的文档介绍，github 介绍以及相关知乎讲解，旨在对 MMEditing 库的特性和使用方法做一次汇总和梳理。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿

目录

1 什么是 MMEditing 库
2 MMEditing 支持的模型库
3 安装 MMEditing
4 如何使用 MMEditing 开发自己的项目
5 OpenMMLab 的其他项目
6 致谢和引用

1 什么是 MMEditing 库

图1：MMEditing 库

https://github.com/open-mmlab/mmediting/blob/master/README_zh-CN.md

MMEditing 来自 OpenMMLab 项目，是基于 PyTorch 的图像和视频编辑开源工具箱。它目前包含了常见的编辑任务，比如图像修复，图像抠图，超分辨率和生成模型。在编辑图像或者视频的时候，我们往往是需要组合使用以上任务的，因此原作者们将它们整理到一个统一的框架下，方便大家使用。

作者团队：OpenMMLab 团队。http://openmmlab.com 社区Q群: 920178331。首先致敬大佬们！

本文整理自 MMEditing 原作者官方团队的关于 MMEditing 库的文档介绍，github 介绍以及相关知乎讲解，旨在对 MMEditing 库的特性和使用方法做一次汇总和梳理，算是个引子。 更多关于 1. MMEditing 代码解读，2. 如何使用等等的更多内容也欢迎大家参考下面的链接~ (持续更新)。

作者团队主页：

https://www.zhihu.com/people/openmmlab

官网教程：

https://mmediting.readthedocs.io/zh_CN/latest/

MMEditing 库链接：

https://github.com/open-mmlab/mmediting/blob/master/README_zh-CN.md

原作者知乎介绍：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/178867385

https://zhuanlan.zhihu.com/p/393371989

MMEditing 的特点是：

• 功能全面： 涵盖经典的图像修复，图像抠图，超分辨率和生成模型算法，如 SRCNN, EDSR, ESRGAN, EDVR, CycleGAN 等等。
• 训练高效： 支持 DDP 多机多卡训练。
• 灵活设计： MMEditing 将编辑框架分解为不同的组件，并且可以通过组合不同的模块轻松地构建自定义的编辑器模型。
• 教程详尽： MMEditing 为大家提供了详细的使用方法官方教程。

2 MMEditing 支持的模型库

MMEditing 支持的全部模型及其相关论文可以参考原作者团队的文档：

图像修复总览 - MMEditing 文档图像修复（https://mmediting.readthedocs.io/zh_CN/latest/modelzoo.html）

• Global&Local (ToG'2017)
• DeepFillv1 (CVPR'2018)
• PConv (ECCV'2018)
• DeepFillv2 (CVPR'2019)

图像抠图

• DIM (CVPR'2017)
• IndexNet (ICCV'2019)
• GCA (AAAI'2020)

图像超分辨率

• SRCNN (TPAMI'2015)
• SRResNet&SRGAN (CVPR'2016)
• EDSR (CVPR'2017)
• ESRGAN (ECCV'2018)
• RDN (CVPR'2018)
• EDVR (CVPR'2019)
• DIC (CVPR'2020)
• TTSR (CVPR'2020)
• GLEAN (CVPR'2021)
• LIIF (CVPR'2021)

视频超分辨率

• TOF (IJCV'2019)
• TDAN (CVPR'2020)
• BasicVSR (CVPR'2021)
• BasicVSR++ (NTIRE'2021)
• IconVSR (CVPR'2021)

图像生成

• CycleGAN (ICCV'2017)
• pix2pix (CVPR'2017)

视频插帧

• CAIN (AAAI'2020)

