Repository: qizhuli/Weakly-Supervised-Panoptic-Segmentation
Branch: master
Commit: 80081fc42eff
Files: 32
Total size: 841.0 KB
Directory structure:
gitextract_otvagzvw/
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── batch_instanceTrainId_to_dets.m
├── data/
│ └── Cityscapes/
│ ├── gtFine/
│ │ └── train/
│ │ └── aachen/
│ │ └── aachen_000000_000019_gtFine_polygons.json
│ └── lists/
│ ├── demo_id.txt
│ ├── test_id.txt
│ ├── train_extra_id.txt
│ ├── train_id.txt
│ └── val_id.txt
├── demo_instanceTrainId_to_dets.m
├── demo_make_iterative_gt.m
├── demo_merge_cam_mandg.m
├── results/
│ └── pred_flat_feat/
│ └── aachen_000000_000019_leftImg8bit.mat
├── scripts/
│ ├── apply_bbox_prior.m
│ ├── check_image_level_tags.m
│ ├── check_low_iou.m
│ ├── clean_label.m
│ ├── get_opts.m
│ ├── ins_box_process.m
│ ├── instanceTrainId_to_dets.m
│ ├── load_data.m
│ ├── make_bbox_masks.m
│ ├── merge_mag_and_pred.m
│ ├── run_sub.m
│ └── save_results.m
├── utils/
│ ├── colormapcs.mat
│ └── objectName19.mat
└── visualisation/
├── visualise_bboxes.m
├── visualise_results_cam_mandg.m
└── visualise_results_iterative_gt.m
================================================
FILE CONTENTS
================================================
================================================
FILE: .gitattributes
================================================
# Auto detect text files and perform LF normalization
* text=auto
================================================
FILE: .gitignore
================================================
*.m~
*.asv
data/Cityscapes/gtFine_bboxes/
results/pred_ins_clean/
results/pred_sem_clean/
results/pred_ins_cam_mandg_merged/
results/pred_sem_cam_mandg_merged/
================================================
FILE: LICENSE
================================================
MIT License
Copyright (c) 2018 Qizhu Li, Anurag Arnab, Philip H.S Torr
Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:
The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.
THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.
================================================
FILE: README.md
================================================
# Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation
by [Qizhu Li](http://www.robots.ox.ac.uk/~liqizhu/)\*, [Anurag Arnab](http://www.robots.ox.ac.uk/~aarnab/)\*, [Philip H.S. Torr](https://scholar.google.com/citations?user=kPxa2w0AAAAJ&hl=en)
This repository demonstrates the weakly supervised ground truth generation scheme presented in our paper *Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation* published at ECCV 2018. The code has been cleaned-up and refactored, and should reproduce the results presented in the paper.
For details, please refer to our [paper](https://arxiv.org/abs/1808.03575), and [project page](https://qizhuli.github.io/publication/weakly-supervised-panoptic-segmentation/). Please check the [Downloads](#downloads) section for all the additional data we release.
\* Equal first authorship
## Introduction
In our weakly-supervised *panoptic* segmentation experiments, our models are supervised by 1) image-level tags and 2) bounding boxes, as shown in the figure above.
We used image-level tags as supervision for "stuff" classes which do not have a defined extent and cannot be described well by tight bounding boxes. For "thing" classes, we used bounding boxes as our weak supervision. This code release clarifies the implementation details of the method presented in the paper.
## Iterative ground truth generation
For readers' convenience, we will give an outline of the proposed iterative ground truth generation pipeline, and provide demos for some of the key steps.
1. We train a multi-class classifier for all classes to obtain rough localisation cues. As it is not possible to fit an entire Cityscapes image (1024x2048) into a network due to GPU memory constraints, we took 15 fixed 400x500 crops per training image, and derived their classification ground truth accordingly, which we use to train the multi-class classifier. From the trained classifier, we extract the Class Activation Maps (CAMs) using Grad-CAM, which has the advantage of being agnostic to network architecture over CAM.
- Download the fixed image crops with image-level tags [here](#downloads-crops) to train your own classifier. For convenience, the pixel-level semantic label of the crops are also included, though they should not be used in training.
- The CAMs we produced are available for download [here](#downloads-cam).
2. In parallel, we extract bounding box annotations from Cityscapes ground truth files, and then run MCG (a segment-proposal algorithm) and Grabcut (a classic foreground segmentation technique given a bounding-box prior) on the training images to generate foreground masks inside each annotated bounding box. MCG and Grabcut masks are merged following the rule that only regions where both have consensus are given the predicted label; otherwise an "ignore" label is assigned.
- The extracted bounding boxes (saved in .mat format) can be downloaded [here](#downloads-bboxes). Alternatively, we also provide a demo script `demo_instanceTrainId_to_dets.m` and a batch script `batch_instanceTrainId_to_dets.m` for you to make them yourself. The demo is self-contained; However, before running the batch script, make sure to
1. Download the [official Cityscapes scripts repository](https://github.com/mcordts/cityscapesScripts);
2. Inside the above repository, navigate to `cityscapesscripts/preparation` and run
```sh
python createTrainIdInstanceImgs.py
```
This command requires an environment variable `CITYSCAPES_DATASTET=path/to/your/cityscapes/data/folder` to be set. These two steps produce the `*_instanceTrainIds.png` files required by our batch script;
3. Navigate back to this repository, and place/symlink your `gtFine` and `gtCoarse` folders inside `data/Cityscapes/` folder so that they are visible to our batch script.
- Please see [here](https://github.com/jponttuset/mcg) for details on MCG.
- We use the [OpenCV implementation](https://docs.opencv.org/3.2.0/d8/d83/tutorial_py_grabcut.html) of Grabcut in our experiments.
- The merged M&G masks we produced are available for download [here](#downloads-mandg).
3. The CAMs (step 1) and M&G masks (step 2) are merged to produce the ground truth needed to kick off iterative training. To see a demo of merging, navigate to the root folder of this repo in MATLAB and run:
```matlab
demo_merge_cam_mandg;
```
When post-processing network predictions of images from the Cityscapes `train_extra` split, make sure to use the following settings:
```matlab
opts.run_apply_bbox_prior = false;
opts.run_check_image_level_tags = false;
opts.save_ins = false;
```
because the coarse annotation provided on the `train_extra` split trades off recall for precision, leading to inaccurate bounding box coordinates, and frequent occurrences of false negatives. This also applies to step 5.
- The results from merging CAMs with M&G masks can be downloaded [here](#downloads-cam-mandg-merged).
4. Using the generated ground truth, weakly-supervised models can be trained in the same way as a fully-supervised model. When the training loss converges, we make dense predictions using the model and also save the prediction scores.
- An example of dense prediction made by a weakly-supervised model is included at `results/pred_sem_raw/`, and an example of the corresponding prediction scores is provided at `results/pred_flat_feat/`.
5. The prediction and prediction scores (and optionally, the M&G masks) are used to generate the ground truth labels for next stage of iterative training. To see a demo of iterative ground truth generation, navigate to the root folder of this repo in MATLAB and run:
```matlab
demo_make_iterative_gt;
```
The generated semantic and instance ground truth labels are saved at `results/pred_sem_clean` and `results/pred_ins_clean` respectively.
Please refer to `scripts/get_opts.m` for the options available. To reproduce the results presented in the paper, use the default setting, and set `opts.run_merge_with_mcg_and_grabcut` to `false` after five iterations of training, as the weakly supervised model by then produces better quality segmentation of ''thing'' classes than the original M&G masks.
