1.背景介绍
目标检测(object detection)是计算机视觉领域中一个重要且具有挑战性的问题。其主要任务是在图像或者视频序列中识别出物体的位置和类别。近年来，随着各种深度学习技术、网络结构的提升以及计算硬件性能的提升，目标检测技术也在不断得到改进。本文将介绍如何用Python实现目标检测，以及相关算法的基础知识。
2.核心概念与联系
目标检测主要由三种类型的实体组成:输入图像、候选区域（Bounding box）、类别（class）。其中，输入图像是指待检测物体所在的场景或摄像头采集到的帧；候选区域是一个矩形框，其大小和位置描述了待检测物体的位置；类别则是待检测物体所属的类别标签，通常包括目标物体、背景等。 基于这样的定义，下面介绍目标检测的基本概念、相关术语及概念之间的关系。
输入图像
输入图像一般采用灰度图或者RGB彩色图表示。输入图像分辨率可以达到几百万像素，所以对于较大的图像，需要进行分块处理才能有效地进行目标检测。
Candidate Region
候选区域是指图像中的感兴趣区域。如果图像中只有一种物体类型，那么候选区域就是图像中的所有区域。如果图像中存在多种物体类型，那么候选区域就对应不同的物体。候选区域一般为矩形框，框的大小和位置描述了目标物体的位置。
Category
分类是指候选区域对应的目标物体类别。例如，在给定候选区域内的图像中检测狗、鸟、猫等不同的生物，每个生物就对应一个不同类别。
Anchor Boxes
候选区域由锚框（Anchor boxes）进行定位。锚框就是固定尺寸的矩形框，它是对真实世界物体的一种模拟。不同的对象有不同的特征，比如人的脸可能比小狗长得更长，但是有些地方却相同。因此，用锚框来检测不同对象的候选区域可以提高准确率。锚框通常由两个关键点（anchor points）和四边形四个顶点决定。而这里，我们只是简单介绍一下锚框的作用。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
在本章节中，首先介绍目标检测的两种最基本的算法——Region Proposal Network (RPN)和Fast R-CNN。然后逐一介绍RPN的实现过程。
RPN
Region Proposal Network (RPN) 是目标检测领域的一个基础方法。它的主要思想是通过卷积神经网络预测候选区域（bounding box）的位置和大小。下面将介绍RPN的算法流程。 如上图所示，RPN输入一张图像，通过卷积神经网络提取特征。提取完毕后，通过非极大值抑制（Non Maximum Suppression，NMS）来消除重复的候选区域。即使多个候选区域落入同一目标物体的范围，也只保留最大的那个候选区域。 接下来，将各个候选区域输入全连接层，获得两个输出——分类得分和回归参数。分类得分用来评估候选区域是否包含物体，如果是，则回归参数用于调整候选区域的大小和位置。 最后，将所有候选区域与 ground truth（即标注数据）做比较，计算损失函数。损失函数是衡量网络预测结果质量的方法。RPN的目的是减少网络的训练难度，所以会使用前景和背景二分类，而不是多分类。
Fast R-CNN
Fast R-CNN是另一种流行的目标检测算法。它的主要特点是快速。它通过共享特征层次结构和空间金字塔池化层，加速了候选区域生成和目标检测的速度。 Fast R-CNN相比于RPN，增加了一个RoI pooling层，用来生成固定大小的感兴趣区域。RoI pooling的目的是降低计算复杂度。然后，将各个感兴趣区域输入全连接层，获得两个输出——分类得分和回归参数。分类得分和回归参数的计算类似RPN。 最后，再把每个感兴趣区域与ground truth（即标注数据）做比较，计算损失函数。损失函数的计算方式和RPN类似。
4.具体代码实例和详细解释说明
RPN实现过程
数据集准备
首先，我们需要收集一些目标检测的数据集。这些数据集应该包含许多正负样本（positive and negative samples）。对于正样本，它们代表了我们希望检测到的物体，而对于负样本，它们代表了我们不希望检测到的物体。为了简化训练过程，可以只使用一张图片作为测试数据集。在测试的时候，我们可以把该图片分成不同的大小的候选区域，从而检测出该图片中的所有物体。
模型搭建
第二步，我们需要建立模型结构。这里我们选择的是FPN+ResNet101作为我们的backbone网络，并加入RPN模块，最终输出分类概率和回归参数。下面是模型结构的代码实现：
import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet101
class FPN(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super().__init__()
self.resnet = resnet101()
# FPN layers
self.fpn_in_channels = [256, 512, 1024, 2048]
self.lateral_convs = nn.ModuleList([
nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=1) for in_ch, out_ch in zip(self.fpn_in_channels[:-1],
self.fpn_in_channels[1:])])
self.smooth_convs = nn.ModuleList([
nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=3, padding=1) for in_ch, out_ch in zip(self.fpn_in_channels[:-1],
self.fpn_in_channels[1:])])
def forward(self, x):
c1, c2, c3, c4 = self.resnet.conv1(x), self.resnet.bn1(self.resnet.conv1(x)), \
self.resnet.relu(self.resnet.bn1(self.resnet.conv1(x))), self.resnet.maxpool(c3)
p4 = self.lateral_convs[-1](c4)
p3 = self._upsample_add(p4, self.lateral_convs[-2](c3))
p2 = self._upsample_add(p3, self.lateral_convs[-3](c2))
p2 = self.smooth_convs[-1](p2)
return p2, p3, p4
@staticmethod
def _upsample_add(x, y):
_, _, H, W = y.shape
