基于paddlepaddle的yolo基本实现
引言
在这篇博客中，我们将深入探讨如何使用PaddlePaddle来实现YOLO（You Only Look Once）模型。YOLO是一种流行的实时目标检测算法，它以其速度和准确性而闻名。我们将使用ResNet18作为骨干网络，并一步步构建整个模型。
数据集：https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/94809
构建骨干网络：ResNet18
首先，我们从构建骨干网络ResNet18开始。ResNet（残差网络）通过引入残差学习来解决深层网络中的退化问题。在这个模型中，我们使用了多个卷积层、批归一化（Batch Normalization）、ReLU激活函数和下采样来构建网络。每一层的细节如下所示：
- 初始卷积层和池化：这一层使用了一个大的卷积核（7×7）和步长为2，以及一个最大池化层，以减小特征图的尺寸并提取初始特征。
- 残差块：ResNet的核心是残差块，它允许信息直接从早期层传递到后期层。在这个模型中，我们有多个残差块，每个块包含两个3×3卷积层，后跟批归一化和ReLU激活。
- 下采样：在某些残差块之后，我们使用步长为2的卷积进行下采样，以减少特征图的尺寸并增加深度。
import paddle
import paddle.nn as nn
# 定义一个名为ResNet18的自定义神经网络类，继承自nn.Layer
class ResNet18(nn.Layer):
def __init__(self, in_channels=3):
super().__init__()
# 第一层卷积层，输入通道数为in_channels，输出通道数为64，卷积核大小为7x7，步长为2，填充为3
self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels=in_channels, out_channels=64, kernel_size=7, stride=2, padding=3)
# 最大池化层，池化核大小为3x3，步长为2，填充为1
self.maxpool = nn.MaxPool2D(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
# 定义第2层的第1个卷积层，输入通道数为64，输出通道数为64，卷积核大小为3x3，步长为1，填充为1
self.conv2_1 = nn.Conv2D(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.norm2_1 = nn.BatchNorm2D(num_features=64) # 批量归一化层
self.relu2_1 = nn.ReLU() # ReLU激活函数
# 定义第2层的第2个卷积层，输入通道数为64，输出通道数为64，卷积核大小为3x3，步长为1，填充为1
self.conv2_2 = nn.Conv2D(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.norm2_2 = nn.BatchNorm2D(num_features=64)
self.relu2_2 = nn.ReLU()
# 定义第3层的第1个卷积层，输入通道数为64，输出通道数为64，卷积核大小为3x3，步长为1，填充为1
self.conv3_1 = nn.Conv2D(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.norm3_1 = nn.BatchNorm2D(num_features=64)
self.relu3_1 = nn.ReLU()
# 定义第3层的第2个卷积层，输入通道数为64，输出通道数为64，卷积核大小为3x3，步长为1，填充为1
self.conv3_2 = nn.Conv2D(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.norm3_2 = nn.BatchNorm2D(num_features=64)
self.relu3_2 = nn.ReLU()
# 定义第4层的第1个卷积层，输入通道数为64，输出通道数为128，卷积核大小为3x3，步长为2，填充为1
self.conv4_1 = nn.Conv2D(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
self.norm4_1 = nn.BatchNorm2D(num_features=128)
self.relu4_1 = nn.ReLU()
# 定义第4层的第2个卷积层，输入通道数为128，输出通道数为128，卷积核大小为3x3，步长为1，填充为1
self.conv4_2 = nn.Conv2D(in_channels=128, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.norm4_2 = nn.BatchNorm2D(num_features=128)
self.relu4_2 = nn.ReLU()
# 下采样操作，将第3层的特征图尺寸减半，用于与第4层的特征图相加
self.downsample3_4 = nn.Conv2D(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=1, stride=2, padding=0)
# 定义第5层的第1个卷积层，输入通道数为128，输出通道数为128，卷积核大小为3x3，步长为1，填充为1
self.conv5_1 = nn.Conv2D(in_channels=128, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.norm5_1 = nn.BatchNorm2D(num_features=128)
self.relu5_1 = nn.ReLU()
# 定义第5层的第2个卷积层，输入通道数为128，输出通道数为128，卷积核大小为3x3，步长为1，填充为1
self.conv5_2 = nn.Conv2D(in_channels=128, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.norm5_2 = nn.BatchNorm2D(num_features=128)
self.relu5_2 = nn.ReLU()
# 定义第6层的第1个卷积层，输入通道数为128，输出通道数为256，卷积核大小为3x3，步长为2，填充为1
self.conv6_1 = nn.Conv2D(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