6. Repeat step 4 and 5 until training loss no longer reduces.
## Downloads
1. Image crops and tags for training multi-class classifier:
- Images
- train (9.3GB): [Dropbox](https://www.dropbox.com/s/xvumnk14qmctb41/leftImg8bit_400x500crops_train.zip?dl=0) or [BaiduYun](https://pan.baidu.com/s/1T0xTuq88RITHqZHW1Tdo-g)
- train_extra (63.3GB): [Dropbox](https://www.dropbox.com/s/rana9b0e0k1d467/leftImg8bit_400x500crops_train_extra.zip?dl=0) or [BaiduYun](https://pan.baidu.com/s/1yy0I-0R5IBI98QLGOdjkiQ)
- val (1.6GB): [Dropbox](https://www.dropbox.com/s/hudd1k4i4zr53qj/leftImg8bit_400x500crops_val.zip?dl=0) or [BaiduYun](https://pan.baidu.com/s/1jSCps4wNg45mbgM0ggM7AQ)
- Ground truth tags
- train+train_extra+val (90.9MB): [Dropbox](https://www.dropbox.com/s/z9ak8rtwjldyerv/gtWeak_tags_400x500crops.zip?dl=0) or [BaiduYun](https://pan.baidu.com/s/19VcJrQU2GvwX6NZu8jLWfg)
- Lists
- train+train_extra+val (827kB): [Dropbox](https://www.dropbox.com/s/8itgdm0nau0rixz/lists.zip?dl=0) or [BaiduYun](https://pan.baidu.com/s/14j9rV3S8599YwYILzEfrCw)
- Semantic labels (provided for convenience; **not** to be used in training)
- train (87.8MB): [Dropbox](https://www.dropbox.com/s/v9nsuazh60mwm4g/gtFine_semantic_400x500crops_train.zip?dl=0) or [BaiduYun](https://pan.baidu.com/s/1dOX7CO9J0ep94TJjUsSYzg)
- train_extra (608MB): [Dropbox](https://www.dropbox.com/s/u45mtdvb3xqt2di/gtCoarse_semantic_400x500crops_train_extra.zip?dl=0) or [BaiduYun](https://pan.baidu.com/s/12Jf0XwvValq2MtFKDRMTmg)
- val (16.2MB): [Dropbox](https://www.dropbox.com/s/9o9unhqnijz3bmm/gtFine_semantic_400x500crops_val.zip?dl=0) or [BaiduYun](https://pan.baidu.com/s/14RLV--kmnyhRQXQrTtwQ_A)
2. CAMs:
- train+train_extra (682MB): [Dropbox](https://www.dropbox.com/s/24p60caieq3skik/cam.zip?dl=0) or [BaiduYun](https://pan.baidu.com/s/1zhgzw0IU7r9YBBBmwwRTzA)
3. Extracted Cityscapes bounding boxes (.mat format):
- train+val (7.6GB): [Dropbox](https://www.dropbox.com/s/bt7tpom8nohtwk8/gtFine_bboxes.zip?dl=0) or [BaiduYun](https://pan.baidu.com/s/1jXEp-ibmXkQz-bi1Oe6FtA)
- train_extra (44.2GB): [Dropbox](https://www.dropbox.com/s/tuv4r44sr5vt15z/gtCoarse_bboxes.zip?dl=0) or [BaiduYun](https://pan.baidu.com/s/1p8bpZ2srcNmHlkCrLnPH2Q)
4. Merged MCG&Grabcut masks:
- train+train_extra (99.8MB): [Dropbox](https://www.dropbox.com/s/skwv2f8ny0aym9j/mcg_and_grabcut.zip?dl=0) or [BaiduYun](https://pan.baidu.com/s/1VvcodHbuZz4nJhVego5jwA)
5. CAMs merged with MCG&Grabcut masks:
- train+train_extra (764MB): [Dropbox](https://www.dropbox.com/s/t24gqpkyrytr7ai/cam_mandg_merged.zip?dl=0) or [BaiduYun](https://pan.baidu.com/s/1vI2tzbzXCEO3tij4RnMzgg)
Note that due to file size limit set by **BaiduYun**, some of the larger files had to be split into several chunks in order to be uploaded. These files are named as `filename.zip.part##`, where `filename` is the original file name excluding the extension, and `##` is a two digit part index. After you have downloaded all the parts, `cd` to the folder where they are saved, and use the following command to join them back together:
```sh
cat filename.zip.part* > filename.zip
```
The joining operation may take several minutes, depending on file size.
The above does not apply to files downloaded from Dropbox.
## Reference
If you find the code helpful in your research, please cite our paper:
```tex
@InProceedings{Li_2018_ECCV,
author = {Li, Qizhu and
Arnab, Anurag and
Torr, Philip H.S.},
title = {Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation},
booktitle = {The European Conference on Computer Vision (ECCV)},
month = {September},
year = {2018}
}
```
## Questions
Please contact Qizhu Li and Anurag Arnab for enquires, issues, and suggestions.
================================================
FILE: batch_instanceTrainId_to_dets.m
================================================
% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
% Torr Vision Group (TVG)
% University of Oxford - UK
%
% Qizhu Li
% August 2018
% ------------------------------------------------------------------------
% This file is part of the weakly-supervised training method presented in:
% Qizhu Li*, Anurag Arnab*, Philip H.S. Torr,
% "Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation,"
% European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018.
% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This script demos extracting bounding box information from Cityscapes
% instance ground truth (*_gt_instanceTrainIds.png files) for
% generation of iterative ground truths for weakly-supervised experiments
%
% It is a batch processor. Set split to 'train', 'val', or 'train_extra'
% as desired. Make sure the instance ground truth files are found in
% data/Cityscapes/gt// respectively.
% If `visualise` is set to true, make sure the original RGB files are
% available in data/Cityscapes/leftImg8bit//
% following the standard Cityscapes data folder organisation.
% -----------------------------------------------------------------------
clearvars;
addpath utils
addpath scripts
addpath visualisation
%% Configure
split = 'train'; % train, val or train_extra
% set is_panoptic flag to include image-level stuff class dets
is_panoptic = true;
% set incl_grps flag to include thing groups present in Cityscapes
% annotation
incl_grps = true;
% trainIds of stuff classes
stuff_classes = 0:10;
% trainIds of thing classes
thing_classes = 11:18;
% class names
load objectName19.mat
% ignore label
ignore_label = 255;
% force overwrite
force_overwrite = true;
% visualise
visualise = false;
visualise_save_template = '%s_leftImg8bit.png';
load utils/colormapcs.mat
%% Parse
switch split
case 'train'
instanceTrainId_dir = 'data/Cityscapes/gtFine/train';
instanceTrainId_template = '%s_gtFine_instanceTrainIds.png';
list_path = 'data/Cityscapes/lists/train_id.txt';
save_dir = 'data/Cityscapes/gtFine_bboxes/train/%s'; % panoptic or thing-only as the child folder
save_template = '%s_leftImg8bit.mat';
rgb_dir = 'data/Cityscapes/leftImg8bit/train';
case 'val'
instanceTrainId_dir = 'data/Cityscapes/gtFine/val';
instanceTrainId_template = '%s_gtFine_instanceTrainIds.png';
list_path = 'data/Cityscapes/lists/val_id.txt';
save_dir = 'data/Cityscapes/gtFine_bboxes/val/%s'; % panoptic or thing-only as the child folder
save_template = '%s_leftImg8bit.mat';
rgb_dir = 'data/Cityscapes/leftImg8bit/val';
case 'train_extra'
instanceTrainId_dir = 'data/Cityscapes/gtCoarse/train_extra';
instanceTrainId_template = '%s_gtCoarse_instanceTrainIds.png';
list_path = 'data/Cityscapes/lists/train_extra_id.txt';
save_dir = 'data/Cityscapes/gtCoarse_bboxes/train_extra/%s'; % panoptic or thing-only as the child folder
save_template = '%s_leftImg8bit.mat';
rgb_dir = 'data/Cityscapes/leftImg8bit/train_extra';
otherwise
error('Unrecognised data split.');
end
if is_panoptic
save_dir = sprintf(save_dir, 'panoptic');
else
save_dir = sprintf(save_dir, 'thing-only');
end
if ~exist(save_dir, 'dir')
mkdir(save_dir);
end
list = importdata(list_path);
%% Run the extraction
for k = 1:length(list)
id = list{k};
save_path = fullfile(save_dir, sprintf(save_template, id));
% if the save_path file exists, and we don't require force-overwrite, skip the current file
if ~force_overwrite && exist(save_path, 'file')
continue;
end
city = strtok(id, '_');
label_path = fullfile(instanceTrainId_dir, city, sprintf(instanceTrainId_template, id));
label = imread(label_path);
dets = instanceTrainId_to_dets(label, is_panoptic, incl_grps, ...