return nn.functional.interpolate(x, size=(H, W), mode='nearest') + y
class RPN(nn.Module):
def __init__(self, anchor_ratios, anchor_sizes, fpn_out_channels, num_classes):
super().__init__()
self.num_anchors = len(anchor_ratios) * len(anchor_sizes)
self.conv = nn.Conv2d(fpn_out_channels, self.num_anchors * 5, kernel_size=3, padding=1)
self.softmax = nn.Softmax(-1)
self.anchor_ratios = anchor_ratios
self.anchor_sizes = anchor_sizes
self.regressor = nn.Linear(len(anchor_ratios)*4 + 4*len(anchor_sizes), self.num_anchors*4)
self.classifier = nn.Linear(len(anchor_ratios)*4 + 4*len(anchor_sizes), self.num_anchors*2)
def forward(self, features):
conv_features = self.conv(features)
pred_scores = self.softmax(conv_features[..., :2])
pred_deltas = self.regressor(conv_features[..., 2:])
anchors = self._create_anchors(pred_deltas)
gt_boxes = None # TODO: calculate IOU between predicted boxes and GT boxes to filter them
return {'anchors': anchors, 'gt_boxes': gt_boxes}
def _create_anchors(self, deltas):
heights = []
widths = []
centers_x = []
centers_y = []
for i, r in enumerate(self.anchor_ratios):
h = w = np.sqrt((r[0]*r[1])) / np.sqrt(((r[0]/r[1])))
heights.append(h)
widths.append(w)
for s in self.anchor_sizes:
heights.append(s[0])
widths.append(s[1])
base_step = min(heights) // 2
count = int(np.log2(min(width // b - 1 for width in featuremap.shape[-2:])))
sizes = [(base_step * 2 ** i,) * 2 for i in range(count)]
scales = [[s, s] for s in sizes]
strides = [featuremap.shape[-2] // input_shape[-2] for input_shape, featuremap in zip(inputs, features)]
anchors = generate_default_anchor_maps(scales, strides, base_size=32)[0][0].float().cuda()
xmin, ymin, xmax, ymax = anchors[:, 0]-anchors[:, 2]/2, anchors[:, 1]-anchors[:, 3]/2, \
anchors[:, 0]+anchors[:, 2]/2, anchors[:, 1]+anchors[:, 3]/2
anchors = torch.stack([xmin, ymin, xmax, ymax], dim=-1).view((-1, 4)).round().int()
return anchors
class RetinaNet(nn.Module):
def __init__(self, backbone, rpn):
super().__init__()
self.backbone = backbone
self.rpn = rpn
def forward(self, inputs):
features = self.backbone(inputs)
outputs = {}
if isinstance(features, tuple):
p2, p3, p4 = features
features = {f'p{i}': feat for i, feat in enumerate([p2, p3, p4])}
elif isinstance(features, dict):
pass
else:
raise ValueError("Backbone output format not supported.")
predictions = self.rpn({'features': features})
outputs['prediction'] = predictions
return outputs
model = RetinaNet(FPN(), RPN())
device = "cuda"
if device == "cuda":
model.to(torch.device('cuda'))
model = torch.nn.DataParallel(model)
cudnn.benchmark = True
这里，我们先定义了一个FPN网络，在构造时传入FPN输出的channel数量。然后我们构造了一个RPN网络，这个网络通过FPN的输出，使用两个分支分别预测候选区域的分类概率和回归参数。注意，在构造RPN网络时，传入的参数包括：anchor ratios、anchor sizes、FPN输出的channel数量、类别数量。 接下来，我们定义了一个RetinaNet网络，它由FPN和RPN网络组成。在forward阶段，我们调用FPN网络得到各个层次的特征图，并将它们组织成为字典。然后我们将字典传入RPN网络，返回预测结果。
模型训练
第三步，我们开始模型的训练。我们首先定义损失函数、优化器以及数据加载器。损失函数包括分类损失和回归损失。优化器采用SGD算法。数据加载器采用torchvision自带的vocdataset类。
import os
import sys
sys.path.insert(0, '.')
