PyTorch深度学习实战（22）——从零开始实现YOLO目标检测-编程知识

PyTorch深度学习实战（22）——从零开始实现YOLO目标检测

- 0. 前言
- 1. YOLO 架构
- - 1.1 R-CNN 目标检测模型的局限性
  - 1.2 YOLO 目标检测模型原理
- 2. 实现 YOLO 目标检测
- - 2.1 编译 DarkNet
  - 2.2 设置数据集格式
  - 2.3 配置网络架构
  - 2.4 模型训练和测试
- 小结
- 系列链接

0. 前言

YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，它以其高效性和准确性而闻名。相比于传统的目标检测方法，YOLO 的主要特点是在单个前向传递中同时完成目标检测和分类，因此称为 You Only Look Once。由于整个检测过程只需要一次前向传递，因此非常高效，可以实现实时目标检测。此外，YOLO 通过全局感受野捕捉了整个图像中的上下文信息，对小尺寸物体的检测效果较好。在本节中，将介绍 YOLO 的工作原理，然后在自定义数据集上训练 YOLO 目标检测模型。

1. YOLO 架构

YOLO 目标检测模型与 Faster R-CNN 模型相比，YOLO 无需使用区域提议算法 (Region Proposal Network, RPN)，其在单个神经网络中预测边界框和类别概率，因此推理效率更高。

1.1 R-CNN 目标检测模型的局限性

首先，我们了解基于 R-CNN 的目标检测算法的局限性。在 Faster R-CNN 中，使用锚框在图像上滑动并识别可能包含对象的区域，然后执行边界框校正。然而，在全连接层中，仅将检测到的区域的 RoI 池化输出作为输入传递，对于不完全包含对象的区域(即对象超出区域提议的边界框)，网络只能猜测对象的边界框，因为网络仅仅看到了区域提议，并没有看到完整的图像。
YOLO 能够克服这一问题，它能够在预测目标对象边界框时看到整个图像。此外，由于 Faster R-CNN 有两个网络 (RPN 和预测对象类别及其边界框的分类-回归网络)，因此，Faster R-CNN 的推理速度依然很慢。

1.2 YOLO 目标检测模型原理

接下来，我们将介绍 YOLO 如何克服 Faster R-CNN 的局限性，可以在一次前向传递过程中查看整个图像并进行预测。

(1) 为给定图像创建标签信息训练模型。

考虑以下带有真实边界框(红色边界框)的带标签图像：

示例图像

将图像划分为 N x N 个网格单元，假设 N=3：

识别包含至少一个真实边界框中心的网格单元，在示例中，为 3 x 3 网格图像的单元格 a1 和 b3。真实边界框的中心点所在的单元负责预测对象的边界框，接下来，创建与每个单元格对应的标签信息。

每个单元格对应的输出标签信息格式如下：

y=	pc
	bx
	by
	bw
	bh
	c1
	c2
	c3

其中，pc (objectness score) 是单元格包含对象的概率。接下来，我们介绍如何计算 bx、by、bw 和 bh。
首先，我们将网格单元(考虑 a1 网格单元)视为独立图像，并将其尺寸归一化为 0 到 1 之间，如下所示：

bx 和 by 是真实边界框的中点相对于图像(网格单元)的位置，在示例中，bx = 0.8，因为真实边界框的中点距离原点(网格单元左上角) 0.8 个单位，同理，by = 0.25，而 bw 是边界框的宽度与网格单元格宽度的比值；bh 是边界框高度与网格单元格高度的比值：

接下来，预测与网格单元对应的类别。如果有三个类别 (c1 – 气球、c2 – 玩具、c3 – 花篮)，c1，c2，c3分别表示该单元格包含这三个类别的概率。这里我们不需要背景类别，因为 pc 对应于网格单元格是否包含对象。
我们已经了解如何表示每个单元格的输出，接下来，介绍如何构建以上 3 x 3 网格单元格的输出。
首先，考虑网格单元 a3 的输出：

y=	0
	?
	?
	?
	?
	?
	?
	?