stuff_classes, thing_classes, objectNames, ignore_label);
save(fullfile(save_path), 'dets');
if visualise
vis_im = visualise_bboxes(id, objectNames, cmap, rgb_dir, save_dir);
imwrite(vis_im, fullfile(save_dir, sprintf(visualise_save_template, id)));
end
if mod(k, 100) == 0
fprintf('[%s] Processed %d/%d\n', char(datetime), k, length(list));
end
end
================================================
FILE: data/Cityscapes/gtFine/train/aachen/aachen_000000_000019_gtFine_polygons.json
================================================
{
"imgHeight": 1024,
"imgWidth": 2048,
"objects": [
{
"label": "road",
"polygon": [
[
0,
769
],
[
290,
574
],
[
93,
528
],
[
0,
524
],
[
0,
448
],
[
0,
448
],
[
210,
453
],
[
511,
451
],
[
782,
459
],
[
892,
495
],
[
943,
498
],
[
1044,
471
],
[
1490,
486
],
[
1880,
519
],
[
1922,
512
],
[
1975,
522
],
[
2047,
524
],
[
2047,
570
],
[
1668,
553
],
[
2047,
597
],
[
2047,
1023
],
[
892,
1023
],
[
0,
1023
]
]
},
{
"label": "sidewalk",
"polygon": [
[
2047,
532
],
[
1911,
537
],
[
1828,
540
],
[
1782,
540
],
[
1794,
552
],
[
2047,
564
]
]
},
{
"label": "car",
"polygon": [
[
806,
503
],
[
803,
524
],
[
796,
528
],
[
785,
528
],
[
778,
527
],
[
776,
520
],
[
771,
520
],
[
768,
515
],
[
732,
515
],
[
728,
523
],
[
722,
523
],
[
715,
524
],
[
714,
523
],
[
711,
520
],
[
709,
517
],
[
706,
517
],
[
702,
520
],
[
697,
529
],
[
690,
532
],
[
681,
532
],
[
678,
529
],
[
674,
527
],
[
671,
517
],
[
635,
514
],
[
632,
525
],
[
615,
526
],
[
611,
521
],
[
609,
483
],
[
620,
464
],
[
629,
459
],
[
625,
453
],
[
629,
450
],
[
634,
450
],
[
639,
455
],
[
644,
456
],
[
644,
453
],
[
643,
450
],
[
658,
429
],
[
672,
422
],
[
674,
420
],
[
766,
420
],
[
780,
430
],
[
789,
447
],
[
793,
453
],
[
800,
456
],
[
804,
470
],
[
807,
480
]
]
},
{
"label": "car",
"polygon": [
[
281,
430
],
[
196,
429
],
[
181,
436
],
[
172,
444
],
[
190,
470
],
[
188,
475
],
[
183,
477
],
[
145,
479
],
[
145,
492
],
[
147,
499
],
[
160,
500
],
[
164,
498
],
[
164,
496
],
[
209,
496
],
[
215,
502
],
[
230,
501
],
[
234,
495
],
[
281,
495
],
[
281,
498
],
[
283,
501
],
[
290,
502
],
[
297,
501
],
[
302,
495
],
[
304,
486
],
[
304,
464
],
[
300,
453
],
[
296,
447
]
]
},
{
"label": "car",
"polygon": [
[
281,
430
],
[
196,
429
],
[
181,
436
],
[
172,
444
],
[
168,
454
],
[
158,
463
],
[
153,
467
],
[
145,
479
],
[
145,
492
],
[
147,
499
],
[
160,
500
],
[
164,
498
],
[
164,
496
],
[
209,
496
],
[
215,
502
],
[
230,
501
],
[
234,
495
],
[
281,
495
],
[
281,
498
],
[
283,
501
],
[
290,
502
],
[
297,
501
],
[
302,
495
],
[
304,
486
],
[
304,
464
],
[
300,
453
],
[
296,
447
]
]
},
{
"label": "sky",
"polygon": [
[
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{
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[
1796,
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munster_000171_000019
munster_000172_000019
munster_000173_000019
================================================
FILE: demo_instanceTrainId_to_dets.m
================================================
% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
% Torr Vision Group (TVG)
% University of Oxford - UK
%
% Qizhu Li
% August 2018
% ------------------------------------------------------------------------
% This file is part of the weakly-supervised training method presented in:
% Qizhu Li*, Anurag Arnab*, Philip H.S. Torr,
% "Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation,"
% European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018.
% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This script demos extracting bounding box information from Cityscapes
% instance ground truth (*_gtFine_instanceTrainIds.png files) for
% generation of iterative ground truths for weakly-supervised experiments
% ------------------------------------------------------------------------
clearvars;
addpath utils
addpath scripts
instanceTrainId_file_path = 'data/Cityscapes/gtFine/train/aachen/aachen_000000_000019_gtFine_instanceTrainIds.png';
label = imread(instanceTrainId_file_path);
% set is_panoptic flag to include image-level stuff class dets
is_panoptic = true;
% set incl_grps flag to include thing groups present in Cityscapes
% annotation
incl_grps = true;
% trainId of stuff classes
stuff_classes = 0:10;
% trainId of thing classes
thing_classes = 11:18;
% class names
load objectName19.mat
% ignore label
ignore_label = 255;
% run the extraction
dets = instanceTrainId_to_dets(label, is_panoptic, incl_grps, ...
stuff_classes, thing_classes, objectNames, ignore_label);
save_dir = 'data/Cityscapes/gtFine_bboxes/train/panoptic';
if ~exist(save_dir, 'dir')
mkdir(save_dir);
end
save(fullfile(save_dir, 'aachen_000000_000019_leftImg8bit.mat'), 'dets');
================================================
FILE: demo_make_iterative_gt.m
================================================
% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
% Torr Vision Group (TVG)
% University of Oxford - UK
%
% Qizhu Li
% August 2018
% ------------------------------------------------------------------------
% This file is part of the weakly-supervised training method presented in:
% Qizhu Li*, Anurag Arnab*, Philip H.S. Torr,
% "Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation,"
% European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018.
% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This script demos generation of iterative ground truths for weakly-
% supervised experiments.
%
% It post-processes network predictions to produce iterative GT for
% training in the next iteration.
% INPUT:
% - results/pred_flat_feat/*.mat: the softmax scores of the predicted
% classes.
% - results/pred_sem_raw/*.png: the prediction made by the current
% weakly-supervised model.
% - results/mcg_and_grabcut//*.png: the combined cues from MCG
% and Grabcut. Optional. Set opts.run_merge_with_mcg_and_grabcut = false
% to disable. To reproduce the results in our paper, disable after first
% 5 iterations.
% ------------------------------------------------------------------------
clearvars;
addpath scripts
addpath utils
addpath visualisation
% Extract detections from Cityscapes ground truth file and save as .mat
% this only need to be done once, as they do not change over iterative
% training stages
demo_instanceTrainId_to_dets;
clearvars;
dataset = 'cityscapes';
split = 'train';
opts = get_opts(dataset, split);
opts.list_path = 'lists/demo_id.txt';
opts.visualise_results = true;
[opts, results] = run_sub(opts);
% visualise
visualise_results_iterative_gt(opts, results);
================================================
FILE: demo_merge_cam_mandg.m
================================================
% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
% Torr Vision Group (TVG)
% University of Oxford - UK
%
% Qizhu Li
% August 2018
% ------------------------------------------------------------------------
% This file is part of the weakly-supervised training method presented in:
% Qizhu Li*, Anurag Arnab*, Philip H.S. Torr,
% "Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation,"
% European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018.
% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This script demos generation of iterative ground truths for weakly-
% supervised experiments.
