目标检测：Faster R-CNN、Faster RCNN接口

朱雀 2023-05-28 05:13 153阅读 0赞

# ![20191009191333910.png][] #

# [日萌社][Link 1] #

[人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）][AI_Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle]

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# 5.5 Faster R-CNN #

### 学习目标 ###

*  目标
    
     *  了解Faster R-CNN的特点
     *  知道RPN的原理以及作用
 *  应用
    
     *  无

在Fast R-CNN还存在着瓶颈问题：Selective Search（选择性搜索）。要找出所有的候选框，那我们有没有一个更加高效的方法来求出这些候选框呢？

### 5.5.1 Faster R-CNN介绍 ###

SPPnet和Fast R-CNN等研究已经减少了这些检测网络的运行时间，使得区域提出计算成为一个瓶颈。

在Faster R-CNN中加入一个提取边缘的神经网络，也就说找候选框的工作也交给神经网络来做了。这样，目标检测的四个基本步骤（候选区域生成，特征提取，分类，位置精修）终于被统一到一个深度网络框架之内。

在这项工作中，引入了一个区域提出网络（RPN）。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

5.5.1.1 RPN网络

*  **RPN是一个全卷积网络**，可以同时在每个位置预测目标边界和目标分数。RPN经过端到端的训练，可以生成高质量的区域提出，由Fast R-CNN用于检测。

Faster R-CNN可以简单地看成是**区域生成网络+Fast R-CNN**的模型，用区域生成网络（Region Proposal Network，简称RPN）来代替Fast R-CNN中的选择性搜索方法，整个系统是一个单个的，统一的目标检测网络。RPN模块告诉Fast R-CNN模块在哪里寻找。结构如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

*  1、首先向CNN网络(VGG-16)输入图片,Faster RCNN使用一组基础的conv+relu+pooling层提取feature map。**该feature map被共享用于后续RPN层和全连接层。**
 *  2、Region Proposal Networks。RPN网络用于生成region proposals,faster rcnn中称之为anchor bbox(anchor)
 *  3、后续就是Fast RCNN操作

注：RPN模块作为这个统一网络的“注意力”，告诉Fast R-CNN模块在哪里寻找。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

实现过程：

*  全卷积网络：为nxn的卷积层，后接两个同级的1x1的卷积层（分别对应reg和cls）

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

我们可以假定输入图像为MxN=1000x600，经过Conv layers，图片大小变成(M/16)x(N/16)，即：60x40(1000/16≈60,600/16≈40)；则，Feature Map就是60x40x512-d（中间有13个conv，13个relu，4个poolling层）

RPN：Feature Map进入RPN后，先经过一次3x3的卷积，同样，特征图大小依然是60x40,数量512，接着看到两个全卷积,即kernel\_size=1\*1,p=0,stride=1。剩下两部分分别到cls和reg

*  1、rpn\_cls：60x40x512-d =>1x1x512x18 ==> 60x40x9x2
 *  2、rpn\_bbox：60x40x512-d =>1x1x512x36==>60x40x9x4

5.5.1.3 平移不变的anchor

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

*  平移不变性
    
     *  Anchors这种方法具有平移不变性，就是说在图像中平移了物体，窗口建议也会跟着平移。
 *  过程：

在生成Anchors时，我们先定义一个base\_anchor，大小为16x16的box(因为特征图(60x40)上的一个点，可以对应到原图（1000x600）上一个16x16大小的区域)。可以变成一个\[0,0,15,15\]的数组，参数ratios=\[1:1, 1:2, 2:1\]得到不同尺度，然后如果经过scales\[8, 16, 32\]变化，即长、宽分别均为 (16x8=128)、(16x16=256)、(16x32=512)。

### 5.5.2 Faster RCNN训练 ###

Faster R-CNN的训练分为两部分，即两个网络的训练。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

5.5.2.1 RPN训练：

*  目的：从众多的候选区域中提取出score较高的，并且经过regression调整的候选区域

RPN网络被ImageNet网络(ZF或VGG-16)进行了有监督预训练，利用其训练好的网络参数初始化；为了训练RPN，给每个anchor分配一个二进制的标签（是不是目标）。分配正标签给两类anchor：

1、正负样本标记

*  某个ground truth（GT）大于0.7的IoU交叠的anchor。注意到一个GT可能分配正标签给多个anchor
 *  负标签给与所有GT的IoU比率都低于0.3的anchor。非正非负的anchor对训练目标没有任何作用

2、RPN网络的损失函数

有了这些定义，遵循Fast R-CNN中的多任务损失，最小化目标函数。对一个图像的损失函数定义为

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

3、RPN的回归实质

RPN的回归于Faster RCNN的回归计算损失的时候有哪些不同呢？

RPN网络中bounding-box回归的实质其实就是计算出预测窗口。这里以anchor窗口为基准，计算Ground Truth对其的平移缩放变化参数。在真正去计算回归损失的时候，预测值和目标值之间会有一个变化。因为是以anchor窗口为基准，**所以只要使这两组参数越接近，以此构建目标函数求最小值，那预测窗口就越接近Ground Truth，达到回归的目的。**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