MMEditing 支持的数据集同样可以参考下面链接，主要包含：

图像生成数据集
图像补全数据集
抠图数据集
超分辨率数据集

https://mmediting.readthedocs.io/zh_CN/latest/datasets.html

3 安装 MMEditing

完整的安装教程见作者团队提供的文档：

https://mmediting.readthedocs.io/zh_CN/latest/install.html#id2

需要的依赖库：

• Linux (目前 Windows 暂无官方支持)
• Python 3.6+
• PyTorch 1.3 或更高
• CUDA 9.0 或更高
• NCCL 2
• GCC 5.4 或更高
• mmcv

a 创建并激活 conda 虚拟环境：

conda create -n open-mmlab python=3.7 -y
conda activate open-mmlab

b 按照 PyTorch 官方文档 安装 PyTorch 和 torchvision：

确保 CUDA 编译版本和 CUDA 运行版本相匹配。用户可以参照 PyTorch 官网 对预编译包所支持的 CUDA 版本进行核对。

例1：如果 /usr/local/cuda 文件夹下已安装了 CUDA 10.1 版本，则需要安装 CUDA 10.1 下预编译的 PyTorch。

conda install pytorch cudatoolkit=10.1 torchvision -c pytorch

c 克隆 MMEditing 仓库：

git clone https://github.com/open-mmlab/mmediting.git
cd mmediting

d 安装相关依赖和 MMEditing：

pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .

4 如何使用 MMEditing 开发自己的项目

• 了解 MMEditing 配置文件的写法

在学习使用 MMEditing 开发自己的项目之前，必经的工作是了解 MMEditing 配置文件的写法，详细的教程可以参考原作者的官方文档：

https://mmediting.readthedocs.io/zh_CN/latest/config.html

MMEditing 给大家提供了许多示例配置文件，它们的位置在$MMEditing/configs目录下。

这些配置文件都遵循统一的命名风格，转述如下：

{model}_[model setting]_{backbone}_[refiner]_[norm setting]_[misc]_[gpu x batch_per_gpu]_{schedule}_{dataset}

{xxx} 是必填字段，[yyy] 是可选的。

• {model}: 模型种类，例如 srcnn, dim 等等。
• [model setting]: 特定设置一些模型，例如，输入图像 resolution , 训练 stage name。
• {backbone}: 主干网络种类，例如 r50 (ResNet-50)、 x101 (ResNeXt-101)。
• {refiner}: 精炼器种类，例如 pln 简单精炼器模型
• [norm_setting]: 指定归一化设置，默认为批归一化，其他归一化可以设为: bn(批归一化), gn (组归一化), syncbn (同步批归一化)。
• [misc]: 模型中各式各样的设置/插件，例如 dconv, gcb, attention, mstrain。
• [gpu x batch_per_gpu]: GPU数目 和每个 GPU 的样本数， 默认为 8x2 。
• {schedule}: 训练策略，如 20k, 100k 等，意思是 20k 或 100k 迭代轮数。
• {dataset}: 数据集，如 places（图像补全）、 comp1k（抠图）、 div2k（图像恢复）和 paired（图像生成）。

下面我们以图像超分 (SISR) 任务的 ESRGAN 模型为例，来解释下配置文件的含义，配置文件的位置在$MMEditing\configs\restorers\esrgan\esrgan_psnr_x4c64b23g32_g1_1000k_div2k.py。

注释按照：了解配置文件 - MMEditing 文档 的风格标注在了代码里面：

exp_name = 'esrgan_psnr_x4c64b23g32_g1_1000k_div2k' ## 实验名称

scale = 4 ## 上采样放大因子

## 模型设置
model = dict(
    type='BasicRestorer', ## 图像恢复模型类型
    generator=dict( ## 生成器配置
        type='RRDBNet', ## 生成器类型
        in_channels=3, ## 输入通道数
        out_channels=3, ## 输出通道数
        mid_channels=64, ## 中间特征通道数
        num_blocks=23, ## 残差块数目
        growth_channels=32, ## 上采样因子
        upscale_factor=scale), ## 残差缩放因子
    pixel_loss=dict(type='L1Loss', loss_weight=1.0, reduction='mean')) ## 像素损失函数的配置

## 模型训练和测试设置
train_cfg = None ## 训练的配置
test_cfg = dict( ## 测试的配置
metrics=['PSNR', 'SSIM'], ## 测试时使用的评价指标
crop_border=scale) ## 测试时裁剪的边界尺寸