%
% It merges CAM predictions with MCG&Grabcut masks to produce GT for
% the first round of iterative training.
% INPUT:
% - results/cam//*.png: the CAMs obtained from a multi-class
% classifier.
% - results/mcg_and_grabcut//*.png: the combined cues from MCG
% and Grabcut.
% ------------------------------------------------------------------------
clearvars;
addpath scripts
addpath utils
addpath visualisation
% Extract detections from Cityscapes ground truth file and save as .mat
% this only need to be done once, as they do not change over iterative
% training stages
demo_instanceTrainId_to_dets;
clearvars;
dataset = 'cityscapes';
split = 'train';
opts = get_opts(dataset, split);
opts.list_path = 'lists/demo_id.txt';
opts.pred_dir = fullfile('cam', split);
opts.sem_save_dir = 'pred_sem_cam_mandg_merged';
opts.ins_save_dir = 'pred_ins_cam_mandg_merged';
opts.run_score_thresh = false;
opts.visualise_results = true;
[opts, results] = run_sub(opts);
% visualise
visualise_results_cam_mandg(opts, results);
================================================
FILE: scripts/apply_bbox_prior.m
================================================
% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
% Torr Vision Group (TVG)
% University of Oxford - UK
%
% Qizhu Li
% August 2018
% ------------------------------------------------------------------------
% This file is part of the weakly-supervised training method presented in:
% Qizhu Li*, Anurag Arnab*, Philip H.S. Torr,
% "Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation,"
% European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018.
% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This function removes thing-class predictions outside their bounding
% boxes.
% INPUT:
% - pred_label : prediction
% - bbox_masks : object bounding box masks produced by make_bbox_masks.m
% - thing_classes : list of train ids for thing classes
% - ignore_label : label to ignore, normally 255
%
% OUTPUT:
% - modified_label: processed prediction
%
% DEMO:
% - See scripts/clean_label.m
% ------------------------------------------------------------------------
function modified_label = apply_bbox_prior(pred_label, bbox_masks, thing_classes, ignore_label)
modified_label = pred_label;
for j = reshape(thing_classes, 1, [])
if isempty(bbox_masks{j+1})
modified_label(modified_label == j) = ignore_label;
else
prediction_bbox_prior_mask = modified_label == j;
gt_bbox_mask = bbox_masks{j+1};
ignore_mask = and(prediction_bbox_prior_mask, ~gt_bbox_mask);
modified_label(ignore_mask) = ignore_label;
end
end
end
================================================
FILE: scripts/check_image_level_tags.m
================================================
% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
% Torr Vision Group (TVG)
% University of Oxford - UK
%
% Qizhu Li
% August 2018
% ------------------------------------------------------------------------
% This file is part of the weakly-supervised training method presented in:
% Qizhu Li*, Anurag Arnab*, Philip H.S. Torr,
% "Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation,"
% European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018.
% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This function checks prediction against the image-level tags. If a class
% is predicted by network but not present as indicated by image-level
% tags, the predicted label is changed to ignore_label.
% INPUT:
% - pred_label : prediction
% - gt_label : ground truth label to generate image level tags
% - crop_size : size of crops used in training the multi-class
% classifier. In our experiments, [w,h] = [500, 400]
% - canvas_size : size of original full image
% - ignore_label : label to ignore, normally 255
%
% OUTPUT:
% - modified_label: processed prediction
%
% DEMO:
% - See scripts/clean_label.m
% ------------------------------------------------------------------------
function modified_label = check_image_level_tags(pred_label, gt_label, crop_size, canvas_size, ignore_label)
modified_label = pred_label;
n_tiles_width = ceil(canvas_size(2) / crop_size(2));
n_tiles_height = ceil(canvas_size(1) / crop_size(1));
overlap_width = ceil((n_tiles_width * crop_size(2) - canvas_size(2)) / (n_tiles_width - 1));
overlap_height = ceil((n_tiles_height * crop_size(1) - canvas_size(1)) / (n_tiles_height - 1));
for j = 1:n_tiles_width
for k = 1:n_tiles_height
w_start = 1 + (j - 1) * (crop_size(2) - overlap_width);
w_end = w_start + crop_size(2) - 1;
h_start = 1 + (k - 1) * (crop_size(1) - overlap_height);
h_end = h_start + crop_size(1) - 1;
% check everything is within range
assert(w_start >= 1 && h_start >= 1 && w_end <= canvas_size(2) && h_end <= canvas_size(1));
gt_label_crop = gt_label(h_start:h_end, w_start:w_end);
pred_label_crop = modified_label(h_start:h_end, w_start:w_end);
present_gt_labels = unique(gt_label_crop);
present_pred_labels = unique(pred_label_crop);
for i = 1:numel(present_pred_labels)
label = present_pred_labels(i);
if ~ismember(label, present_gt_labels)
pred_label_crop(pred_label_crop==label) = ignore_label;
end
end
modified_label(h_start:h_end, w_start:w_end) = pred_label_crop;
end
end
end
================================================
FILE: scripts/check_low_iou.m
================================================
% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
% Torr Vision Group (TVG)
% University of Oxford - UK
%
% Qizhu Li
% August 2018
% ------------------------------------------------------------------------
% This file is part of the weakly-supervised training method presented in:
% Qizhu Li*, Anurag Arnab*, Philip H.S. Torr,
% "Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation,"
% European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018.
% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This function checks prediction against the bounding boxes of thing
% classes. If the IoU between prediction and GT bounding box is less than
% thresh, then the bounding box is filled with appropriate train id.
% INPUT:
% - pred_label : prediction
% - annotation : GT boxes, area, class, and whether is thing group
% - thresh : IoU threshold below which filling is carried out
% - do_not_alter_existing_things : when set to true, the filling will
% not overwrite existing thing predictions
% of a different class
% - ignore_label : label to ignore, normally 255
%
% OUTPUT:
% - modified_label: processed prediction
%
% DEMO:
% - See scripts/clean_label.m
% ------------------------------------------------------------------------
function modified_label = check_low_iou(pred_label, annotation, thresh, do_not_alter_existing_things, ignore_label)
% label: HxW label map
% annotation
% L> object
% L> bbox: [xmin, ymin, xmax, ymax]
% area: rectangular area of bbox
% class: class_id as used in label
%..........is_grp:.flag whether the bbox is for a thing group
modified_label = pred_label;
stuff_classes = 0:10;
if do_not_alter_existing_things
ignore_or_stuff_mask = or(pred_label==ignore_label, ismember(pred_label, stuff_classes));
end
if isempty(annotation) || isempty(annotation.object)
return;
end
box_areas = extractfield(annotation.object, 'area');
% we assume the smaller boxes are in the front of bigger boxes
[~, ranking] = sort(box_areas, 'descend');
for k = 1:numel(annotation.object)
% go from big to small
ind = ranking(k);
% get the gt class
gt_class = annotation.object(ind).class;
% skip stuff classes since their bounding boxes are image-level
if ismember(gt_class, stuff_classes)
continue;
end
% skip thing groups if is_grp is a field in annotation
% thing group boxes typically have very low precision and high recall,
% thus unsuitable for this post-processing option.
if isfield(annotation.object(ind), 'is_grp') && annotation.object(ind).is_grp
continue;
end
% make a binary mask for the gt bbox
xmin = annotation.object(ind).bbox(1)+1;
ymin = annotation.object(ind).bbox(2)+1;
xmax = annotation.object(ind).bbox(3)+1;
ymax = annotation.object(ind).bbox(4)+1;
cols = double([xmin xmax xmax xmin]);
rows = double([ymin ymin ymax ymax]);
gt_bbox_mask = poly2mask(cols, rows, size(pred_label, 1), size(pred_label, 2));
% make a binary class mask for the region inside the gt bbox
label_mask = and(pred_label==gt_class, gt_bbox_mask);
% calculate the IoU
bbox_iou = nnz(label_mask) / nnz(gt_bbox_mask);
% if it is smaller than a threshold
if bbox_iou < thresh
% we fill the region inside the box which is not gt_class with
% gt_class
rectify_region = and(pred_label~=gt_class, gt_bbox_mask);
if do_not_alter_existing_things
rectify_region = and(rectify_region, ignore_or_stuff_mask);
end
modified_label(rectify_region) = gt_class;
end
end
end
================================================
FILE: scripts/clean_label.m
================================================
% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
% Torr Vision Group (TVG)
% University of Oxford - UK
%
% Qizhu Li
% August 2018
% ------------------------------------------------------------------------
% This file is part of the weakly-supervised training method presented in:
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% "Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation,"
% European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018.
% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This function cleans up raw network predictions by performance 5
% operations as numbered below.
% INPUT:
% - opts : options as produced by scripts/get_opts.m
% - results : struct containing required data and original prediction
%
% OUTPUT:
% - results: struct containing required data, original prediction and
% processed prediction
%
% DEMO:
% - See scripts/run_sub.m
% ------------------------------------------------------------------------
function results = clean_label(opts, results)
%% 1. Confidence threshold
% requires pred_scores + prediction + conf_thresh
if opts.run_score_thresh
results.pred_threshed = results.final_pred;
results.pred_threshed(results.pred_scores < opts.score_thresh) = opts.ignore_label;
results.final_pred = results.pred_threshed;
end
%% 2. Stuff class check, using image tags of crops
% requires gt_label + prediction
if opts.run_check_image_level_tags
results.pred_schk = check_image_level_tags(results.final_pred, results.gt_label, ...
opts.schk_crop_size, opts.canvas_size, opts.ignore_label);
results.final_pred = results.pred_schk;
end
%% 3. Merge with MCG&Grabcut cues
if opts.run_merge_with_mcg_and_grabcut
results.pred_merge_w_mandg = merge_mag_and_pred(results.mandg_pred, results.final_pred, ...
opts.stuff_classes, opts.thing_classes, opts.ignore_label);
results.final_pred = results.pred_merge_w_mandg;
end
%% 4. Remove things outside bounding boxes
% requires gt_bbox_masks + prediction
if opts.run_apply_bbox_prior
results.pred_bbox_prior = apply_bbox_prior(results.final_pred, results.gt_bbox_masks, ...
opts.thing_classes, opts.ignore_label);
results.final_pred = results.pred_bbox_prior;
end
%% 5. IoU check, fill low IoU with solid colour
% requires gt_bboxes + prediction
if opts.run_check_low_iou
results.pred_ichk = check_low_iou(results.final_pred, results.gt_bboxes, opts.ichk_thresh, ...
opts.ichk_do_not_alter_existing_things, opts.ignore_label);
results.final_pred = results.pred_ichk;
end
end
================================================
FILE: scripts/get_opts.m
================================================
% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
% Torr Vision Group (TVG)
% University of Oxford - UK
%
% Qizhu Li
% August 2018
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% Qizhu Li*, Anurag Arnab*, Philip H.S. Torr,
% "Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation,"
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% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This function produces a struct containing the required options used in
% scripts/run_sub.m.
% INPUT:
% - dataset : name of the dataset, e.g. "cityscapes"
% - split : dataset split, e.g. "train", "val", "train_extra"
%
% OUTPUT:
% - opts: generated options
%
% DEMO:
% - See demo_make_iterative_gt.m
% ------------------------------------------------------------------------
function opts = get_opts(dataset, split)
% Dataset specific settings
switch dataset
case 'cityscapes'
switch split
case 'train'
opts.list_path = 'lists/train_id.txt';
opts.annotation_dir = 'gtFine_bboxes/train/panoptic';
opts.gt_label_dir = 'gtFine/train';
opts.gt_label_template = '%s_gtFine_labelTrainIds.png';
case 'train_extra'
opts.list_path = 'lists/train_extra_id.txt';
opts.annotation_dir = 'gtCoarse_bboxes/train_extra/panoptic';
opts.gt_label_dir = 'gtCoarse/train_extra';
opts.gt_label_template = '%s_gtCoarse_labelTrainIds.png';
case 'val'
opts.list_path = 'lists/val_id.txt';
opts.annotation_dir = 'gtFine_bboxes/val/panoptic';
opts.gt_label_dir = 'gtFine/val';
opts.gt_label_template = '%s_gtFine_labelTrainIds.png';
case 'test'
error('Cannot post-process inferences on the test set.');
otherwise
error('Unknown split option.');
end
opts.data_root = 'data/Cityscapes';
opts.annotation_template = '%s_leftImg8bit.mat';
opts.objectNames_path = 'objectName19.mat';
opts.colormap_path = 'colormapcs.mat';
opts.canvas_size = [1024, 2048];
opts.ignore_label = 255;
opts.stuff_classes = 0:10;
opts.thing_classes = 11:18;
opts.pred_template = '%s_leftImg8bit.png';
opts.pred_score_template = '%s_leftImg8bit.mat';
opts.mcg_and_grabcut_template = '%s_leftImg8bit.png';
otherwise
error('Unknown dataset option');
end
% Job specific settings
opts.pred_root = 'results';
opts.score_thresh = 0.99;
opts.ichk_thresh = 0.5;
opts.ichk_do_not_alter_existing_things = true;
opts.schk_crop_size = [400, 500];
% General settings
opts.pred_dir = 'pred_sem_raw';
opts.pred_score_dir = 'pred_flat_feat';
opts.mcg_and_grabcut_dir = fullfile('mcg_and_grabcut', split);
opts.sem_save_dir = 'pred_sem_clean';
opts.ins_save_dir = 'pred_ins_clean';
opts.force_overwrite = true;
opts.save_sem = true;
opts.save_ins = true;
opts.visualise_results = false;
% Select which stages to run
opts.run_score_thresh = true;
opts.run_apply_bbox_prior = true;
opts.run_check_low_iou = true;
opts.run_check_image_level_tags = true;
opts.run_merge_with_mcg_and_grabcut = true;
% whether run instance GT generation
opts.run_ins_box_process = true;
end
================================================
FILE: scripts/ins_box_process.m
================================================
% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
% Torr Vision Group (TVG)
% University of Oxford - UK
%
% Qizhu Li
% August 2018
% ------------------------------------------------------------------------
% This file is part of the weakly-supervised training method presented in:
% Qizhu Li*, Anurag Arnab*, Philip H.S. Torr,
% "Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation,"
% European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018.
% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This function produces instance prediction from semantic prediction
% using cues from GT bounding boxes. Regions where multiple bounding boxes
% of the same class overlap is marked with ignore_label in instance pred.
% INPUT:
% - sem_label : semantic prediction
% - annotation : GT boxes, area and class
% - ignore_label : label to ignore, normally 255
%
% OUTPUT:
% - ins_label: instance prediction
%
% DEMO:
% - See scripts/run_sub.m
% ------------------------------------------------------------------------
function [ins_label, ins_info] = ins_box_process(sem_label, annotation, ignore_label)
ins_label = uint8(zeros(size(sem_label)));
ins_info = struct;
% transfer all ignore region
ins_label(sem_label==ignore_label) = ignore_label;
if isempty(annotation) || isempty(annotation.object)
return;
end
% remove repeated bboxes of the same class just to be cautious
bboxes = reshape(extractfield(annotation.object, 'bbox'), 4, [])';
classes = extractfield(annotation.object, 'class')';
[~, unique_indices, ~] = unique([classes, bboxes], 'rows', 'stable');
ins_counter = 0;
for i = unique_indices'
% thing grp is not an instance
is_grp = annotation.object(i).is_grp;
if is_grp
continue;
end
ins_counter = ins_counter + 1;
bbox = annotation.object(i).bbox;
class_id = annotation.object(i).class;
xmin = bbox(1)+1;
ymin = bbox(2)+1;
xmax = bbox(3)+1;
ymax = bbox(4)+1;
sem_gt_inside_bbox = sem_label(ymin:ymax, xmin:xmax);
ins_gt_inside_bbox = ins_label(ymin:ymax, xmin:xmax);
% for non-ignore region, if gt_id = class_id && gt_id != 0, then gt_id :-> ignore
ins_gt_inside_bbox(and(sem_gt_inside_bbox==class_id, ins_gt_inside_bbox~=0)) = ignore_label;
% for non-ignore region, if gt_id = class_id && gt_id = 0, then gt_id :-> ins_id
ins_gt_inside_bbox(and(sem_gt_inside_bbox==class_id, ins_gt_inside_bbox==0)) = ins_counter;
% record info in ins_info
ins_info(ins_counter).ins_id = ins_counter;
ins_info(ins_counter).name = annotation.object(i).name;
ins_info(ins_counter).class = annotation.object(i).class;
ins_label(ymin:ymax, xmin:xmax) = ins_gt_inside_bbox;
end
% sanity check: all instance labels should be present
ins_gt_labels = setdiff(unique(ins_label(:)), [0, ignore_label]);
if ~isempty(setdiff(1:ins_counter, ins_gt_labels))
warning('sanity not preserved');
end
end
================================================
FILE: scripts/instanceTrainId_to_dets.m
================================================
% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
% Torr Vision Group (TVG)
% University of Oxford - UK
%
% Qizhu Li
% August 2018
% ------------------------------------------------------------------------
% This file is part of the weakly-supervised training method presented in:
% Qizhu Li*, Anurag Arnab*, Philip H.S. Torr,
% "Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation,"
% European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018.
% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This function extracts bounding box information from Cityscapes ground
% truth (*_gtFine_instanceTrainIds.png files).
% INPUT:
% - label : Cityscapes ground truth image
% - is_panoptic: whether to include pseudo-detections for stuff classes
% (image-wide detections) which are present
% - incl_grps : whether to include thing groups in output struct
% - stuff_clases: stuff class ids, e.g. 0:10
% - thing_classes: thing class ids, e.g. 11:18
% - objectNames: cell of class names
% - ignore_label : label to ignore, normally 255
%
% OUTPUT:
% - dets: struct obtaining bounding box information
%
% DEMO:
% - See demo_instanceTrainId_to_dets.m
% ------------------------------------------------------------------------
function dets = instanceTrainId_to_dets(label, is_panoptic, incl_grps, ...
stuff_classes, thing_classes, objectNames, ignore_label)
unique_ids = unique(label(:));
unique_ids = sort(unique_ids, 'ascend');
unique_ids = setxor(unique_ids, ignore_label);
% each entry in unique_ids is an id
% if id > 1000:
% it is an instance of a thing, = trainId*1000 + instance_id ...(CASE 1)
% elseif id <= 1000:
% if id in 0:1:10 :
% it is stuff ...(CASE 2)
% include image-wide det if is_panoptic
% if id in 11:1:18 :
% it is a thing group ...(CASE 3)
% include group-wide det if incl_grps
instance_counter = 0;
dets.annotation = [];
canvas_dims = size(label);
for k = 1:numel(unique_ids)
valid = false;
is_grp = false;
is_stuff = false;
id = unique_ids(k);
if is_panoptic && ismember(id, stuff_classes)
% CASE 2
valid = true;
is_stuff = true;
xmin = num2str(0);
ymin = num2str(0);
xmax = num2str(canvas_dims(2) - 1);
ymax = num2str(canvas_dims(1) - 1);
class = objectNames{id + 1};
elseif id > 1000
% CASE 1
valid = true;
trainId = floor(id/1000);
mask = label == id;
[y, x] = find(mask);
xmin = num2str(min(x) - 1);
ymin = num2str(min(y) - 1);
xmax = num2str(max(x) - 1);
ymax = num2str(max(y) - 1);
class = objectNames{trainId + 1};
elseif incl_grps && ismember(id, thing_classes)
% CASE 3
valid = true;
is_grp = true;
mask = label == id;
[y, x] = find(mask);
xmin = num2str(min(x) - 1);
ymin = num2str(min(y) - 1);
xmax = num2str(max(x) - 1);
ymax = num2str(max(y) - 1);
class = objectNames{id + 1};
end
if valid
% record class name, and 0-based bbox coordinates
instance_counter = instance_counter + 1;
dets.annotation.object(instance_counter).name = class;
dets.annotation.object(instance_counter).bndbox.xmin = xmin;
dets.annotation.object(instance_counter).bndbox.ymin = ymin;
dets.annotation.object(instance_counter).bndbox.xmax = xmax;
dets.annotation.object(instance_counter).bndbox.ymax = ymax;
dets.annotation.object(instance_counter).is_grp = num2str(is_grp);
dets.annotation.object(instance_counter).is_stuff = num2str(is_stuff);
end
end
end
================================================
FILE: scripts/load_data.m
================================================
% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
% Torr Vision Group (TVG)
% University of Oxford - UK
%
% Qizhu Li
% August 2018
% ------------------------------------------------------------------------
% This file is part of the weakly-supervised training method presented in:
% Qizhu Li*, Anurag Arnab*, Philip H.S. Torr,
% "Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation,"
% European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018.
% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This function loads data required by run_sub.m.
% INPUT:
% - opts : options as produced by scripts/get_opts.m
% - k: instructs the function to load data for the k-th entry in
% opts.list
%
% OUTPUT:
% - results: struct obtaining loaded data
%
% DEMO:
% - See scripts/run_sub.m
% ------------------------------------------------------------------------
function results = load_data(opts, k)
%% Initialisation
results.id = opts.list{k};
%% Load required data
% pred, pred_scores, gt_bbox_masks, gt_bboxes, gt_label, mandg_pred (MCG&Grabcut)
[results.pred, results.cmap] = imread(fullfile(opts.pred_root, opts.pred_dir, ...
sprintf(opts.pred_template, results.id)));
if opts.run_score_thresh
temp = load(fullfile(opts.pred_root, opts.pred_score_dir, ...
sprintf(opts.pred_score_template, results.id)));
temp_name = fieldnames(temp);
results.pred_scores = temp.(temp_name{1});
end
if opts.run_apply_bbox_prior || opts.run_check_low_iou || opts.run_ins_box_process
[results.gt_bbox_masks, results.gt_bboxes] = make_bbox_masks(fullfile(opts.data_root, opts.annotation_dir, ...
sprintf(opts.annotation_template, results.id)), opts.objectNames, opts.canvas_size);
end
if opts.run_check_image_level_tags
city = strtok(results.id, '_');
results.gt_label = imread(fullfile(opts.data_root, opts.gt_label_dir, city, ...
sprintf(opts.gt_label_template, results.id)));
end
if opts.run_merge_with_mcg_and_grabcut
[results.mandg_pred, results.mandg_cmap] = imread(fullfile(opts.pred_root, opts.mcg_and_grabcut_dir, ...
sprintf(opts.mcg_and_grabcut_template, results.id)));
end
results.final_pred = results.pred;
end
================================================
FILE: scripts/make_bbox_masks.m
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% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
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% European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018.
% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This function processes the output of instanceTrainId_to_dets.m to make
% two formats of annotation used by other code.