self.norm6_1 = nn.BatchNorm2D(num_features=256)
self.relu6_1 = nn.ReLU()
# 定义第6层的第2个卷积层，输入通道数为256，输出通道数为256，卷积核大小为3x3，步长为1，填充为1
self.conv6_2 = nn.Conv2D(in_channels=256, out_channels=256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.norm6_2 = nn.BatchNorm2D(num_features=256)
self.relu6_2 = nn.ReLU()
# 下采样操作，将第5层的特征图尺寸减半，用于与第6层的特征图相加
self.downsample5_6 = nn.Conv2D(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=1, stride=2, padding=0)
# 定义第7层的第1个卷积层，输入通道数为256，输出通道数为256，卷积核大小为3x3，步长为1，填充为1
self.conv7_1 = nn.Conv2D(in_channels=256, out_channels=256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.norm7_1 = nn.BatchNorm2D(num_features=256)
self.relu7_1 = nn.ReLU()
# 定义第7层的第2个卷积层，输入通道数为256，输出通道数为256，卷积核大小为3x3，步长为1，填充为1
self.conv7_2 = nn.Conv2D(in_channels=256, out_channels=256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.norm7_2 = nn.BatchNorm2D(num_features=256)
self.relu7_2 = nn.ReLU()
# 定义第8层的第1个卷积层，输入通道数为256，输出通道数为512，卷积核大小为3x3，步长为2，填充为1
self.conv8_1 = nn.Conv2D(in_channels=256, out_channels=512, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
self.norm8_1 = nn.BatchNorm2D(num_features=512)
self.relu8_1 = nn.ReLU()
# 定义第8层的第2个卷积层，输入通道数为512，输出通道数为512，卷积核大小为3x3，步长为1，填充为1
self.conv8_2 = nn.Conv2D(in_channels=512, out_channels=512, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.norm8_2 = nn.BatchNorm2D(num_features=512)
self.relu8_2 = nn.ReLU()
# 下采样操作，将第7层的特征图尺寸减半，用于与第8层的特征图相加
self.downsample7_8 = nn.Conv2D(in_channels=256, out_channels=512, kernel_size=1, stride=2, padding=0)
# 定义第9层的第1个卷积层，输入通道数为512，输出通道数为512，卷积核大小为3x3，步长为1，填充为1
self.conv9_1 = nn.Conv2D(in_channels=512, out_channels=512, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.norm9_1 = nn.BatchNorm2D(num_features=512)
self.relu9_1 = nn.ReLU()
# 定义第9层的第2个卷积层，输入通道数为512，输出通道数为512，卷积核大小为3x3，步长为1，填充为1
self.conv9_2 = nn.Conv2D(in_channels=512, out_channels=512, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.norm9_2 = nn.BatchNorm2D(num_features=512)
self.relu9_2 = nn.ReLU()
# 定义前向传播方法，接受输入x
def forward(self, x):
x = self.conv1(x) # 第1层卷积
x = self.maxpool(x) # 最大池化
h = x # 将当前特征图保存在h中，用于后续的跳跃连接
x = self.conv2_1(x) # 第2层的第1个卷积
x = self.norm2_1(x) # 批量归一化
x = self.relu2_1(x) # ReLU激活
x = self.conv2_2(x) # 第2层的第2个卷积
x = self.norm2_2(x) # 批量归一化
x = self.relu2_2(x + h) # 加上跳跃连接并经过ReLU激活
h = x # 将当前特征图保存在h中
x = self.conv3_1(x) # 第3层的第1个卷积
x = self.norm3_1(x) # 批量归一化
x = self.relu3_1(x) # ReLU激活
x = self.conv3_2(x) # 第3层的第2个卷积
x = self.norm3_2(x) # 批量归一化
x = self.relu3_2(x + h) # 加上跳跃连接并经过ReLU激活
h = x # 将当前特征图保存在h中
x = self.conv4_1(x) # 第4层的第1个卷积
x = self.norm4_1(x) # 批量归一化
x = self.relu4_1(x) # ReLU激活
x = self.conv4_2(x) # 第4层的第2个卷积
x = self.norm4_2(x) # 批量归一化
h = self.downsample3_4(h) # 第3层到第4层的下采样
x = self.relu4_2(x + h) # 加上跳跃连接并经过ReLU激活
h = x # 将当前特征图保存在h中
x = self.conv5_1(x) # 第5层的第1个卷积
x = self.norm5_1(x) # 批量归一化
x = self.relu5_1(x) # ReLU激活
x = self.conv5_2(x) # 第5层的第2个卷积
x = self.norm5_2(x) # 批量归一化
x = self.relu5_2(x + h) # 加上跳跃连接并经过ReLU激活