4、优化过程参数

RPN，通过反向传播和随机梯度下降端到端训练。每个mini-batch由包含了许多正负样本的单个图像组成。

*  1、随机采样256个anchor，计算mini-batch的损失函数，其中采样的正负anchor的比例是1:1。
    
     *  如果一个图像中的正样本数小于128，就用负样本填补这个mini-batch。
 *  2、通过从零均值标准差为0.01的高斯分布中获取的权重来随机初始化所有新层（最后一个卷积层其后的层），所有其他层（即共享的卷积层）是通过对ImageNet分类预训练的模型来初始化的
 *  3、调整ZF网络的所有层，以及conv3\_1，并为VGG网络做准备，以节约内存。在PASCAL数据集上对于60k个mini-batch用的学习率为0.001，对于下一20k个mini-batch用的学习率是0.0001。动量是0.9，权重衰减为0.0005。（论文中作者使用的是caffe训练的）

5、共享卷积训练

RPN和Fast R-CNN都是独立训练的，要用不同方式修改它们的卷积层。因此我们需要开发一种允许两个网络间共享卷积层的技术，因此我们需要开发一种允许两个网络间共享卷积层的技术，而不是分别学习两个网络。

*  原因是Fast R-CNN训练依赖于固定的目标建议框，而且并不清楚当同时改变建议机制时，学习Fast R-CNN会不会收敛。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

论文开发了一种实用的4步训练算法，通过交替优化来学习共享的特征。

*  第一步：依上述训练RPN，该网络用ImageNet预训练的模型初始化，并端到端微调用于区域建议任务。
 *  第二步：利用第一步的RPN生成的建议框，由Fast R-CNN训练一个单独的检测网络，这个检测网络同样是由ImageNet预训练的模型初始化的，这时候两个网络还没有共享卷积层。
 *  第三步：用检测网络初始化RPN训练，但去固定共享的卷积层，并且只微调RPN独有的层，现在两个网络共享卷积层了。
 *  第四步：保持共享的卷积层固定，微调Fast R-CNN的fc层。这样，两个网络共享相同的卷积层，构成一个统一的网络。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

细节：有些RPN建议框和其他建议框大量重叠，为了减少冗余，我们基于建议区域的cls得分，对其采用非极大值抑制（non-maximum suppression, NMS）。我们固定对NMS的IoU阈值为0.7，这样每个图像只剩2k个建议区域。

### 5.5.2 Faster R-CNN效果 ###

1、PASCAL VOC 2007和2012测试集检测结果

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]

*  1、数据集的增加也提高了效果
 *  2、RPN的效果更好

注：使用300个建议框的原因是经过大量实验得到300左右框是mAP效果比较高的。其它数量都会下降。**anchors的数目**，论文文中提到对于1000×600的一张图像，大约有20000(~60×40×9)个anchors，忽略超出边界的anchors剩下6000个anchors，利用非极大值抑制去掉重叠区域，剩2000个区域建议用于训练； 测试时在2000个区域建议中选择Top-N（论文中为300个区域建议）用于Fast R-CNN检测。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]

*  论文当中的测试结果显示多级别的建议框对比例的测试mAP会有提高，还有参数\\lambdaλ为10合适。

问题：FasterRCNN的检测对于小物体检测的效果（论文实现细节部分）

多尺度特征提取可能提高准确率但是不利于速度与准确率之间的权衡。VOC2007系列的图片像素尺寸大小不一，但是横向图的尺寸大约在500*375左右。 MS COCO 数据集是这样定义小目标的（不同数据集定义不一样）。面积小于 32 *32 的物体，MS COCO 就认为它是一个小物体。这样相当于一个典型的PASCAL图像（~500x375）经过卷积之后变为10\*10个像素大小。

*  原因：卷积、池化等操作进行下采样导致分辨率损失严重，导致不容易检测小目标
 *  解决办法：论文中通过对输入图片进行rescale，FasterRCNN会将原图像最短边rescale到600的大小。其实要检测小物体，既需要一张足够大的featmap来提供更加精细的特征和做更加密集的采样

2、测试性能

在一块K40 GPU上的用时（ms），测试性能如下：

![20200327192428661.png][]

*  在2K个SS建议框需要1~2秒，平均1.51秒；如果采用VGG-16这个版本只需要198ms，采用ZF网络的帧率为17fps。没采用ZF是因为mAP相比VGG版本来讲低了许多

