包结构更改

本节包含您对 MMSeg 0.x 和 1.x 之间的变化可能感到好奇的内容。

MMSegmentation 0.x	MMSegmentation 1.x
mmseg.api	mmseg.api
- mmseg.core	+ mmseg.engine
mmseg.datasets	mmseg.datasets
mmseg.models	mmseg.models
- mmseg.ops	+ mmseg.structure
mmseg.utils	mmseg.utils
	+ mmseg.evaluation
	+ mmseg.registry

已删除的包

mmseg.core

在 OpenMMLab 2.0 中，core 包已被删除。core 的 hooks 和 optimizers 被移动到了 mmseg.engine 中，而 core 中的 evaluation 目前是 mmseg.evaluation。

mmseg.ops

ops 包含 encoding 和 wrappers，它们被移到了 mmseg.models.utils 中。

增加的包

mmseg.engine

OpenMMLab 2.0 增加了一个新的深度学习训练基础库 MMEngine。它是所有 OpenMMLab 代码库的训练引擎。 mmseg 的 engine 包是一些用于语义分割任务的定制模块，如 SegVisualizationHook 用于可视化分割掩膜。

mmseg.structure

在 OpenMMLab 2.0 中，我们为计算机视觉任务设计了数据结构，在 mmseg 中，我们在 structure 包中实现了 SegDataSample。

mmseg.evaluation

我们将所有评估指标都移动到了 mmseg.evaluation 中。

mmseg.registry

我们将 MMSegmentation 中所有类型模块的注册实现移动到 mmseg.registry 中。

修改的包

mmseg.apis

OpenMMLab 2.0 尝试支持计算机视觉的多任务统一接口，并发布了更强的 Runner，因此 MMSeg 1.x 删除了 train.py 和 test.py 中的模块，并将 init_segmentor 重命名为 init_model，将 inference_segmentor 重命名为 inference_model。

以下是 mmseg.apis 的更改：

函数	变化
init_segmentor	重命名为 init_model
inference_segmentor	重命名为 inference_model
show_result_pyplot	基于 SegLocalVisualizer 实现
train_model	删除，使用 runner.train 训练。
multi_gpu_test	删除，使用 runner.test 测试。
single_gpu_test	删除，使用 runner.test 测试。
set_random_seed	删除，使用 mmengine.runner.set_random_seed。
init_random_seed	删除，使用 mmengine.dist.sync_random_seed。

mmseg.datasets

OpenMMLab 2.0 将 BaseDataset 定义为数据集的函数和接口，MMSegmentation 1.x 也遵循此协议，并定义了从 BaseDataset 继承的 BaseSegDataset。MMCV 2.x 收集多种任务的通用数据转换，例如分类、检测、分割，因此 MMSegmentation 1.x 使用这些数据转换并将其从 mmseg.dataset 中删除。

包/模块	更改
mmseg.pipelines	移动到 mmcv.transforms 中
mmseg.sampler	移动到 mmengine.dataset.sampler 中
CustomDataset	重命名为 BaseSegDataset 并从 MMEngine 中的 BaseDataset 继承
DefaultFormatBundle	替换为 PackSegInputs
LoadImageFromFile	移动到 mmcv.transforms.LoadImageFromFile 中
LoadAnnotations	移动到 mmcv.transforms.LoadAnnotations 中
Resize	移动到 mmcv.transforms 中并拆分为 Resize，RandomResize 和 RandomChoiceResize
RandomFlip	移动到 mmcv.transforms.RandomFlip 中
Pad	移动到 mmcv.transforms.Pad 中
Normalize	移动到 mmcv.transforms.Normalize 中
Compose	移动到 mmcv.transforms.Compose 中
ImageToTensor	移动到 mmcv.transforms.ImageToTensor 中

mmseg.models

models 没有太大变化，只是从以前的 mmseg.ops 添加了 encoding 和 wrappers