% INPUT:
% - annotation_file_path : file path to the saved output of
% instanceTrainId_to_dets.m
% - objectNames: cell of class names
% - canvas_size: size of original full image
%
% OUTPUT:
% - bbox_masks: class-specific bounding box masks by combining
% bounding box masks of the same predicted class
% - bboxes: struct storing bbox location, class, area, whether group
%
% DEMO:
% - See scripts/load_data.m
% ------------------------------------------------------------------------
function [bbox_masks, bboxes] = make_bbox_masks(annotation_file_path, objectNames, canvas_size)
bbox_masks = cell(length(objectNames), 1);
temp = load(annotation_file_path);
annotation = temp.dets;
if ~isfield(annotation.annotation, 'object') || isempty(annotation.annotation.object)
bboxes = [];
return;
end
for k = 1:length(annotation.annotation.object)
class = annotation.annotation.object(k).name;
class_id = find(strcmp(class, objectNames)) - 1;
bndbox = annotation.annotation.object(k).bndbox;
xmin = str2double(bndbox.xmin)+1;
ymin = str2double(bndbox.ymin)+1;
xmax = str2double(bndbox.xmax)+1;
ymax = str2double(bndbox.ymax)+1;
is_grp = logical(str2double(annotation.annotation.object(k).is_grp));
is_stuff = logical(str2double(annotation.annotation.object(k).is_stuff));
xmin = max(1, xmin);
ymin = max(1, ymin);
xmax = min(canvas_size(2), xmax);
ymax = min(canvas_size(1), ymax);
annotation.annotation.object(k).bbox = [xmin, ymin, xmax, ymax] - 1;
annotation.annotation.object(k).area = (xmax - xmin + 1) * (ymax - ymin + 1);
annotation.annotation.object(k).class = class_id;
annotation.annotation.object(k).is_grp = is_grp;
annotation.annotation.object(k).is_stuff = is_stuff;
if isempty(bbox_masks{class_id + 1})
class_mask = false(canvas_size);
else
class_mask = bbox_masks{class_id + 1};
end
class_mask(ymin:ymax, xmin:xmax) = true;
bbox_masks{class_id + 1} = class_mask;
end
bboxes = annotation.annotation;
end
================================================
FILE: scripts/merge_mag_and_pred.m
================================================
% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
% Torr Vision Group (TVG)
% University of Oxford - UK
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% August 2018
% ------------------------------------------------------------------------
% This file is part of the weakly-supervised training method presented in:
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% "Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation,"
% European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018.
% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This function merges network prediction with weak cues from MCG and
% Grabcut.
% INPUT:
% - mag : MCG&Grabcut output
% - pred: semantic prediction
% - stuff_clases : stuff class ids, e.g. 0:10
% - thing_classes: thing class ids, e.g. 11:18
% - ignore_label : label to ignore, normally 255
%
% OUTPUT:
% - merged_label: the combined label
%
% DEMO:
% - See scripts/clean_label.m
% ------------------------------------------------------------------------
function merged_label = merge_mag_and_pred(mag, pred, stuff_classes, thing_classes, ignore_label)
assert(all(size(mag) == size(pred)), 'Size mismatch');
mag_label_things_mask = ismember(mag, thing_classes);
mag_label_stuff_mask = ismember(mag, 0);
mag_label_ignore_mask = ismember(mag, ignore_label);
pred_label_things_mask = ismember(pred, thing_classes);
pred_label_stuff_mask = ismember(pred, stuff_classes);
pred_label_ignore_mask = ismember(pred, ignore_label);
merged_label = 255*uint8(ones(size(mag)));
%% 1) if m&g label predicts thing class label C1:
% a. pred predicts thing class C1 => C1
mask_1a = and(mag_label_things_mask, mag == pred);
merged_label(mask_1a) = mag(mask_1a);
% b. pred predicts thing class C2 => C1
mask_1b = and(and(mag_label_things_mask, pred_label_things_mask), ~mask_1a);
merged_label(mask_1b) = mag(mask_1b);
% c. pred predicts background class C3 => C1
mask_1c = and(mag_label_things_mask, pred_label_stuff_mask);
merged_label(mask_1c) = mag(mask_1c);
% d. pred predicts 255 => C1
mask_1d = and(mag_label_things_mask, pred_label_ignore_mask);
merged_label(mask_1d) = mag(mask_1d);
%% 2) if m&g label predicts background class label 0:
% a. pred predicts things class C1 => 255
mask_2a = and(mag_label_stuff_mask, pred_label_things_mask);
merged_label(mask_2a) = ignore_label;
% b. pred predicts background class C2 => C2
mask_2b = and(mag_label_stuff_mask, pred_label_stuff_mask);
merged_label(mask_2b) = pred(mask_2b);
% c. pred predicts 255 => 255
mask_2c = and(mag_label_stuff_mask, pred_label_ignore_mask);
merged_label(mask_2c) = ignore_label;
%% 3) if m&g label predicts ignore label 255:
% a. pred predicts thing class C1 => 255
mask_3a = and(mag_label_ignore_mask, pred_label_things_mask);
merged_label(mask_3a) = ignore_label;
% b. pred predicts background class C2 => C2
mask_3b = and(mag_label_ignore_mask, pred_label_stuff_mask);
merged_label(mask_3b) = pred(mask_3b);
% c. pred predicts 255 => 255
mask_3c = and(mag_label_ignore_mask, pred_label_ignore_mask);
merged_label(mask_3c) = ignore_label;
end
================================================
FILE: scripts/run_sub.m
================================================
% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
% Torr Vision Group (TVG)
% University of Oxford - UK
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% European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018.
% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This function is the main function of iterative GT generation. It
% processes all entries of the list file found at opts.list_path.
% INPUT:
% - opts : options generated by get_opts.m
%
% OUTPUT:
% - opts : options after running the code, for inspection purpose
% - results: results of the last entry in the list, for inspection purpose
%
% DEMO:
% - See demo_make_iterative_gt.m
% ------------------------------------------------------------------------
function [opts, results] = run_sub(opts)
% list
opts.list = importdata(fullfile(opts.data_root, opts.list_path));
% cmap
temp = load(opts.colormap_path);
opts.cmap = temp.cmap;
% objectNames
temp = load(opts.objectNames_path);
opts.objectNames = temp.objectNames;
% opts.save_ins is forced to false if opts.run_ins_process = false
opts.save_ins = opts.save_ins && opts.run_ins_box_process;
% make dirs
if ~exist(fullfile(opts.pred_root, opts.sem_save_dir), 'dir') && opts.save_sem
mkdir(fullfile(opts.pred_root, opts.sem_save_dir));
end
if ~exist(fullfile(opts.pred_root, opts.ins_save_dir), 'dir') && opts.save_ins
mkdir(fullfile(opts.pred_root, opts.ins_save_dir));
end
% init results
results = struct;
% main process
fprintf('[%s] Processing %d image(s)...\n', char(datetime), length(opts.list));
for k = 1:length(opts.list)
% skip if output exists and not foce overwrite
if save_results(opts, k)
continue;
end
% load required data
results = load_data(opts, k);
% semantic label cleaning
results = clean_label(opts, results);
% make instance label
if opts.run_ins_box_process
[results.ins_pred, results.ins_info] = ins_box_process(results.final_pred, ...
results.gt_bboxes, opts.ignore_label);
end
% save results
save_results(opts, k, results);
if mod(k,100) == 0
fprintf('[%s] Processed %d/%d\n', char(datetime), k, length(opts.list));
end
end
end
================================================
FILE: scripts/save_results.m
================================================
% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
% Torr Vision Group (TVG)
% University of Oxford - UK
%
% Qizhu Li
% August 2018
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% Qizhu Li*, Anurag Arnab*, Philip H.S. Torr,
% "Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation,"
% European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018.
% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This function saves results at save paths instructed by opts. When only
% 2 arguments are passed in, it checks whether the results already exist,
% and returns a boolean to indicate the finding.