## 数据集设置
train_dataset_type = 'SRAnnotationDataset' ## 用于训练的数据集类型
val_dataset_type = 'SRFolderDataset' ## 用于验证的数据集类型
train_pipeline = [## 训练数据前处理流水线步骤组成的列表
    dict(
        type='LoadImageFromFile',  ## 从文件加载图像
        io_backend='disk', ## 读取图像时使用的 io 类型
        key='lq', ## 设置LR图像的键来找到相应的路径
        flag='unchanged'),  ## 读取图像的标识
    dict(
        type='LoadImageFromFile', ## 从文件加载图像
        io_backend='disk', ## 读取图像时使用的io类型
        key='gt', ## 设置HR图像的键来找到相应的路径
        flag='unchanged'), ## 读取图像的标识
    dict(type='RescaleToZeroOne', keys=['lq', 'gt']), ## 将图像从[0，255]重缩放到[0，1]
    dict(
        type='Normalize', ## 正则化图像
        keys=['lq', 'gt'], ## 执行正则化图像的键
        mean=[0, 0, 0], ## 平均值
        std=[1, 1, 1], ## 标准差
        to_rgb=True), ## 更改为 RGB 通道
    dict(type='PairedRandomCrop', gt_patch_size=128), ## LR 和 HR 成对随机裁剪
    dict(
        type='Flip', ## 图像翻转
        keys=['lq', 'gt'], ## 执行翻转图像的键
        flip_ratio=0.5, ## 执行翻转的几率
        direction='horizontal'), ## 翻转方向
    dict(type='Flip', ## 图像翻转
         keys=['lq', 'gt'], ## 执行翻转图像的键
         flip_ratio=0.5,  ## 执行翻转的几率
         direction='vertical'), ## 翻转方向
    dict(type='RandomTransposeHW', ## 图像的随机的转置
         keys=['lq', 'gt'], ## 执行转置图像的键
         transpose_ratio=0.5), ## 执行转置的几率
    dict(type='Collect', ## Collect 类决定哪些键会被传递到生成器中
         keys=['lq', 'gt'], ## 传入模型的键
         meta_keys=['lq_path', 'gt_path']), ## 元信息键。在训练中，不需要元信息
    dict(type='ImageToTensor', keys=['lq', 'gt']) ## 将图像转换为张量
]
test_pipeline = [ ## 测试数据前处理流水线步骤组成的列表
    dict(
        type='LoadImageFromFile', ## 从文件加载图像
        io_backend='disk', ## 读取图像时使用的io类型
        key='lq', ## 设置LR图像的键来找到相应的路径
        flag='unchanged'), ## 读取图像的标识
    dict(
        type='LoadImageFromFile', ## 从文件加载图像
        io_backend='disk', ## 读取图像时使用的io类型
        key='gt', ## 设置HR图像的键来找到相应的路径
        flag='unchanged'), ## 读取图像的标识
    dict(type='RescaleToZeroOne', keys=['lq', 'gt']), ## 将图像从[0，255]重缩放到[0，1]
    dict(
        type='Normalize', ## 正则化图像
        keys=['lq', 'gt'], ## 执行正则化图像的键
        mean=[0, 0, 0], ## 平均值
        std=[1, 1, 1], ## 标准差
        to_rgb=True), ## 更改为RGB通道
    dict(type='Collect', ## Collect类决定哪些键会被传递到生成器中
         keys=['lq', 'gt'], ## 传入模型的键
         meta_keys=['lq_path', 'lq_path']), ## 元信息键
    dict(type='ImageToTensor', keys=['lq', 'gt']) ## 将图像转换为张量
] 

