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目录
一. Libtorch部署
二. 预训练模型加载与使用
三. Semantic Segmentaion
总结：
基于深度学习框架的图像语义分割算法在近年成为主流研究方向，包括像DeepLab系列，U-Net等，在ImageNet，Cityscapes，PASCAL VOC 2012等库上，都获得了不错的性能。在之前的博客中，我们已经介绍了DeepLabV3+（链接：图像分割算法: DeepLabV3+）。我在最近的研究中，希望可以直接在C++上部署类似的图像语义分割程序，并在VS平台集成的项目中使用其强大的图像语义分析功能。然而，结果是令人失望的。深度学习的公开代码，大部分是基于Python平台，结合Pytorch或Tensorflow完成模型的构建和训练。直接能够拿来用的现成代码几乎没有。类似像OpenVino这样的解决方案，看看就让人头疼。没办法，回归到C++接口层面，我决定学习下pytorch的C++版本Libtorch，并尝试实现将python训练的模型直接在VS项目中使用。该博客记录一些相关内容的实现细节，方便大家一起学习。
Libtorch可以直接在pytorch官网上下载，配置基本类似于OpenCV。
参考博客：https://blog.csdn.net/yanfeng1022/article/details/106481312
下载地址：Start Locally | PyTorch
一般来说，按照默认的建议下载就可以。这里的CUDA对应最新版本为11.3。不过对我来说不是很重要，因为我并不希望用C++程序来训练。下载完成后，就是基础配置。
1）C++ include：你的目录\libtorch\include；你的目录\libtorch\include\torch\csrc\api\include
2) Linker->General->Addtional Library Directories->\你的目录\libtorch\lib
3) Linker->General->Input->添加Lib：
asmjit.lib；c10.lib；c10_cuda.lib；caffe2_nvrtc.lib；clog.lib；cpuinfo.lib；dnnl.lib；fbgemm.lib；kineto.lib；libprotobufd.lib；libprotobuf-lited.lib；libprotocd.lib；pthreadpool.lib；torch.lib；torch_cpu.lib；torch_cuda.lib；torch_cuda_cpp.lib；torch_cuda_cu.lib；XNNPACK.lib；
4）环境变量：Path->你的路径\libtorch\lib
到这里，libtorch在VS上的部署就完成了，这里放一段测试代码，以检查功能实现是否正常.
#include#includeint main()
{
torch::Tensor tensor = torch::rand({ 5,3 });
std::cout<< tensor<< std::endl;
return EXIT_SUCCESS;
} 打印结果：
在完成部署后，接下来就是比较重要的内容了，即如何加载预训练模型到VS项目中，完成语义分析的功能。按照Libtorch文档介绍，我们需要首先完成对模型的训练，并生成.pt文件，以方便C++程序对预训练模型的加载。这里以一个图像语义识别程序为例，来展示一下具体实现。
首先下载Resnet需要使用的ImageNet标签对应文件：
https://raw.githubusercontent.com/pytorch/hub/master/imagenet_classes.txt之后，我们配置一个简单的python3.8环境，并且安装pytorch1.11，torchvision0.12版本。基于该环境，我们加载基于resnet34的预训练模型，并利用TorchScript转换为C++可识别文件格式：
from torchvision.models import resnet34
import torch
#define resnet34 and load ImageNet pretrained
model = resnet34(pretrained=True)
model.eval()
model=model.to(torch.device("cpu"))
model.eval()
var=torch.ones((1,3,224,224))
traced_script_module = torch.jit.trace(model, var)
traced_script_module.save("resnet34.pt")PyTorch可以通过TorchScript的方式创建序列化和可优化的模型，继而导出相应的模型可以继续被优化，同时被C++所调用。上述代码相当于将预训练的resnet34模型转换为C++可识别的文件格式resnet34.pt。接下来，我们就可以直接利用resnet34.pt在C++中实现识别，代码如下：
#pragma once
#include#include#include#include#include#include#include#include//load label
std::vectorloadResLabel(std::string fileName) {
std::vectorlabelList;
std::fstream out2;
out2.open(fileName, std::ios::in);
int numSum = 1000;
for (int i = 0; i< numSum; i++) {
char line[255];
out2.getline(line, sizeof(line));
std::string label(line);
labelList.push_back(label);
}
out2.close();
return labelList;
}
int main()
{
//load label
std::vectorImagelabel = loadResLabel("Model\\imagenet_classes.txt");
//cuda or cpu
auto device = torch::Device(torch::kCPU, 0);
//read pic
auto image = cv::imread("_Input\\1.png");
//resize
cv::resize(image, image, cv::Size(224, 224));
//convert to tensor
auto input_tensor = torch::from_blob(image.data, { image.rows, image.cols, 3 }, torch::kByte).permute({ 2, 0, 1 }).unsqueeze(0).to(torch::kFloat32) / 225.0;
//load model
auto model = torch::jit::load("Model\\resnet34.pt");
model.to(device);
model.eval();
//forward the tensor
auto output = model.forward({ input_tensor.to(device) }).toTensor();
output = torch::softmax(output, 1);
std::cout<< "predicted class: "<< torch::argmax(output)<< std::endl;
int labelNum = torch::argmax(output).item().toInt();
std::cout<< "predicted label: "<< Imagelabel[labelNum]<< std::endl;
std::cout<< ", prob is: "<< output.max()<< std::endl;
return 0;
} 注: 由于我没有配置cuda，所以torch::Device被我修改了参数，以kCPU作为设备参数导入。输出结果如下：
这里我选择比较流行的DeepLabV3+作为语义分割的主干网络结构，预训练模型可以直接在pytorch官网上下载。首先我们需要生成用于C++的预训练模型，得到deeplabv3.pt。
import torch
import torchvision
from torchvision import models
class wrapper(torch.nn.Module):
def __init__(self, model):
super(wrapper, self).__init__()
self.model = model
def forward(self, input):
results = []
output = self.model(input)
for k, v in output.items():
results.append(v)
return tuple(results)
model = models.segmentation.deeplabv3_resnet101(pretrained=True)
model.eval()
#model = wrapper(model)
# An example input you would normally provide to your model's forward() method.
example = torch.rand(1, 3, 224, 224)