单元格 a3 的输出如上图所示。由于网格单元不包含对象，因此第一个输出 pc 为 0，其余值则无关紧要，因为该单元不包含任何目标对象的真实边界框中心。
接下来，考虑对应于网格单元 a1 的输出：

y=	1
	0.75
	0.25
	0.5
	0.4
	1
	0
	0

网格单元包含具有 bx、by、bw 和 bh 值的对象，类别是气球，因此 c1 为 1，而 c2 和 c3 为 0。
对于每个单元格，均有 8 个输出。因此，对于 3 x 3 的单元格网格，将得到形状为 3 x 3 x 8 的输出。

(2) 定义模型，其中输入为图像，输出与上一步中定义的真实值相符，输出尺寸为 3 x 3 x 8：

输出尺寸
(3) 通过使用锚框定义真实标签值。
在以上示例中，我们一直假设在一个网格单元格中只有一个对象。而在现实中，可能存在同一个网格单元内有多个对象的情况。如果仍按照一个对象构建训练数据，将导致创建的真实标签值并不正确。如下图所示，花篮和气球的真实边界框的中点落在同一个单元格(单元格 a1 中)：

为了避免这种情况，一种方法是使用具有更多行和列的网格，例如，19 x 19 网格。但是，增加网格单元数量仍然可能无济于事。为了解决这一问题，需要再次使用锚框，假设我们有两个锚框，一个高大于宽，另一个宽大于高。通常，锚框的中心设定为网格单元格的中心。当存在两个锚框时，每个单元格的输出表示为两个锚框预期输出的连接：

y=	pc
	bx
	by
	bw
	bh
	c1
	c2
	c3
	pc
	bx
	by
	bw
	bh
	c1
	c2
	c3

此时，因为使用了两个锚框，模型输出尺寸为 3 x 3 x 16。YOLO 模型预测输出的形状为 N x N x (num_classes + 1) x (num_anchor_boxes )，其中 N x N 是网格单元数，num_classes 是数据集中的类别数，num_anchor_boxes 是每个单元格的锚框数。

(3) 定义损失函数训练模型。

在计算与模型相关的损失时，需要确保在对象置信度得分小于某个阈值(表示单元格不包含目标对象)时不计算回归损失和分类损失。如果单元格包含一个对象，我们需要确保目标对象分类尽可能准确。
如果单元格包含对象，则边界框偏移量应尽可能接近真实边界框。但是，由于宽度和高度的偏移量比中心的偏移量高得多(因为中心的偏移量范围在 0 和 1 之间，而宽度和高度的偏移量并无此限制)，因此通过获取平方根值来给予宽度和高度偏移较低的权重。
计算定位和分类的损失：
$L_{loc}=\lambda_{coord}\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}1_{ij}^{obj}[(x_i-\hat x_i)^2+(y_i-\hat y_i)^2+(\sqrt {w_i}-\sqrt{\hat w_i})^2+(\sqrt {h_i}-\sqrt{\hat h_i})^2] \\ L_{cls}=\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}(1_{ij}^{obj}+\lambda(1-1_{ij}^{obj}))(C_{ij}-\hat C_{ij})^2+\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{c∈C}1_{ij}^{obj}(p_i(c)-\hat p_i(c))^2 \\ L=L_{loc}+L_{cls}$

其中， $\lambda_{coord}$ 是与回归损失相关的权重， $1_{ij}^{obj}$ 表示单元格是否包含对象， $\hat p_i(c)$ 对应于预测的类别概率， $C_{ij}$ 表示对象置信度得分，总损失是分类和回归损失值的之和。

2. 实现 YOLO 目标检测

为了实现 YOLO 目标检测模型，我们使用官方的 YOLO-v4 实现来识别图像中公共汽车和卡车的位置，继续使用与 R-CNN 一节中相同的数据集，并根据我们的需要对其进行修改。