data = dict(
    workers_per_gpu=8, ## 单个 GPU 的 dataloader 的进程
    train_dataloader=dict(samples_per_gpu=16, drop_last=True),
    val_dataloader=dict(samples_per_gpu=1),
    test_dataloader=dict(samples_per_gpu=1),
    ## 训练
    train=dict( ## 训练数据集的设置
        type='RepeatDataset', ## 基于迭代的重复数据集
        times=1000, ## 重复数据集的重复次数
        dataset=dict(
            type=train_dataset_type, ## 数据集类型
            lq_folder='data/DIV2K/DIV2K_train_LR_bicubic/X4_sub', ## lq文件夹的路径
            gt_folder='data/DIV2K/DIV2K_train_HR_sub', ## gt文件夹的路径
            ann_file='data/DIV2K/meta_info_DIV2K800sub_GT.txt', ## 批注文件的路径
            pipeline=train_pipeline, ## 训练流水线，如上所示
            scale=scale)), ## 上采样放大因子
    ## 验证
    val=dict( 
        type=val_dataset_type, ## 数据集类型
        lq_folder='data/val_set5/Set5_bicLRx4', ## lq 文件夹的路径
        gt_folder='data/val_set5/Set5', ## gt 文件夹的路径
        pipeline=test_pipeline, ## 测试流水线，如上所示
        scale=scale, ## 上采样放大因子
        filename_tmpl='{}'), ## 文件名模板
    ## 测试
    test=dict(
        type=val_dataset_type, ## 数据集类型
        lq_folder='data/val_set14/Set14_bicLRx4', ## lq 文件夹的路径
        gt_folder='data/val_set14/Set14', ## gt 文件夹的路径
        pipeline=test_pipeline, ## 测试流水线，如上所示
        scale=scale, ## 上采样放大因子
        filename_tmpl='{}')) ## 文件名模板

## 优化器设置
optimizers = dict(generator=dict(type='Adam', lr=2e-4, betas=(0.9, 0.999))) ## 用于构建优化器的设置，支持PyTorch中所有参数与PyTorch中参数相同的优化器

## 学习策略
total_iters = 1000000 ## 训练模型的总迭代数
lr_config = dict( ## 调度器的策略，使用余弦、循环等
    policy='CosineRestart',
    by_epoch=False,
    periods=[250000, 250000, 250000, 250000],
    restart_weights=[1, 1, 1, 1],
    min_lr=1e-7)

checkpoint_config = dict( ## 模型权重钩子设置，更多细节可参考 https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/checkpoint.py
interval=5000, ## 模型权重文件保存间隔为5000次迭代
save_optimizer=True, ## 保存优化器
by_epoch=False) ## 按迭代次数计数
evaluation = dict( ## 构建验证钩子的配置
interval=5000, ## 执行验证的间隔为5000次迭代
save_image=True, ## 验证期间保存图像
gpu_collect=True) ## 使用gpu收集
log_config = dict( ## 注册日志钩子的设置
    interval=100, ## 打印日志间隔
    hooks=[
        dict(type='TextLoggerHook', by_epoch=False), ## 记录训练过程信息的日志
        dict(type='TensorboardLoggerHook'), ## 同时支持 Tensorboard 日志
        # dict(type='PaviLoggerHook', init_kwargs=dict(project='mmedit-sr'))
    ])
visual_config = None ## 可视化的设置

# runtime settings
dist_params = dict(backend='nccl') ## 建立分布式训练的设置，其中端口号也可以设置
log_level = 'INFO' ## 日志等级
work_dir = f'./work_dirs/{exp_name}'  ## 记录当前实验日志和模型权重文件的文件夹
load_from = None ## 从给定路径加载模型作为预训练模型. 这个选项不会用于断点恢复训练
resume_from = None ## 加载给定路径的模型权重文件作为断点续连的模型, 训练将从该时间点保存的周期点继续进行
workflow = [('train', 1)] ## runner 的执行流. [('train', 1)] 代表只有一个执行流，并且这个名为 train 的执行流只执行一次

• 测试预训练模型：

MMEditing 官方文档介绍了如何使用该框架来测试训练好的模型：

MMEditing 使用 MMDistributedDataParallel 实现 分布式测试。

下面的指令为在单个或多个 GPU 上测试的指令：

# 单 GPU 测试
python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--out ${RESULT_FILE}] [--save-path ${IMAGE_SAVE_PATH}]

# 多 GPU 测试
./tools/dist_test.sh ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} ${GPU_NUM} [--out ${RESULT_FILE}] [--save-path ${IMAGE_SAVE_PATH}]

举例：

# 单 GPU 测试
python tools/test.py configs/example_config.py work_dirs/example_exp/example_model_20200202.pth --out work_dirs/example_exp/results.pkl