### 5.5.3 Faster R-CNN总结 ###

*  优点
    
     *  提出RPN网络
     *  端到端网络模型
 *  缺点
    
     *  **训练参数过大**
     *  小目标检测效果不好

可以改进的需求：

*  RPN（Region Proposal Networks） 改进对于小目标选择利用多尺度特征信息进行RPN
 *  速度提升,如YOLO系列算法，删去了RPN，直接对proposal进行分类回归，极大的提升了网络的速度

### 5.5.4 总结 ###

*  Faster R-CNN的改进特点
 *  RPN的原理过程
 *  RPN的训练的样本、损失函数以及优化训练过程
 *  Faster R-CNN的效果的提高

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# **5.6 Faster RCNN接口介绍** #

### **学习目标** ###

*  目标
    
     *  了解COCO数据集以及API的使用
     *  掌握FasterRCNN接口使用
 *  应用
    
     *  应用FasterRCNN完成模型的训练以及预测

### **5.6.1 COCO 数据集介绍** ###

**5.6.1.1COCO数据集**

*  COCO官网：[http://cocodataset.org][http_cocodataset.org]

目标检测领域一个比较有名的数据集 MS COCO (Microsoft COCO: Common Objects in Context) .MSCOCO 数据集是微软构建的一个数据集，其包含 detection, segmentation, keypoints等任务。MSCOCO主要是为了解决detecting non-iconic views of objects（对应常说的detection）, contextual reasoning between objects and the precise 2D localization of objects（对应常说的分割问题） 这三种场景下的问题。

与PASCAL COCO数据集相比，COCO中的图片包含了自然图片以及生活中常见的目标图片，背景比较复杂，目标数量比较多，目标尺寸更小，因此COCO数据集上的任务更难，对于检测任务来说，现在衡量一个模型好坏的标准更加倾向于使用COCO数据集上的检测结果。

*  图片大多数来源于生活中，背景更复杂
 *  每张图片上的实例目标个数多，平均每张图片7.7个
 *  小目标更多
 *  评估标准更严格

**对比与特点**

*  1、MSCOCO总共包含91个类别，每个类别的图片数量如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]

2、几个不同数据集的总类别数量，以及每个类别的总实例数量，一个实例就是图片上的一个目标。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 15][]

> COCO数据集的类别总数虽然没有 ImageNet 中用于detection的类别总数多，但是每个类别的实例目标总数要比PASCAL和ImageNet都要多。

*  3、COCO数据集中的小目标数量占比更多

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 16][]

2014版本包含82,783训练，40,504验证和40,775测试图像（约1/2火车，1/4 val和/ 4测试）。仅2014年train + val数据中，就有近270,000的分段人员和总共886,000的分段对象实例。 2015年累积发行版将总共包含165,482列火车，81,208 val和81,434张测试图像。

5.6.1.2 下载

COCO所有的数据集都比较打，下面是下载官方链接。2017年的数据集，训练集18G，验证集750M，测试集6.2G。由于教学原因，后面例子中我们只会做一张图片训练和测试演示，读取过多图片运行会过慢。

2014年的数据在官网是可以下载的，2015年只有test部分，train和val部分的数据没有。另外2017年的数据并没有什么新的图片，只是将数据重新划分，train的数据更多了，如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 17][]

> coco2017 数据集下载链接
> 
> [http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip][http_images.cocodataset.org_zips_train2017.zip] [http://images.cocodataset.org/annotations/annotations\_trainval2017.zip][http_images.cocodataset.org_annotations_annotations_trainval2017.zip]
> 
> [http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip][http_images.cocodataset.org_zips_val2017.zip] [http://images.cocodataset.org/annotations/stuff\_annotations\_trainval2017.zip][http_images.cocodataset.org_annotations_stuff_annotations_trainval2017.zip]
> 
> [http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip][http_images.cocodataset.org_zips_test2017.zip] [http://images.cocodataset.org/annotations/image\_info\_test2017.zip][http_images.cocodataset.org_annotations_image_info_test2017.zip]

### 5.6.2 COCO API ###

*  Github 网址：[https://github.com/Xinering/cocoapi][https_github.com_Xinering_cocoapi]
 *  关于 API 更多的细节在网站: [http://mscoco.org/dataset/\#download][http_mscoco.org_dataset_download]

5.6.2.1 格式

COCO API 提供了 Matlab, Python 和 Lua 的 API 接口. 该 API 接口可以提供完整的图像标签数据的加载, parsing 和可视化。此外,网站还提供了数据相关的文章, 教程等。在使用 COCO 数据库提供的 API 和 demo 之前, 需要首先下载 COCO 的图像和标签数据（类别标志、类别数量区分、像素级的分割等 ）：

*  图像数据在到 `coco/images/` 文件夹中
 *  标签数据在到 `coco/annotations/` 文件夹中

1、images目录下为训练的图片

![20200327192746505.png][]

