PAI-EasyVision提供图像分割的训练和预测功能,支持多机分布式训练和预测。本文为您介绍如何通过PAI-EasyVision使用已有的模型完成图像分割离线任务。

数据格式

请参见标注文件格式说明

图像语义分割预测

基于已有的文件列表,您可以通过PAI命令启动图像分割离线预测任务,示例如下。
pai -name ev_predict_ext
             -Dmodel_path='您的模型路径'
             -Dmodel_type='segmentor'
             -Dinput_oss_file='oss://path/to/your/filelist.txt'
             -Doutput_oss_file='oss://path/to/your/result.txt'
             -Dimage_type='url'
                   -Dnum_worker=2
                   -DcpuRequired=800
                   -DgpuRequired=100
             -Dbuckets='您的OSS目录'
             -Darn='您的rolearn'
             -DossHost='您的OSS域名'

输出结果

结果文件的每行表示原始图片路径及模型预测结果(格式为JSON字符串)。
oss://path/to/your/image1.jpg,  JSON格式结果字符串
oss://path/to/your/image1.jpg,  JSON格式结果字符串
oss://path/to/your/image1.jpg,  JSON格式结果字符串
JSON格式结果字符串的示例如下。
{
  "probs" : [[[0.8, 0.8], [0.6, 0.7]],[[0.8, 0.5], [0.4, 0.3]]],
  "preds" : [[[1,1], [0, 0]], [[0, 0], [1,1]]]
}
其中各参数的解释如下表所示。
参数 描述 Shape 数据类型
probs 分割像素点概率 [output_height, output_width, num_classes] FLOAT
preds 分割像素类别ID [output_height, output_widths] INT