h = x # 将当前特征图保存在h中
x = self.conv6_1(x) # 第6层的第1个卷积
x = self.norm6_1(x) # 批量归一化
x = self.relu6_1(x) # ReLU激活
x = self.conv6_2(x) # 第6层的第2个卷积
x = self.norm6_2(x) # 批量归一化
h = self.downsample5_6(h) # 第5层到第6层的下采样
x = self.relu6_2(x + h) # 加上跳跃连接并经过ReLU激活
h = x # 将当前特征图保存在h中
x = self.conv7_1(x) # 第7层的第1个卷积
x = self.norm7_1(x) # 批量归一化
x = self.relu7_1(x) # ReLU激活
x = self.conv7_2(x) # 第7层的第2个卷积
x = self.norm7_2(x) # 批量归一化
x = self.relu7_2(x + h) # 加上跳跃连接并经过ReLU激活
h = x # 将当前特征图保存在h中
x = self.conv8_1(x) # 第8层的第1个卷积
x = self.norm8_1(x) # 批量归一化
x = self.relu8_1(x) # ReLU激活
x = self.conv8_2(x) # 第8层的第2个卷积
x = self.norm8_2(x) # 批量归一化
h = self.downsample7_8(h) # 第7层到第8层的下采样
x = self.relu8_2(x + h) # 加上跳跃连接并经过ReLU激活
h = x # 将当前特征图保存在h中
x = self.conv9_1(x) # 第9层的第1个卷积
x = self.norm9_1(x) # 批量归一化
x = self.relu9_1(x) # ReLU激活
x = self.conv9_2(x) # 第9层的第2个卷积
x = self.norm9_2(x) # 批量归一化
x = self.relu9_2(x + h) # 加上跳跃连接并经过ReLU激活
return x # 返回最终的特征图作为网络的输出
YOLO模型的实现
YOLO模型的核心思想是将目标检测问题转换为单个回归问题。这意味着模型直接在图片上预测边界框和类别概率。
- YOLO层：我们在ResNet18的基础上添加了一个YOLO层。这个层包含一个1×1的卷积，用于将深层特征图转换为预测向量。
- 预测向量：预测向量包含每个网格单元的偏移量、尺寸、置信度和类别概率。
import paddle
import paddle.nn as nn
# 定义一个名为YOLO的自定义神经网络类，继承自nn.Layer
class YOLO(nn.Layer):
def __init__(self, backbone, channels=512, num_classes=1):
super().__init__()
# YOLO模型的主干网络，通常是一个预训练的卷积神经网络，用于特征提取
self.backbone = backbone
# 用于预测目标框的卷积层，输入通道数为channels，输出通道数为4（目标框的位置信息） + 1（目标存在的置信度） + num_classes（目标的类别数量）
self.conv = nn.Conv2D(in_channels=channels, out_channels=4 + 1 + num_classes, kernel_size=1, stride=1,
padding=0)
# 用于将预测的目标框的位置信息中的xy坐标映射到[0, 1]的范围，以表示相对于图像的位置
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
# 用于确保目标框的宽度和高度始终为正数
self.relu = nn.ReLU()
# 定义前向传播方法，接受输入x
def forward(self, x):
x = self.backbone(x) # 通过主干网络提取特征图
x = self.conv(x) # 使用卷积层进行目标框的预测
# 提取目标框的位置信息中的xy坐标，并将其映射到[0, 1]的范围
offset_xy = self.sigmoid(x[:, :2, :, :])
# 提取目标框的宽度和高度信息，并确保始终为正数
wh = self.relu(x[:, 2:4, :, :])
# 提取目标存在的置信度信息，映射到[0, 1]的范围
confidence = self.sigmoid(x[:, 4:5, :, :])
# 提取目标的类别信息，映射到[0, 1]的范围
classes = self.sigmoid(x[:, 5:, :, :])
# 返回预测的目标框信息：位置偏移、宽高、置信度和类别概率
return offset_xy, wh, confidence, classes
数据集处理
import os
data = os.listdir("data/images")
# print(data)
# 划分训练集和测试集
train_data = data[:int(len(data) * 0.8)]
test_data = data[int(len(data) * 0.8):]
# 如果已经存在train.txt和test.txt，先删除
if os.path.exists("train.txt"):
os.remove("train.txt")
if os.path.exists("test.txt"):
os.remove("test.txt")
# 写入train.txt和test.txt
with open("train.txt", "w") as f:
for i in train_data:
img_path = os.path.join("data/images", i)
xml_path = os.path.join("data/Annotations", i.replace("jpg", "xml"))
f.write(img_path + " " + xml_path + "n")
with open("test.txt", "w") as f:
for i in test_data:
img_path = os.path.join("data/images", i)
xml_path = os.path.join("data/Annotations", i.replace("jpg", "xml"))
f.write(img_path + " " + xml_path + "n")
数据集处理
为了训练我们的模型，我们需要准备并处理数据集。我们首先将数据集分为训练集和测试集，然后创建了对应的文本文件来存储图像和标注文件的路径。