2、annotations为图片的标签注释，格式如下

/root/cv\_project/image\_detection/fasterRCNN/data/coco2017/annotations/instances\_train2017.json

/root/cv\_project/image\_detection/fasterRCNN/data/coco2017/annotations/instances\_val2017.json

{
         "info":      #第一个info信息
              {       #数据集信息
                      "description": "COCO 2014 Dataset",
                      "url": "http://cocodataset.org",
                      "version": "1.0",
                      "year": 2014,
                      "contributor": "COCO Consortium",
                      "date_created": "2017/09/01"
             },
          "images":  #第二个图片信息，数组包含了多张图像
          [   {      #每张图像的具体信息
                      "license": 5,
                      "file_name": "COCO_train2014_000000057870.jpg",
                      "coco_url": "http://images.cocodataset.org/train2014/COCO_train2014_000000057870.jpg",
                      "height": 480,
                      "width": 640,
                      "date_captured": "2013-11-14 16:28:13",
                      "flickr_url": "http://farm4.staticflickr.com/3153/2970773875_164f0c0b83_z.jpg",
                      "id": 57870
               },
              ......
              ......   #此处省略很多图片
             {
                      "license": 4,
                      "file_name": "COCO_train2014_000000475546.jpg",
                      "http://images.cocodataset.org/train2014/COCO_train2014_000000475546.jpg",
                      "height": 375,
                      "width":500,；、
                      "date_captured": "2013-11-25 21:20:23",
                      "flickr_url": "http://farm1.staticflickr.com/167/423175046_6cd9d0205a_z.jpg",
                      "id": 475546
               }]，         #图像描述结束，下面开始介绍licenses
    
    
        "licenses":
             [ {
                      "url": "http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/",
                      "id": 1,
                      "name": "Attribution-NonCommercial-ShareAlike License"
               },
                .....#此处省略七个license
                .....
             {
                      "url": "http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/",
                      "id": 8,
                      "name": "Attribution-NonCommercial-NoDerivs License"
             }],
    
          "annotations":
          [   { 
                     "segmentation":[[312.29,562.89,402.25,511.49,400.96,425.38,398.39,372.69,
                                      388.11,332.85,318.71,325.14,295.58,305.86,269.88,314.86,
                                      258.31,337.99,217.19,321.29,182.49,343.13,141.37,348.27,
                                      132.37,358.55,159.36,377.83,116.95,421.53,167.07,499.92,
                                      232.61,560.32,300.72,571.89]],
                    "area": 54652.9556,
                    "iscrowd": 0,
                    "image_id": 480023,
                    "bbox": [116.95,305.86,285.3,266.03],
                    "category_id": 58,"id": 86
              },
                .....#此处省略很多图像的分割标签
                .....
                    "segmentation":[[312.29,562.89,402.25,511.49,400.96,425.38,398.39,372.69,
                                    388.11,332.85,318.71,325.14,295.58,305.86,269.88,314.86,
                                    258.31,337.99,217.19,321.29,182.49,343.13,141.37,348.27,
                                    132.37,358.55,159.36,377.83,116.95,421.53,167.07,499.92,
                                    232.61,560.32,300.72,571.89]],
                  "area": 54652.9556,
                  "iscrowd": 0,
                  "image_id": 480023,
                  "bbox": [116.95,305.86,285.3,266.03],
                  "category_id": 58,
                  "id": 86
              },
          "categories":#类别信息
         [   {
                  "supercategory": "person",
                  "id": 1,
                  "name": "person"
              },
                  .......#此处省略很多图像的类标签
                  .......
              {
                  "supercategory": "vehicle",
                  "id": 2,
                  "name": "bicycle"
              },
            {
                  "supercategory": "kitchen",#大类
                  "id": 50,
                  "name": "spoon"
            }

5.6.2.2 利用 json 文件实例化 COCO API 对象

*  参数
    
     *  \-`annotation_file=None` (str): location of annotation file

需要下载安装

*  pip install Cython
 *  pip install pycocotools
 *  pip install opencv-python

from pycocotools.coco import COCO
    dataDir = './coco'
    dataType = 'val2017'
    annFile = '{}/annotations/instances_{}.json'.format(dataDir, dataType)
    coco = COCO(annFile)
    # 若实例化成功, 则会返回:
    # loading annotations into memory...
    # Done (t=0.81s)
    # creating index...
    # index created!

*  其他API参考官网

5.6.2.3 COCO接口获取数据代码

下面是通过COCOAPI获取数据集的代码模块介绍

![20200327192801103.png][]

*  coco.py为coco获取数据类CocoDataSet（类似于之前封装的Sequence类别）
    
     *  从COCO dataset加载数据集
     *  方法：
        
         *  def get\_categories(self):Get list of category names.
     *  返回：
        
         *      def __getitem__(self, idx):
                    '''Load the image and its bboxes for the given index.
                