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'
import torch
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms, datasets
from tensorboardX import SummaryWriter
from retinanet import RetinaNet
def train():
writer = SummaryWriter('./logs')
data_dir = './datasets'
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
dataset = datasets.VOCDetection(data_dir+'/VOCdevkit', year='2007', image_set='trainval',
download=True, transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, collate_fn=datasets.voc.collate_fn,
pin_memory=True)
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() # we use BCE loss instead of softmax cross entropy since there are only two classes
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
total_iter = len(dataloader)
print("Total iterations:", total_iter)
step = 0
best_loss = float('inf')
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(dataloader):
images, annotations = data
images = list(image.to(device) for image in images)
annotations = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in annotations]
optimizer.zero_grad()
with torch.set_grad_enabled(True):
outputs = model(images)
regression_losses = []
classification_losses = []
for j, annot in enumerate(annotations):
regression_losses.extend([(outputs[f'p{i}']["prediction"]["regression"][annot['labels'][k]][j]
- annot['bboxes'][k]).abs().mean()
for k, i in enumerate(['32', '16', '8'])])
classification_losses.extend([criterion(outputs[f'p{i}']["prediction"]["classification"][j],
annot['labels'].new_zeros((annot['labels'].shape[0],
1)).fill_(1))
for i in ['32', '16', '8']])
losses = sum(regression_losses) + sum(classification_losses)
losses.backward()
optimizer.step()
running_loss += losses.item()
if (i+1) % 100 == 0 or (i+1) == len(dataloader):
writer.add_scalar('training_loss', running_loss/(i+1), global_step=step)
print('[%d/%d][%d/%d]\tTraining Loss: %.3f'
%(epoch+1, 10, i+1, len(dataloader), running_loss/100))
running_loss = 0.0
step += 1
state_dict = {"epoch": epoch+1,
"state_dict": model.state_dict(),
"optimizer": optimizer.state_dict(),
"best_loss": best_loss}
torch.save(state_dict, "./checkpoints/retinanet{}.pth".format(epoch+1))
# save the best model during training
if running_loss < best_loss:
best_loss = running_loss
torch.save({"epoch": epoch+1,
"state_dict": model.state_dict(),
"optimizer": optimizer.state_dict(),
"best_loss": best_loss}, "./checkpoints/best_retinanet.pth")
writer.close()
if __name__ == "__main__":
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = RetinaNet(FPN(), RPN()).to(device)
train()
这里，我们定义了一个train函数，用于训练模型。首先，我们初始化tensorboardX SummaryWriter。之后，我们定义数据集和数据加载器。然后，我们定义损失函数和优化器。为了方便起见，我们使用单GPU训练。 我们循环训练十个epoch，每次迭代更新一轮，并每隔一段时间打印训练损失。在每次迭代完成后，我们保存当前模型的状态和最佳模型的状态。当模型的损失在训练过程中没有下降时，我们停止训练。
模型推理
最后，我们可以测试模型的效果。我们随机抽取一张测试图片，对该图片进行候选区域的生成和目标检测。测试时的输出结果包含两部分：分类概率和位置坐标。下面是模型推理的代码实现：
from PIL import Image
import cv2
from pycocotools.coco import COCO
import numpy as np
import torch.nn.functional as F
def predict(image_path, threshold=0.5):
img = Image.open(image_path).convert("RGB")
img = transforms.Resize((600, 600))(img)
img = transforms.ToTensor()(img)[:3,:,:].unsqueeze(dim=0)
with torch.no_grad():
outputs = model(img.to(device))[0]['prediction']
scores = outputs["classification"].squeeze().sigmoid()
regressions = outputs["regression"].squeeze()
mask = scores > threshold
scores = scores[mask]
bbox_regressions = regressions[mask,:]
clses = scores.argmax(dim=1)
probabilities = scores.max(dim=1)[0]
w_h = bbox_regressions.chunk(2, dim=1)
dx = dy = torch.zeros_like(w_h[0])
x_mins = ((bbox_regressions[:, 0::2] - w_h[0])/2).clamp(0)
y_mins = ((bbox_regressions[:, 1::2] - w_h[1])/2).clamp(0)
xmax = (x_mins + w_h[0]).clamp(0, img.shape[3])
ymax = (y_mins + w_h[1]).clamp(0, img.shape[2])
bboxes = torch.cat([xmax[:,None],ymax[:,None],x_mins[:,None],y_mins[:,None]],dim=1)
results = [{'cls': cls.item(), 'prob': prob.item(), 'bbox': bbox.tolist()}
for cls, prob, bbox in zip(clses, probabilities, bboxes)]
return results
if __name__ == '__main__':
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
checkpoint = torch.load("./checkpoints/best_retinanet.pth")
model = RetinaNet(FPN(), RPN()).to(device)
model.load_state_dict(checkpoint["state_dict"])
results = predict("/PATH/TO/IMAGE", threshold=0.5)
print(results)
这里，我们定义了一个predict函数，用于对一张图片进行预测。首先，我们读取一张图片，并对其进行预处理。然后，我们调用模型得到预测结果，并根据阈值过滤掉低置信度的候选区域。最后，我们对候选区域进行解码，获得对应位置的类别、置信度和bbox坐标信息。
