本次分享将带领大家从0到1完成一个语义分割任务，覆盖数据准备、模型训练评估和推理部署的全流程，项目将采用以PaddleSeg为核心的飞浆深度学习框架进行开发，并总结开发过程中踩过的一些坑，希望能为有类似项目需求的同学提供一点帮助。
背景：
- 语义分割是计算机视觉的一个基础任务。本次选用的案例来自现实生活场景，通过人像分割，实现背景替换。项目最后，将实现一个AI证件照的应用，并将应用部署到 AI Studio 平台，由于场景对实时性有更高要求，本次采用百度自研的 PP-LiteSeg 进行模型训练和部署。
目标：
- 基于paddlepaddle深度学习框架完成一个语义分割任务；
- 完成模型的训练、评估、预测和部署等深度学习任务全过程。
本次实验将采用AI Studio实训平台中的免费GPU资源，在平台注册账号后，点击创建项目-选择NoteBook任务，然后添加数据集，如下图所示，完成项目创建。启动环境可以自行选择CPU资源 or GPU资源，创建任务每天有8点免费算力，推荐大家使用GPU资源进行模型训练，这样会大幅减少模型训练时长。
PaddlePaddle百度提供的开源深度学习框架，其中文名是“飞桨”，致力于为开发者和企业提供最好的深度学习研发体验，国产框架中绝对的榜一大哥！其核心优势是生态完善，目前集成了各种开发套件，覆盖了数据处理、模型训练、模型验证、模型部署等各个阶段的工具。下面简要介绍一下本项目用到的几个核心组件：
- PaddleSeg：一个语义分割任务的工具集，集成了丰富的主流分割算法和百度自研的最新模型，提供覆盖分割任务全流程的API。
- PaddleServing：将模型部署成一个在线预测服务的库，支持服务端和客户端之间的高并发和高效通信。
- PaddleLite：将模型转换成可以端侧推理的库，比如将模型部署到手机端进行推理。
- Fastdeploy：一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具，支持云边端等各种部署方式。
1.1 安装PaddleSeg
在项目中打开终端，然后运行如下命令：
1.2 数据准备
数据集介绍
本次实验使用的数据集来自开源的人像语义分割数据集，数据集总共有 7082 张图片，手动划分为训练集、验证集和测试集，其中训练集 5666 张，验证集 1416 张。只包含两种标签类型：背景和人物。大家也可以选择其他开源的人像语义分割数据集。
我们需要制作符合PaddleSeg框架要求的数据集格式：参考准备自定义数据集。
step1: 解压数据集
step2: 制作标签文件
如上，我们便完成了数据的准备工作，接下来将完成模型在该数据集上的训练。
1.3 模型训练：
这里我们以选用PaddleSeg自带的pp_liteseg为例，有关该模型的介绍可参考官方文档。
- 准备训练配置文件-以pp_liteseg为例：
- 开启训练
- 如果选用 UNet 模型
训练成功后，可以在终端查看训练过程，loss下降说明没问题：
大概20分钟左右就完成了1000次迭代，结果如下：
1.4 模型评估和测试
默认训练生成的模型保存在文件夹下：
找一张图像预测看看：
会在 文件夹下看到生成结果：
找张自己的头像照片试下呢？
1.5 模型导出
目的：将训练得到的最好模型转成部署需要的模型。
- 方式一：导出为模型
导出成功后，会在output/liteseg/inference_model文件夹下生成如下文件：
- 方式二：导出为模型
模型训练完成并导出后，就可以将模型部署上线，为推理做好准备。通常情况下，导出模型有如下的部署场景，在 Paddle 框架下，对应需要使用的库如下：
Paddle 框架下，对应的库及其使用场景如下图所示：
下面将对我们训练得到的模型，通过不同方式进行部署。
2.1 Paddle Inference部署（Python）
直接调用PaddleSeg中的推理接口：
执行成功后会在 output 文件夹下生成同名的预测图片
2.2 PaddleServing服务端部署
这个部分的目的是将我们的模型部署成一个服务，客户端就可以通过http或rpc进行，飞浆已对上述需求所需要的功能实现进行了封装，需要调用PaddleServing库。
step 1: 安装PaddleServing包