                    Args
                    ---
                        idx: the index of images.
                
                    Returns
                    ---
                        tuple: A tuple containing the following items: image, 
                            bboxes, labels.
 *  transforms：
    
     *  class ImageTransform(object):处理图片
        
         *  包括大小处理、标准化
     *  class BboxTransform(object): Preprocess ground truth bboxes.
        
         *  rescale bboxes according to image size
         *  flip bboxes (if needed)

获取API

class CocoDataSet(object):
        def __init__(self, 
                     dataset_dir,  # dataset_dir: The root directory of the COCO dataset.
                     subset,  # subset: What to load (train, val).
                     flip_ratio=0,  # flip_ratio: Float. The ratio of flipping an image and its bounding boxes.
                     pad_mode='fixed',  # pad_mode: Which padded method to use (fixed, non-fixed)
                     mean=(0, 0, 0),  # mean: Tuple. Image mean.
                     std=(1, 1, 1),  # Tuple. Image standard deviation.
                     scale=(1024, 800),  # Tuple of two integers.
                     debug=False):

5.6.1.4 获取2017数据集代码案例

*  coco.CocoDataSet获取数据集元组
    
     *  data\_generator.DataGenerator:打乱数据获取得到一个Generator
 *  tf.data.Dataset：
    
     *  from\_generator：从生成器中获取到Dataset类数据集合

import os
    import tensorflow as tf
    from tensorflow import keras
    import numpy as np
    
    from detection.datasets import coco, data_generator
    import os
    os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "2"
    
    train_dataset = coco.CocoDataSet('./data/coco2017', 'train',
                                         flip_ratio=0.5,
                                         pad_mode='fixed',
                                         mean=(123.675, 116.28, 103.53),
                                         std=(1., 1., 1.),
                                         scale=(800, 1216))
    train_generator = data_generator.DataGenerator(train_dataset)
    train_tf_dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
      train_generator, (tf.float32, tf.float32, tf.float32, tf.int32))
    train_tf_dataset = train_tf_dataset.batch(1).prefetch(100).shuffle(100)
    
    for (batch, inputs) in enumerate(train_tf_dataset):
      batch_imgs, batch_metas, batch_bboxes, batch_labels = inputs
      print(batch_imgs, batch_metas, batch_bboxes, batch_labels)

打印结果当中包含图片数据，批次元信息，GT位置信息，目标标签

### 5.6.2 Faster RCNN 训练以及预测 ###

5.6.2.1 Faster RCNN流程图详解

Faster R-CNN整体的流程可以分为三步：

*  1、提取特征：图片经过预训练的网络（常用ZF和VGG16、**ResNet**），提取到了图片的特征（feature）
 *  2、Region Proposal network： 利用提取的特征（feature），经过RPN网络，找出一定数量的rois（region of interests）
 *  3、分类与回归：将rois和图像特征features，输入到RoI pooing，负责对由RPN产生的ROI进行分类和微调。对RPN找出的ROI，判断它是否包含目标，并修正框的位置和座标。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 18][]

5.6.2.2 开源keras Faster RCNN 模型代码结构

源码组成结构：

![20200327192840540.png][]

*  core:核心模块功能，损失、anchor生成
 *  models:网络实现，CNN主架构（Resnet）、FSRCNN主结构、roi以及rpn
 *  utils:网络计算工具

5.6.2.3 FaterRCNN 模型训练使用

使用FasterRCNN非常简单，导入from detection.models.detectors import faster\_rcnn

model = faster_rcnn.FasterRCNN(num_classes=num_classes)

训练过程

*  1、建立模型
 *  2、迭代训练

from detection.models.detectors import faster_rcnn
    
    # 2、建立模型
    num_classes = len(train_dataset.get_categories())
    model = faster_rcnn.FasterRCNN(num_classes=num_classes)
    optimizer = keras.optimizers.SGD(1e-3, momentum=0.9, nesterov=True)
    
    # 3、迭代训练
    for epoch in range(1):
    
        loss_history = []
        for (batch, inputs) in enumerate(train_tf_dataset):
    
            batch_imgs, batch_metas, batch_bboxes, batch_labels = inputs
            with tf.GradientTape() as tape:
                rpn_class_loss, rpn_bbox_loss, rcnn_class_loss, rcnn_bbox_loss = model(
                    (batch_imgs, batch_metas, batch_bboxes, batch_labels), training=True)
    
                loss_value = rpn_class_loss + rpn_bbox_loss + rcnn_class_loss + rcnn_bbox_loss
    
            grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
            optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
    
            loss_history.append(loss_value.numpy())
    
            if batch % 10 == 0:
                print('迭代次数: %d, 批次数: %d, 损失: %f' % (epoch+1, batch+1, np.mean(loss_history)))