# Use torch.jit.trace to generate a torch.jit.ScriptModule via tracing.
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
traced_script_module.save("deeplabv3.pt")这里需要注意的是，如果不使用wrapper类会报错。具体原因我也不知道，应该语义分割的数据结构与识别任务有一些不同，为了调整数据格式而使用的。基于得到的pt文件，编写C++程序：
#pragma once
#include#include#include#include#include#include#include#include#includeint main() {
std::string fileName = "1";
//这里输入你的pt文件路径
torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("Model/deeplabv3.pt");
module.to(torch::kCPU);
assert(&module != nullptr);
std::cout<< "ok\n";
cv::Mat image;
//输入你要处理的图片
image = cv::imread("_Input\\"+ fileName+".png", 1);
cv::Mat image_resized;
cv::resize(image, image_resized, cv::Size(224, 224));
cv::Mat image_resized_float;
image_resized.convertTo(image_resized_float, CV_32F, 1.0 / 255);
auto img_tensor = torch::from_blob(image_resized_float.data, { 1, 224, 224, 3 }).to(torch::kCPU);
std::cout<< "img tensor loaded..\n";
img_tensor = img_tensor.permute({ 0, 3, 1, 2 });
img_tensor[0][0] = img_tensor[0][0].sub(0.485).div(0.229);
img_tensor[0][1] = img_tensor[0][1].sub(0.456).div(0.224);
img_tensor[0][2] = img_tensor[0][2].sub(0.406).div(0.225);
auto img_var = torch::autograd::make_variable(img_tensor, false);
std::vectorinputs;
inputs.push_back(img_var);
//torch::Tensor out_tensor = module.forward(inputs).toTensor(); //fault
torch::Tensor result = module.forward(inputs).toTuple()->elements()[0].toTensor();
torch::Tensor result1 = result[0];
torch::Tensor result2 = result1.argmax(0);
std::cout<< result.sizes()<< std::endl;
std::cout<< result1.sizes()<< std::endl;
std::cout<< result2.sizes()<< std::endl;
std::vector>imagePred(224);
for (int i = 0; i< imagePred.size();i++) {
std::vectorimagePred_i(224);
for (int j = 0; j< imagePred_i.size(); j++) {
imagePred_i[j] = result2[i][j].item().toFloat();
}
imagePred[i] = imagePred_i;
}
std::cout<< "transfer to vector, finished!"<< std::endl;
int imgrow = image.rows;
int imgcol = image.cols;
for (int i = 0; i< imgrow; i++) {
int index_row = (float)(224.0 * ((float)i / (float)imgrow));
for (int j = 0; j< imgcol; j++) {
int index_col = (float)(224.0 * ((float)j / (float)imgcol));
if (index_row >= 224) {
index_row = 223;
}
if (index_col >= 224) {
index_col = 223;
}
float class_Label = imagePred[index_row][index_col];
if (class_Label == 0) {
continue;
}
else {
image.at(i, j)[2] = image.at(i, j)[2] / 2;
int t = image.at(i, j)[1] + 50;
if (t >255) {
t = 255;
}
image.at(i, j)[1] = t;
image.at(i, j)[0] = image.at(i, j)[0] / 2;;
}
}
}
//输出你的语义分割结果
std::string savefileName2 = "./_Output/" + fileName + "_Seg" + ".jpg";
cv::imwrite(savefileName2, image);
//std::cout<< out_tensor.slice(1, 0, 10)<< '\n';
std::cout<< "finished"<< std::endl;
return 0;
} 输出结果：
上面这段代码，是我花了整整一天的时间攒出来的。网上的资料确实很少，我读了原文档，又参考了很多人的程序，向各位求个赞吧，调通代码是真心不容易......
我把参考的博客一起贴出来，供参考：
如何在C++使用deeplabv3_resnet101
Libtorch：pytorch分类和语义分割模型在C++工程上的应用
C++部署libtorch时对Tensor块的常用操作API
C2440: “初始化”: 无法从“torch::jit::script::Module”转换...的问题
Libtorch对于C++程序使用深度学习算法，确实提供了重要的帮助。基于预训练模型的载入与计算，确实为C++工程项目提供了功能强大的语义分析函数。但是，不得不说，相关文档真的少的可怜，我连一个像样的样例都找不到。基本上都是东拼西凑，才勉强跑通上面的程序。希望未来可以多看到一些完整的教程和样例代码。之前我还尝试调一个专门用于分割的，基于Libtorch的分割开源项目，Lintorch-segmentation。 试了一下，确实不知道怎么调通。文档里只介绍了在VS上配置Libtorch，但是没有介绍怎么配置segmentation的代码。有兴趣了解的同学可以尝试看看，如果能够调通，应该比我这种笨办法要好。 项目链接：LibtorchSegmentation
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