# 多 GPU 测试
./tools/dist_test.sh configs/example_config.py work_dirs/example_exp/example_model_20200202.pth --save-path work_dirs/example_exp/results/

dist_test 的代码是：

#!/usr/bin/env bash

CONFIG=$1
CHECKPOINT=$2
GPUS=$3
PORT=${PORT:-29500}

PYTHONPATH="$(dirname $0)/..":$PYTHONPATH \
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$GPUS --master_port=$PORT \
    $(dirname "$0")/test.py $CONFIG $CHECKPOINT --launcher pytorch ${@:4}

训练一个模型：

MMEditing 使用 MMDistributedDataParallel 实现 分布式训练。

所有输出（日志文件和模型权重文件）都将保存到工作目录中， 工作目录由配置文件中的 work_dir 指定。

默认情况下，我们在多次迭代后评估验证集上的模型，您可以通过在训练配置中添加 interval 参数来更改评估间隔。

evaluation = dict(interval=1e4, by_epoch=False) # 每一万次迭代进行一次评估。

下面的指令为在单个或多个 GPU 上训练的指令：

./tools/dist_train.sh ${CONFIG_FILE} ${GPU_NUM} [optional arguments]

可选参数是：

• --no-validate 代码库将在训练期间每 k 次迭代执行一次评估。若使用 --no-validate，则不进行此操作。所以一般不建议使用。
• --work-dir ${WORK_DIR}: 覆盖配置文件中指定的工作目录。
• --resume-from ${CHECKPOINT_FILE}: 从已有的模型权重文件恢复。

resume-from 用于模型在训练中因意外中断导致的问题，此时需要加载模型权重和优化器状态，迭代也从指定的检查点继承。

load-from 只加载模型权重，训练迭代从 0 开始，通常用于预训练好了以后我们的 Fine-tune 过程。

dist_train.sh 的代码是：

#!/usr/bin/env bash

CONFIG=$1
GPUS=$2
PORT=${PORT:-29500}

PYTHONPATH="$(dirname $0)/..":$PYTHONPATH \
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$GPUS --master_port=$PORT \
    $(dirname "$0")/train.py $CONFIG --launcher pytorch ${@:3}

5 OpenMMLab 的其他项目

• MMCV: OpenMMLab 计算机视觉基础库
• MIM: OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口
• MMClassification: 图像分类工具箱与测试基准
• MMDetection: OpenMMLab 检测工具箱与测试基准
• MMDetection3D: OpenMMLab 新一代通用3D目标检测平台
• MMSegmentation: 语义分割工具箱与测试基准
• MMAction2: OpenMMLab 新一代视频理解工具箱与测试基准
• MMTracking: OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
• MMPose: OpenMMLab 姿态估计工具箱与测试基准
• MMEditing: OpenMMLab 图像视频编辑工具箱
• MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包
• MMGeneration: OpenMMLab 生成模型工具箱
• MMFlow: OpenMMLab 光流估计工具箱与测试基准
• MMFewShot: OpenMMLab 少样本学习工具箱与测试基准
• MMHuman3D: OpenMMLab 人体参数化模型工具箱与测试基准

6 致谢和引用

MMEditing 是一款由不同学校和公司共同贡献的开源项目。我们感谢所有为项目提供算法复现和新功能支持的贡献者，以及提供宝贵反馈的用户。我们希望该工具箱和基准测试可以为社区提供灵活的代码工具，供用户复现现有算法并开发自己的新模型，从而不断为开源社区提供贡献。

如果您觉得 MMEditing 对您的研究有所帮助，请考虑引用它：

@misc{mmediting2020,
    title={OpenMMLab Editing Estimation Toolbox and Benchmark},
    author={MMEditing Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmediting}},
    year={2020}
}

引用链接：

https://mmediting.readthedocs.io/zh_CN/latest/

https://github.com/open-mmlab/mmediting/blob/master/README_zh-CN.md

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清华大学自动化系19级硕士

研究领域：AI边缘计算 (Efficient AI with Tiny Resource)：专注模型压缩，搜索，量化，加速，加法网络，以及它们与其他任务的结合，更好地服务于端侧设备。

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