% INPUT:
% - opts : options generated by get_opts.m
% - k: current iteration number through opts.list
% - results: struct containing the processed labels
%
% OUTPUT:
% - skip: whether to skip the current iteration based on whether the
% output already exists, and whether opts.force_overwrite is true
%
% DEMO:
% - See scripts/run_sub.m
% ------------------------------------------------------------------------
function skip = save_results(opts, k, results)
pred_sem_save_path = fullfile(opts.pred_root, opts.sem_save_dir, sprintf(opts.pred_template, opts.list{k}));
pred_ins_save_path = fullfile(opts.pred_root, opts.ins_save_dir, sprintf(opts.pred_template, opts.list{k}));
sem_ok = ~opts.save_sem || exist(pred_sem_save_path, 'file');
ins_ok = ~opts.save_ins || exist(pred_ins_save_path, 'file');
if sem_ok && ins_ok && ~opts.force_overwrite
skip = true;
return;
else
skip = false;
if nargin < 3
return;
end
end
if opts.save_sem
imwrite(results.final_pred, opts.cmap, pred_sem_save_path);
end
if opts.save_ins
imwrite(results.ins_pred, opts.cmap, pred_ins_save_path);
end
end
================================================
FILE: visualisation/visualise_bboxes.m
================================================
function vis_im = visualise_bboxes(id, objectNames, cmap, rgb_dir, detection_dir)
font_size = 25;
city = strtok(id, '_');
image_filename = fullfile(rgb_dir, city, [id '_leftImg8bit.png']);
detection_filename = fullfile(detection_dir, [id '_leftImg8bit.mat']);
rgb_im = imread(image_filename);
temp = load(detection_filename);
detections = temp.dets.annotation;
vis_im = rgb_im;
if ~isfield(detections, 'object') || isempty(detections.object)
return;
end
rectangle_position = zeros(length(detections), 4);
colour = zeros(length(detections), 3);
text_strings = cell(length(detections), 1);
% we eventually want to display the bboxes differently depending on whether
% they are a group annotation or not. unfortunately it seems insertShape as
% it is now doesn't support changes to line style.
is_grp = zeros(length(detections), 1);
for k = length(detections.object):-1:1
name = detections.object(k).name;
train_id = find(strcmp(objectNames, name)) - 1;
assert(~isempty(train_id));
xmin = str2double(detections.object(k).bndbox.xmin) + 1;
ymin = str2double(detections.object(k).bndbox.ymin) + 1;
xmax = str2double(detections.object(k).bndbox.xmax) + 1;
ymax = str2double(detections.object(k).bndbox.ymax) + 1;
width = xmax - xmin + 1;
height = ymax - ymin + 1;
rectangle_position(k, :) = [xmin, ymin, width, height];
colour(k, :) = cmap(train_id + 1,:);
text_strings{k} = name;
is_grp(k) = logical(str2double(detections.object(k).is_grp));
% this is a temporary workaround
if is_grp(k)
text_strings{k} = [text_strings{k}, 'group'];
end
end
text_position = rectangle_position(:,1:2);
vis_im = insertShape(vis_im, 'Rectangle', rectangle_position,...
'LineWidth', 4, 'Color', colour*255);
% scale font size according to width of bbox for clearer visual
max_font_shrink_ratio = 2;
pixel_to_font_size_ratio = 2.6; % for three-letter word
step_size = 0.25;
width_threshes = [0, ...
(pixel_to_font_size_ratio/max_font_shrink_ratio + step_size) : step_size : pixel_to_font_size_ratio,...
Inf] * font_size;
for k = (numel(width_threshes) - 1):(-1):1
dets_in_range = width_threshes(k) <= rectangle_position(:,3) & ...
rectangle_position(:,3) < width_threshes(k+1);
adjusted_font_size = floor(max(width_threshes(k)/pixel_to_font_size_ratio, ...
font_size/max_font_shrink_ratio));
if any(dets_in_range)
vis_im = insertText(vis_im, text_position(dets_in_range, :), text_strings(dets_in_range),...
'Font', 'UbuntuMono-R', 'FontSize', adjusted_font_size,...
'BoxColor', colour(dets_in_range, :)*255, 'BoxOpacity', 0.5, 'TextColor', 'white', ...
'AnchorPoint', 'LeftBottom');
end
end
end
================================================
FILE: visualisation/visualise_results_cam_mandg.m
================================================
% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
% Torr Vision Group (TVG)
% University of Oxford - UK
%
% Qizhu Li
% August 2018
% ------------------------------------------------------------------------
% This file is part of the weakly-supervised training method presented in:
% Qizhu Li*, Anurag Arnab*, Philip H.S. Torr,
% "Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation,"
% European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018.
% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This function visualises the original prediction, original prediction
% scores, processed semantic iterative GT, and generated instance
% iterative GT.
% INPUT:
% - opts : options generated by get_opts.m
% - results : results generated by the preceding code
%
% DEMO:
% - See scripts/run_sub.m
% ------------------------------------------------------------------------
function visualise_results_cam_mandg(opts, results)
if ~opts.visualise_results
return;
end
f = figure('units','normalized','outerposition',[0 0 1 1], 'Visible', 'off');
ax(1) = subplot(2, 2, 1, 'replace');
imshow(results.pred, opts.cmap);
c(1) = colorbar(ax(1));
c(1).Limits = [0, 19];
c(1).Ticks = 0.5:1:18.5;
c(1).TickLabels = opts.objectNames;
c(1).FontSize = 8;
title(ax(1), '1. CAM prediction');
ax(2) = subplot(2, 2, 2, 'replace');
imshow(results.mandg_pred, results.mandg_cmap);
title(ax(2), '2. MCG&Grabcut Masks');
ax(3) = subplot(2, 2, 3, 'replace');
imshow(results.final_pred, opts.cmap);
c(3) = colorbar(ax(3));
c(3).Limits = [0, 19];
c(3).Ticks = 0.5:1:18.5;
c(3).TickLabels = opts.objectNames;
c(3).FontSize = 8;
title(ax(3), '3. Processed semantic GT');
ax(4) = subplot(2, 2, 4, 'replace');
imshow(results.ins_pred, opts.cmap);
c(4) = colorbar(ax(4));
num_instances = numel(results.ins_info);
c(4).Limits = [1, num_instances + 1];
c(4).Ticks = 1.5:1:(num_instances+0.5);
c(4).TickLabels = strcat(strsplit(num2str(extractfield(results.ins_info, 'ins_id'))), ...
{': '}, extractfield(results.ins_info, 'name'));
c(4).FontSize = 8;
title(ax(4), '2. Generated instance GT');
f.Visible = 'on';
end
================================================
FILE: visualisation/visualise_results_iterative_gt.m
================================================
% ------------------------------------------------------------------------
% Copyright (C)
% Torr Vision Group (TVG)
% University of Oxford - UK
%
% Qizhu Li
% August 2018
% ------------------------------------------------------------------------
% This file is part of the weakly-supervised training method presented in:
% Qizhu Li*, Anurag Arnab*, Philip H.S. Torr,
% "Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation,"
% European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018.
% Please consider citing the paper if you use this code.
% ------------------------------------------------------------------------
% This function visualises the original prediction, original prediction
% scores, processed semantic iterative GT, and generated instance
% iterative GT.
% INPUT:
% - opts : options generated by get_opts.m
% - results : results generated by the preceding code
%
% DEMO:
% - See scripts/run_sub.m
% ------------------------------------------------------------------------
function visualise_results_iterative_gt(opts, results)
if ~opts.visualise_results
return;
end
f = figure('units','normalized','outerposition',[0 0 1 1], 'Visible', 'off');
ax(1) = subplot(2, 2, 1, 'replace');
imshow(results.pred, opts.cmap);
c(1) = colorbar(ax(1));
c(1).Limits = [0, 19];
c(1).Ticks = 0.5:1:18.5;
c(1).TickLabels = opts.objectNames;
c(1).FontSize = 8;
title(ax(1), '1. Raw prediction');
ax(2) = subplot(2, 2, 2, 'replace');
imshow(results.pred_scores, []);
c(2) = colorbar(ax(2));
title(ax(2), '2. Raw prediction score');
ax(3) = subplot(2, 2, 3, 'replace');
imshow(results.final_pred, opts.cmap);
c(3) = colorbar(ax(3));
c(3).Limits = [0, 19];
c(3).Ticks = 0.5:1:18.5;
c(3).TickLabels = opts.objectNames;
c(3).FontSize = 8;
title(ax(3), '3. Processed semantic GT');
ax(4) = subplot(2, 2, 4, 'replace');
imshow(results.ins_pred, opts.cmap);
c(4) = colorbar(ax(4));
num_instances = numel(results.ins_info);
c(4).Limits = [1, num_instances + 1];
c(4).Ticks = 1.5:1:(num_instances+0.5);
c(4).TickLabels = strcat(strsplit(num2str(extractfield(results.ins_info, 'ins_id'))), ...
{': '}, extractfield(results.ins_info, 'name'));
c(4).FontSize = 8;
title(ax(4), '2. Generated instance GT');
f.Visible = 'on';
end