Skip to main content

语义分割-UNetMobileNet

本示例展示了如何基于 hbm_runtime 在 BPU 上运行 UNet-MobileNet 语义分割模型，支持图像预处理、推理、后处理（解析输出并叠加彩色分割掩码）等功能，本示例代码位于/app/pydev_demo/03_instance_segmentation_sample/01_unetmobilenet/目录下。

模型说明​

  • 简介：

    UNet 是一种经典的语义分割网络结构，采用编码器-解码器架构，在医学图像分析等领域表现出色。本示例使用 MobileNet 作为编码器主干网络，以降低模型复杂度并加快推理速度，适用于边缘设备上的实时分割任务。模型输出为每个像素的类别标签，用于实现城市街景分割等应用。

  • HBM 模型名称： unet_mobilenet_1024x2048_nv12.hbm

  • 输入格式： NV12，大小为 1024x2048（Y、UV 平面分离）

  • 输出： 尺寸与输入一致的分割图，每个像素点对应一个 0~18 的类别编号（共 19 类）

功能说明​

  • 模型加载

    使用 hbm_runtime 加载量化后的语义分割模型，提取模型名、输入输出张量名称、形状与量化信息等元数据。

  • 输入预处理

    原始图像以 BGR 格式加载后被缩放至 1024×2048，转换为 NV12 格式（Y/UV 分离），并封装为推理接口要求的输入字典结构。

  • 推理执行

    使用 .run() 方法执行模型前向推理，支持设定调度参数如 BPU 核心分配与优先级。输出为类别 logits 张量。

  • 结果后处理

    • 对输出张量取 argmax 得到每个像素所属类别；

    • 将预测图 resize 到输入图大小；

    • 恢复为原图尺寸并映射到指定颜色调色板；

    • 使用设定的 alpha 融合系数与原图进行混合，生成分割可视化图；

    • 最终图像包含分割结果的直观覆盖图，可保存或展示。

环境依赖​

本样例无特殊环境需求，只需确保安装了pydev中的环境依赖即可。

pip install -r ../../requirements.txt

目录结构​

.
├── unet_mobilenet.py           # 主推理脚本
└── README.md                   # 使用说明

参数说明​

参数名说明默认值
--model-path模型文件路径（.hbm 格式）/opt/hobot/model/s100/basic/unet_mobilenet_1024x2048_nv12.hbm
--test-img输入测试图像路径/app/res/assets/segmentation.png
--img-save-path推理后结果图像保存路径result.jpg
--priority模型优先级（0~255，越大优先级越高）0
--bpu-cores指定运行模型的 BPU 核心编号列表（如 --bpu-cores 0 1）[0]
--alpha-f可视化融合系数，0.0=仅显示掩码，1.0=仅原图0.75

快速运行​

  • 运行模型

    • 使用默认参数 
      python unet_mobilenet.py
    • 指定参数运行 
      python unet_mobilenet.py \
      --model-path /opt/hobot/model/s100/basic/unet_mobilenet_1024x2048_nv12.hbm \
      --test-img /app/res/assets/segmentation.png \
      --img-save-path result.jpg \
      --alpha-f 0.75 \
      --priority 0 \
      --bpu-cores 0

  • 查看结果

    运行成功后，会将结果绘制在原图上，并保存到 --img-save-path 指定路径

    [Saved] Result saved to: result.jpg
Last updated on