这里为了演示，用一张图片进行训练迭代一次，输出结果

迭代次数: 1, 批次数: 1, 损失: 41.552353

### 5.6.3 代码核心解析 ###

5.6.3.1 模型主体过程

def call(self, inputs, training=True):
            """
    
            :param inputs: [1, 1216, 1216, 3], [1, 11], [1, 14, 4], [1, 14]
            :param training:
            :return:
            """
            if training: # training
                imgs, img_metas, gt_boxes, gt_class_ids = inputs
            else: # inference
                imgs, img_metas = inputs
            # 1、主干网络计算，ResNet五层特征输出保留
            # [1, 304, 304, 256] => [1, 152, 152, 512]=>[1,76,76,1024]=>[1,38,38,2048]
            C2, C3, C4, C5 = self.backbone(imgs, 
                                           training=training)
            # [1, 304, 304, 256] <= [1, 152, 152, 256]<=[1,76,76,256]<=[1,38,38,256]=>[1,19,19,256]
            # FPN进行处理金字塔特征
            P2, P3, P4, P5, P6 = self.neck([C2, C3, C4, C5], 
                                           training=training)
            # 用于RPN计算
            rpn_feature_maps = [P2, P3, P4, P5, P6]
            # 用于后面的RCNN计算
            rcnn_feature_maps = [P2, P3, P4, P5]
            # [1, 369303, 2] [1, 369303, 2], [1, 369303, 4], includes all anchors on pyramid level of features
            # 2、RPN计算输出2000候选框
            # 得到输出结果
            rpn_class_logits, rpn_probs, rpn_deltas = self.rpn_head(
                rpn_feature_maps, training=training)
            # [369303, 4] => [215169, 4], valid => [6000, 4], performance =>[2000, 4],  NMS
            # 过滤
            proposals_list = self.rpn_head.get_proposals(
                rpn_probs, rpn_deltas, img_metas)
            # 进行区域分配GT，标记正负样本
            if training: # get target value for these proposal target label and target delta
                rois_list, rcnn_target_matchs_list, rcnn_target_deltas_list = \
                    self.bbox_target.build_targets(
                        proposals_list, gt_boxes, gt_class_ids, img_metas)
            else:
                rois_list = proposals_list
            # rois_list only contains coordinates, rcnn_feature_maps save the 5 features data=>[192,7,7,256]
            # 对多层特征进行ROIpooling操作
            # Implements ROI Pooling on multiple levels of the feature pyramid.
            pooled_regions_list = self.roi_align(#
                (rois_list, rcnn_feature_maps, img_metas), training=training)
            # [192, 81], [192, 81], [192, 81, 4]
            # RCNN部分计算输出
            rcnn_class_logits_list, rcnn_probs_list, rcnn_deltas_list = \
                self.bbox_head(pooled_regions_list, training=training)
                    # 3、RPN损失以及输出RCNN的损失计算
            if training:
                rpn_class_loss, rpn_bbox_loss = self.rpn_head.loss(
                    rpn_class_logits, rpn_deltas, gt_boxes, gt_class_ids, img_metas)
    
                rcnn_class_loss, rcnn_bbox_loss = self.bbox_head.loss(
                    rcnn_class_logits_list, rcnn_deltas_list, 
                    rcnn_target_matchs_list, rcnn_target_deltas_list)
    
                return [rpn_class_loss, rpn_bbox_loss, 
                        rcnn_class_loss, rcnn_bbox_loss]
            else:
                detections_list = self.bbox_head.get_bboxes(
                    rcnn_probs_list, rcnn_deltas_list, rois_list, img_metas)
    
                return detections_list

5.6.3.2 FPN（了解）

实现论文源码的时候，引入了（Feature Pyramid Networks for Object Detection (FPN)）图像金字塔特征（后面要说明的SSD算法也是类似的方案，MaskRCNN中的关键技术之一就是FPN）。图像金字塔或特征金字塔是传统CV方法中常用的技巧。

*  定义：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 19][]

RPN加入FPN

在金字塔每层的输出feature map上都接上这样的head结构（3×3的卷积 + two sibling 1×1的卷积）。同时，我们不再使用多尺度的anchor box，而是在每个level上分别使用不同大小的anchor box。

对应于特征金字塔的5个level的特征，`P2 - P6`，anchor box的大小分别是32^2,64^2,128^2,256^2,512^2。同样也有三种不同的比例。总共就有15中类型的anchorbox，比原来多6种。

5.6.3.3 RPN

RPN用来提供ROI的proposal。backbone网络输出的single feature map上接了3×33×3大小的卷积核来实现sliding window的功能，后面接两个1×1的卷积分别用来做objectness的分类和bounding box基于anchor box的回归。我们把最后的classifier和regressor部分叫做head。

整体逻辑

*  1、

def call(self, inputs, training=True):
        '''
        Args
        ---
            inputs: [batch_size, feat_map_height, feat_map_width, channels] 
                one level of pyramid feat-maps.
    