注意：这里会出现版本依赖的问题，比如报错 ，通常意味着需要较低的 paddlepaddle 版本，需要降低版本到 2.4 。所以需要重新建立一个 python 环境来安装PaddleServing包。
step 2: 导出PaddleServing格式的模型
成功后会在当前文件夹生成和两个文件夹，分别保存模型的服务端和客户端配置。
step 3: 启动服务
注意，如果使用gpu，这里可能出现报错：。
- 原因分析：这是因为没有安装tensorrt。
- 怎么解决：可参考这篇博文：报错解决importError: libnvinfer.so.7
服务端启动成功后，会出现如下信息：
step4: 测试服务-客户端调用
- 原因分析：这是因为ssl版本的问题
- 怎么解决：可参考这篇博文：报错解决importError: libcrypto.so.10
还可能出现报错：
- 原因分析：中的 fetch_var 对应的 name: “save_infer_model/scale_0.tmp_0”
- 怎么解决： 第42和44行的"save_infer_model/scale_0.tmp_1"都要改为"save_infer_model/scale_0.tmp_0"
再重新测试，客户端调用成功后：会在当前目录下生成 , 也即预测结果。
2.3 PaddleLite移动端部署
这个部分的目的是将我们的模型部署到移动端（比如手机），这样就不用依赖云端服务器来进行推理了，飞浆已对上述需求所需要的功能实现进行了封装，主要体现在PaddleLite这个组件上。
端侧部署相对稍微复杂一些，主要可以分为以下几个步骤进行：
2.3.1 模型优化
考虑到端侧对推理耗时要求比较高，故需要采用paddlelite对inference模型做进一步优化，并转换成Paddle-Lite支持的文件格式，也即以.nb名称结尾的单个文件。
2.3.2 本地电脑和手机准备
第一步：windows 安装 Android Studio
- 谷歌的安卓平台下载 Android Studio 进行安装：官网
第二步：手机连接电脑（华为Mate30手机为例）
- 开启开发者模式：设置-关于手机-点击“版本号”多次直到提示“您已进入开发者模式”
- 打开USB调试：设置-系统与更新-开发人员选项-USB调试-选择USB配置（多媒体传输）
2.3.3 APP 快速体验
打开Android Studio，点击File -> New -> New Project，在弹出的路径选择窗口中进入"PaddleSeg/deploy/lite/humanseg_android_demo/"目录，然后点击右下角的"Open"按钮即可导入工程。
- 原因分析：项目各种依赖的问题
- 怎么解决：可参考这篇博文逐一尝试：Gradle问题解决
手机连接成功后，点击 app 右侧的 Run ，开始构建工程。build 过程中会自动下载demo需要的模型和Lite预测库。如果出现编译错误，需要更新 gradle 到最新版本，再重新 Run 就可以成功了。在手机端，可以看到新安装了一个 APP。手机上随便找一张图像测试一下，界面如下：
2.3.4 二次开发
为了让手机端能够加载我们训练得到的模型，首先将 2.3.1 节得到的 下载到电脑端，放在目录下，然后在重新 build ，目前尝试最终失败，欢迎尝试成功的读者评论区留言。
注：最终在采用 Fastdeploy 部署工具后成功，感兴趣的读者可以接着往下看。
2.4 Web 端/前端部署
这里主要介绍使用前端推理引擎 Paddle.js 对分割模型进行部署，使用一个新模型完成部署流程，需要如下步骤: 环境准备、模型转换、模型预测。
step1: 环境准备
什么是node.js : Node.js是一个 Javascript 运行时环境，而npm是Node.js的包管理工具，帮助开发者更方便地管理Node.js项目中的依赖项。
step2: 模型转换
上述代码会生成描述文件和12个分片参数文件，至此你已经有了Paddle.js推理所需的模型。
step3: demo 体验
注：这里官方 example 能跑通，但自己的模型依然无法成功部署，欢迎尝试成功的读者评论区留言。
2.5 FastDeploy 部署套件