2.1 编译 DarkNet

首先，从 GitHub 获取 DarkNet 存储库并进行编译，官方 YOLOv4 模型基于 C 语言编写的，为了在 PyTorch 中使用需要进行编译。

(1) 下载 DarkNet 存储库后，重新配置 Makefile 文件，在shell中执行以下命令：

darknet-master$ sed -i 's/OPENCV=0/OPENCV=1/' Makefile
darknet-master$ sed -i 's/GPU=0/GPU=1/' Makefile
darknet-master$ sed -i 's/CUDNN=0/CUDNN=1/' Makefile
darknet-master$ sed -i 's/CUDNN_HALF=0/CUDNN_HALF=1/' Makefile

Makefile 是编译 DarkNet 所需的配置文件，使用以下标志编译 DarkNet：OPENCV、GPU、CUDNN 和 CUDNN_HALF，使用这些优化标志能够使模型训练速度更快。sed 函数表示流编辑器，它是一个强大的 Linux 命令，可以直接从命令提示符修改文本文件中的信息，语法为 sed 's/<search-string>/<replace-with>/' path/to/text/file，例如，使用 sed -i 's/OPENCV=0/OPENCV=1/' Makefile 能够将 OPENCV=0 替换为 OPENCV=1。

(2) 编译 darknet 源码：

darknet-master$ make

(3) 下载并解压数据集，使用与 R-CNN 一节中相同的数据集。

(4) 下载预训练权重 yolov4.weights 进行样本预测。

(5) 运行以下命令测试是否安装成功：

darknet-master$ ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/test.jpeg

以上代码使用由神经网络配置 cfg/yolov4.cfg 和预训练权重 yolov4.weights 构建的神经网络对 data/test.jpeg 进行预测。此外，从 cfg/coco.data 文件中获取类别，文件中包含了预训练权重的训练对象类别，示例图像 (data/test.jpeg) 预测结果如下：

预测结果

我们已经安装了 darknet，在下一节中，我们将学习如何使用自定义数据集准备训练数据以满足 YOLOv4 输入、输出需求。

2.2 设置数据集格式

YOLO 使用固定格式进行训练，利用所需格式存储图像和标签后，就可以使用自定义数据集训练 YOLO 模型。接下来，我们介绍 YOLO 训练所需的文件和文件夹结构。

(1) 使用 vim 命令在 data 文件夹中创建 obj.names：

darknet-master$ vim data/obj.names

在 data/obj.names 文件中添加以下内容：

bus
truck

以上代码可以创建名为 obj.names 的文件，并将 “bus” 和 “truck” 写入其中，每个类别占一行。

(2) 创建文本文件 data/obj.data：

darknet-master$ vim data/obj.data

在 data/obj.data 文件中添加以下内容，描述数据集中的参数以及包含训练和测试图像路径的文本文件位置，以及包含对象名称的文件的位置以及要保存训练模型的文件夹：

classes = 2
train = data/train.txt
valid = data/val.txt
names = data/obj.names
backup = backup/

data/obj.data
上述文本文件的扩展名并非 .txt，YOLO 使用硬编码的名称和文件夹来识别数据的位置。

(3) 将所有图像和标签数据文本文件移动到 data/obj 文件夹中：

darknet-master$ mkdir -p data/obj
darknet-master$ cp -r open-images-bus-trucks/images/* data/obj/
darknet-master$ cp -r open-images-bus-trucks/yolo_labels/all/{train,val}.txt data/
darknet-master$ cp -r open-images-bus-trucks/yolo_labels/all/labels/*.txt data/obj/