        Returns
        ---
            rpn_class_logits: [batch_size, num_anchors, 2]
            rpn_probs: [batch_size, num_anchors, 2]
            rpn_deltas: [batch_size, num_anchors, 4]
        '''
    
        layer_outputs = []
    
        for feat in inputs: # for every anchors feature maps
            """
            (1, 304, 304, 256)
            (1, 152, 152, 256)
            (1, 76, 76, 256)
            (1, 38, 38, 256)
            (1, 19, 19, 256)
            rpn_class_raw: (1, 304, 304, 6)
            rpn_class_logits: (1, 277248, 2)
            rpn_delta_pred: (1, 304, 304, 12)
            rpn_deltas: (1, 277248, 4)
            rpn_class_raw: (1, 152, 152, 6)
            rpn_class_logits: (1, 69312, 2)
            rpn_delta_pred: (1, 152, 152, 12)
            rpn_deltas: (1, 69312, 4)
            rpn_class_raw: (1, 76, 76, 6)
            rpn_class_logits: (1, 17328, 2)
            rpn_delta_pred: (1, 76, 76, 12)
            rpn_deltas: (1, 17328, 4)
            rpn_class_raw: (1, 38, 38, 6)
            rpn_class_logits: (1, 4332, 2)
            rpn_delta_pred: (1, 38, 38, 12)
            rpn_deltas: (1, 4332, 4)
            rpn_class_raw: (1, 19, 19, 6)
            rpn_class_logits: (1, 1083, 2)
            rpn_delta_pred: (1, 19, 19, 12)
            rpn_deltas: (1, 1083, 4)
    
            """
            # print(feat.shape)
            shared = self.rpn_conv_shared(feat)
            shared = tf.nn.relu(shared)
    
            x = self.rpn_class_raw(shared)
            # print('rpn_class_raw:', x.shape)
            rpn_class_logits = tf.reshape(x, [tf.shape(x)[0], -1, 2])
            rpn_probs = tf.nn.softmax(rpn_class_logits)
            # print('rpn_class_logits:', rpn_class_logits.shape)
    
            x = self.rpn_delta_pred(shared)
            # print('rpn_delta_pred:', x.shape)
            rpn_deltas = tf.reshape(x, [tf.shape(x)[0], -1, 4])
            # print('rpn_deltas:', rpn_deltas.shape)
    
            layer_outputs.append([rpn_class_logits, rpn_probs, rpn_deltas])
            # print(rpn_class_logits.shape, rpn_probs.shape, rpn_deltas.shape)
            """
            (1, 277248, 2) (1, 277248, 2) (1, 277248, 4)
            (1, 69312, 2) (1, 69312, 2) (1, 69312, 4)
            (1, 17328, 2) (1, 17328, 2) (1, 17328, 4)
            (1, 4332, 2) (1, 4332, 2) (1, 4332, 4)
            (1, 1083, 2) (1, 1083, 2) (1, 1083, 4)
    
            """
    
        outputs = list(zip(*layer_outputs))
        outputs = [tf.concat(list(o), axis=1) for o in outputs]
        rpn_class_logits, rpn_probs, rpn_deltas = outputs
        # (1, 369303, 2) (1, 369303, 2) (1, 369303, 4)
        # print(rpn_class_logits.shape, rpn_probs.shape, rpn_deltas.shape)
    
        return rpn_class_logits, rpn_probs, rpn_deltas

根据输出进行筛选proposals：过滤分数、进行NMS等操作

def get_proposals(self, 
                          rpn_probs, 
                          rpn_deltas, 
                          img_metas, 
                          with_probs=False):
            '''
            Calculate proposals.
    
            Args
            ---
                rpn_probs: [batch_size, num_anchors, (bg prob, fg prob)]
                rpn_deltas: [batch_size, num_anchors, (dy, dx, log(dh), log(dw))]
                img_metas: [batch_size, 11]
                with_probs: bool.
    