一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具，支持云边端部署，详情可参考官方文档。
下面介绍几种常见的部署方式。
2.5.1 服务器端 Python 部署
2.5.2 手机端部署
在2.3 PaddleLite移动端部署我们已经跑通了手机端部署的流程，按照同样的方式，我们将官方示例的工程构建成功后，接下来只需要替换我们自己训练的模型即可，替换PaddleSeg模型的步骤如下：
- 将模型放在 app/src/main/assets/models 目录下，比如我的文件夹是 inference_model；
- 修改 app/src/main/res/values/strings.xml 中模型路径的默认值，如：models/inference_model
重新 Run 后，手机端部署成功，这个应用还可以调用手机后置摄像头，在右上角的设置中可以发现：替换的模型已经加载进来了，手机端测试如下图所示：
2.5.3 服务端部署
FastDeploy 的服务端部署分两种方式：
- simple_serving：适用于只需要通过http等调用AI推理任务，没有高并发需求的场景。基于Flask框架具有简单高效的特点，可以快速验证线上部署模型的可行性
- fastdeploy_serving：适用于高并发、高吞吐量请求的场景。基于Triton Inference Server框架，是一套可用于实际生产的完备且性能卓越的服务化部署框架
由于官方文档基于拉取的镜像进行构建，自行编译在ai studio云环境中无法进行，暂且搁置
2.5.4 web 端/前端部署
这一部分主要介绍了这个contrib，更多信息在介绍文档，可以训练后再通过 paddle.js 部署。
在第 2 部分我们介绍了各种模型部署方式，那么如何基于本篇训练得到的模型，快速搭建一个应用并上线展示呢？
这里推荐采用 AI Studio 的高代码应用开发，支持 Streamlit 和 Gradio 两种前端展现方式， 目前还可以免费利用百度免费的 CPU 资源。
3.1 快速搭建 跑通流程
我们可以先基于AI Studio 的高代码应用开发的官方文档，采用前后端分离的开发思路，先将应用快速搭建起来，跑通整个流程。
基本思路：
- 后端：Fastdeploy 的 simple_serving 方式，开启一个后端服务，供前端调用。
- 前端：采用 Gradio 搭建前端界面，并调用后端服务进行图片推理。
基本步骤：
- step1: 模型和数据准备
- step2: 开启后端服务
- step3: 实现前端界面
- step4: 界面测试
回到 CodeLab 界面，打开 demo.gradio.py ，右侧会自动渲染 Gradio 界面。
- step5: 应用上线
在项目 CodeLab 界面右上角点击“部署”，选择“Gradio应用”，注意我们的部署目录是 /demo，如下图，确认好之后，点击部署。如果部署失败，可以在 CodeLab 界面右下角查看日志。
部署成功后，可以在 CodeLab 界面右下角点击查看，或者也可以在自己的控制台-我的-应用中找到，如下图所示，进去后，用自带的图测试一下，搞定！
3.2 功能优化 界面美化
流程跑通后，接下来让我们把功能做的更完善一些，界面设计的更美观一些吧！
需求分析：
- 用户需要指定照片生成尺寸；
- 用户需要指定照片背景颜色
功能实现：
新建 来实现第二版的功能和前端界面。
界面优化：
参考其他项目的界面设计，发现 AI抠图｜一键制作证件照 这个项目的界面设计和逻辑和我们的需求非常类似。
修改 main.gradio.py 中的前端接口：
最后再按照 3.1 节step5: 应用上线的流程部署上线就 OK 拉，测试结果如下图所示。
目前版本的模型分割效果还不是太好，感兴趣的小伙伴还可以尝试：
- 训练迭代更多的次数
- 更多针对证件照场景的数据集
- 其他性能更佳的模型
本文通过一个计算机视觉领域中最基础的任务之语义分割，带领大家熟悉百度PaddleSeg深度学习框架中的各种组件，覆盖了数据准备、模型训练评估、推理部署的全流程，最后通过应用开发实现了一个简单的前后端分离项目，感兴趣的小伙伴还可以选择其他部署方式。案例选自现实生活场景-人像分割和证件照制作，有现实应用需求。