所有训练和验证图像都位于 data/obj 文件夹中，且将所需文本文件移动到同一个文件夹中。每个包含图像标签数据的文件都与图像共享相同的名称，例如，该文件夹可能包含 1001.jpg 和 1001.txt，文本文件包含该图像中目标对象的类别标签和边界框，如果 data/train.txt 包含 1001.jpg，则它为训练图像；如果它出现在 data/val.txt 中，表示它是验证图像。
文本文件本身包含如下信息：cls，xc，yc，w，h，其中 cls 是 (xc, yc) 处宽度为 w、高度为 h 的边界框中对象的类别索引，每行都存储图像中的一个目标对象。
例如，如果宽度为 800、高度为 600 的图像包含一个卡车和一个公交车，中心点分别位于 (500,300) 和 (100,400)，且它们的宽度和高度分别为 (200,100) 和 (300,50)，那么文本文件内容如下所示：

1 0.62 0.50 0.25 0.12
0 0.12 0.67 0.38 0.08

2.3 配置网络架构

YOLO 有多种大小不同的架构配置，适用于规模大小不同的训练数据集。架构配置可以使用不同的主干网络，使用 .cfg 文件定义网络架构配置，预定义的配置文件位于存储库的 cfgs 文件夹中，每个文本文件都包含一个不同的网络架构以及网络所用的超参数，例如批大小和学习率。本节中，使用最小的可用架构 (cfg/yolov4-tiny-custom.cfg) 并根据自定义数据集配置网络架构：

# 创建现有配置的副本
darknet-master$ cp cfg/yolov4-tiny-custom.cfg cfg/yolov4-tiny-bus-trucks.cfg
# 将最大批大小修改为4000
darknet-master$ sed -i 's/max_batches = 500200/max_batches=4000/' cfg/yolov4-tiny-bus-trucks.cfg
# 每个批数据的子批数据大小
darknet-master$ sed -i 's/subdivisions=1/subdivisions=16/' cfg/yolov4-tiny-bus-trucks.cfg
# 学习率衰减
darknet-master$ sed -i 's/steps=400000,450000/steps=3200,3600/' cfg/yolov4-tiny-bus-trucks.cfg 
# 类别数修改为2
darknet-master$ sed -i 's/classes=80/classes=2/g' cfg/yolov4-tiny-bus-trucks.cfg 
# 在分类和回归头中，修改输出卷积滤波器的数量255->21、57->33
darknet-master$ sed -i 's/filters=255/filters=21/g' cfg/yolov4-tiny-bus-trucks.cfg 
darknet-master$ sed -i 's/filters=57/filters=33/g' cfg/yolov4-tiny-bus-trucks.cfg

重新调整 yolov4-tiny 架构，使其可以自定义数据集上进行训练，接下来，就可以加载预训练的权重并微调模型参数。

2.4 模型训练和测试

在 GitHub 中下载预训练模型权重并存储在 build/darknet/x64 中：

darknet-master$ cp yolov4-tiny.conv.29 build/darknet/x64/

训练模型：

darknet-master$ ./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov4-tiny-bus-trucks.cfg yolov4-tiny.conv.29 -dont_show -mapLastAt

在以上代码中，使用 -dont_show 标志跳过显示中间预测图像，-mapLastAt 将定期打印验证数据的平均平均精度，权重会定期存储在备份文件夹中，并且可以在训练后用于预测。
对新图像进行预测：

darknet-master$ ./darknet detector test data/obj.data cfg/yolov4-tiny-bus-trucks.cfg backup/yolov4-tiny-bus-trucks_4000.weights open-images-bus-trucks/images/0d39f132cdf7c027.jpg

测试结果

小结

YOLO 在目标检测任务中具有显著的优势，由于整个检测过程只需要一次前向传递，因此非常高效，并且可以实现实时目标检测。此外，YOLO 通过全局感受野捕捉了整个图像中的上下文信息，对小尺寸物体的检测效果较好。在本节中，使用 darknet 实现了 YOLO 目标检测模型，并了解了如何根据需要对模型进行修改。

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