            Returns
            ---
                proposals_list: list of [num_proposals, (y1, x1, y2, x2)] in 
                    normalized coordinates if with_probs is False. 
                    Otherwise, the shape of proposals in proposals_list is 
                    [num_proposals, (y1, x1, y2, x2, score)]
    
            Note that num_proposals is no more than proposal_count. And different 
               images in one batch may have different num_proposals.
            '''
            anchors, valid_flags = self.generator.generate_pyramid_anchors(img_metas)
            # [369303, 4], [b, 11]
            # [b, N, (background prob, foreground prob)], get anchor's foreground prob, [1, 369303]
            rpn_probs = rpn_probs[:, :, 1]
            # [[1216, 1216]]
            pad_shapes = calc_pad_shapes(img_metas)
    
            proposals_list = [
                self._get_proposals_single(
                    rpn_probs[i], rpn_deltas[i], anchors, valid_flags[i], pad_shapes[i], with_probs)
                for i in range(img_metas.shape[0])
            ]
    
            return proposals_list

计算RPN的损失，分类和回归损失：

def loss(self, rpn_class_logits, rpn_deltas, gt_boxes, gt_class_ids, img_metas):
      """
    
            :param rpn_class_logits: [N, 2]
            :param rpn_deltas: [N, 4]
            :param gt_boxes:  [GT_N]
            :param gt_class_ids:  [GT_N]
            :param img_metas: [11]
            :return:
            """
      # valid_flags indicates anchors located in padded area or not.
      anchors, valid_flags = self.generator.generate_pyramid_anchors(img_metas)
    
      # 进行anhor匹配
      rpn_target_matchs, rpn_target_deltas = self.anchor_target.build_targets(
        anchors, valid_flags, gt_boxes, gt_class_ids)
    
      rpn_class_loss = self.rpn_class_loss(
        rpn_target_matchs, rpn_class_logits)
      rpn_bbox_loss = self.rpn_bbox_loss(
        rpn_target_deltas, rpn_target_matchs, rpn_deltas)
    
      return rpn_class_loss, rpn_bbox_loss

5.6.3.4 测试输出

读取验证集合一张图片，输入模型进行预测输出

def test():
    
        train_dataset = coco.CocoDataSet('./data/coco2017', 'val')
    
        # 获取数据和模型
        train_generator = data_generator.DataGenerator(train_dataset)
        tf_dataset = tf.data.Dataset.from_generator(train_generator,
                                                    (tf.float32, tf.float32, tf.float32, tf.float32))
        tf_dataset = tf_dataset.batch(1).prefetch(100).shuffle(100)
        num_classes = len(train_dataset.get_categories())
        model = faster_rcnn.FasterRCNN(num_classes=num_classes)
    
        for (batch, inputs) in enumerate(tf_dataset):
            img, img_meta, _, _ = inputs
            print(img, img_meta)
    
            detections_list = model((img, img_meta), training=False)
    
            print(detections_list)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        # train()
        test()

输出结果

[<tf.Tensor: id=10027, shape=(20, 6), dtype=float32, numpy=
    array([[0.000e+00, 0.000e+00, 0.000e+00, 0.000e+00, 3.300e+01, 1.000e+00],
           [0.000e+00, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 2.700e+01, 1.000e+00],
           [0.000e+00, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 2.700e+01, 1.000e+00],
           [0.000e+00, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 2.700e+01, 1.000e+00],
           [0.000e+00, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 2.700e+01, 1.000e+00],
           [0.000e+00, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 2.700e+01, 1.000e+00],
           [0.000e+00, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 2.700e+01, 1.000e+00],
           [0.000e+00, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 2.700e+01, 1.000e+00],
           [0.000e+00, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 2.700e+01, 1.000e+00],
           [0.000e+00, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 2.700e+01, 1.000e+00],
           [1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 7.000e+00, 1.000e+00],
           [1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 7.000e+00, 1.000e+00],
           [1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 7.000e+00, 1.000e+00],
           [1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 7.000e+00, 1.000e+00],
           [1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 7.000e+00, 1.000e+00],
           [1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 7.000e+00, 1.000e+00],
           [0.000e+00, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 2.700e+01, 1.000e+00],
           [1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 7.000e+00, 1.000e+00],
           [1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 7.000e+00, 1.000e+00],
           [1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 1.024e+03, 2.700e+01, 1.000e+00]],
          dtype=float32)>]

### 5.6.4 总结 ###

*  COCO数据集以及API的使用
 *  FasterRCNN接口使用
 *  FasterRCNN完成模型的训练以及预测

--------------------

### ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 20][] ###

### ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 21][] ###

### ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 22][] ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 23][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 24][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 25][]

[20191009191333910.png]: /images/20230528/aea94de615d1478aac3522a02f754777.png
[Link 1]: http://www.rimengshe.com/
[AI_Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle]: https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/88867161
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230528/b6486c4b04034963aa7e4189acff52a7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230528/beb290c618264567a82c335eaafa3b5c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20230528/b03122dd6a5544108b59138ea6dfa222.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20230528/1118c3a4d76c4fda92fad7869325d364.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20230528/2504fc138194476ba64d26057734ffa7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20230528/e3ba5ee2c8e5436584cce2a2166fca32.png
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[https_github.com_Xinering_cocoapi]: https://github.com/Xinering/cocoapi
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[20200327192840540.png]: /images/20230528/e0bfd72cfce5426ba0b1d195e709903d.png
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