- 数据集类：我们定义了一个MyDataset类，它从给定的文本文件中读取图像和标注，并在需要时应用变换。
import cv2 # 导入OpenCV库用于图像处理
import xml.etree.ElementTree as ET # 导入ElementTree库用于解析XML
import numpy as np # 导入NumPy库用于数值计算
import paddle # 导入PaddlePaddle库
from paddle.io import Dataset # 导入PaddlePaddle的Dataset类
# 自定义数据集类，继承自PaddlePaddle的Dataset类
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, txt_path, transform=None):
super().__init__()
self.transform = transform # 数据增强的函数，可选
self.data = [] # 存储图像和标注文件路径的列表
with open(txt_path) as f:
for line in f.readlines():
self.data.append(line.strip().split(" ")) # 读取txt文件中的每一行，分割为图像路径和XML标注文件路径
def __getitem__(self, idx):
im = cv2.imread(self.data[idx][0]) # 读取图像，使用OpenCV库
gt_bbox = self._get_xml(self.data[idx][1]) # 解析XML标注文件，获取目标框信息
sample = {"image": im, "gt_bbox": np.array(gt_bbox, dtype=np.float64)} # 构建样本字典，包括图像和目标框
if self.transform:
sample = self.transform(sample) # 如果定义了数据增强函数，对样本进行数据增强操作
return sample # 返回样本字典
def _get_xml(self, xml_path):
root = ET.ElementTree(file=xml_path).getroot() # 解析XML文件获取根节点
object_list = root.findall("object") # 查找所有object标签，每个标签对应一个目标物体
gt_bbox = [] # 存储目标框的列表
for o in object_list:
bndbox = o.find("bndbox") # 查找目标框坐标信息
xmin = bndbox.find("xmin").text # 获取xmin标签的文本内容，即目标框的左上角x坐标
ymin = bndbox.find("ymin").text # 获取ymin标签的文本内容，即目标框的左上角y坐标
xmax = bndbox.find("xmax").text # 获取xmax标签的文本内容，即目标框的右下角x坐标
ymax = bndbox.find("ymax").text # 获取ymax标签的文本内容，即目标框的右下角y坐标
gt_bbox.append([eval(xmin), eval(ymin), eval(xmax), eval(ymax)]) # 将目标框坐标转换为浮点数并添加到列表中
return gt_bbox # 返回目标框的列表
def __len__(self):
return len(self.data) # 返回数据集的长度，即样本数量
train_dataset = MyDataset("train.txt")
sample = train_dataset[0]
print(sample["image"].shape)
print(sample["gt_bbox"])
(397, 599, 3)
[[243. 189. 414. 290.]]
数据增强
数据增强是提高模型泛化能力的关键步骤。在本项目中，我们使用了PaddlePaddle的变换库来实现简单的数据增强，例如调整大小、归一化和重新排列维度。
from paddle.vision.transforms import Compose # 导入Compose类，用于组合多个变换操作
from ppdet.data.transform import operators as ops # 导入ppdet库中的数据变换操作
# 训练数据的变换操作列表
train_transforms = Compose([
ops.Resize(target_size=[512, 512], keep_ratio=False), # 调整图像大小为512x512，不保持宽高比
ops.NormalizeImage(), # 对图像进行归一化，将像素值缩放到0到1之间
ops.Permute(), # 调整图像通道顺序，通常是从HWC（Height x Width x Channels）到CHW（Channels x Height x Width）
])
# 测试数据的变换操作列表
test_transforms = Compose([
ops.Resize(target_size=[512, 512], keep_ratio=False), # 调整图像大小为512x512，不保持宽高比
ops.NormalizeImage(), # 对图像进行归一化，将像素值缩放到0到1之间
ops.Permute(), # 调整图像通道顺序，通常是从HWC（Height x Width x Channels）到CHW（Channels x Height 服务器托管网x Width）
])
train_dataset = MyDataset("train.txt", transform=train_transforms)
test_dataset = MyDataset("test.txt", transform=test_transforms)
批处理函数
为了高效地训练我们的模型，我们定义了一个批处理函数，它将一批数据转换为模型可以理解的格式。
def collate_fn(batch):
images = [] # 存储图像数据
gt_bboxs = [] # 存储标注框数据
for id, item in enumerate(batch):
for bbox in item["gt_bbox"].tolist(): # 遍历每个样本中的标注框
gt_bboxs.append([id, 0, *bbox]) # 将标注框的信息添加到gt_bboxs列表中，格式为：[样本ID, 类别ID, xmin, ymin, xmax, ymax]
images.append(item["image"]) # 将图像添加到images列表中
images = paddle.to_tensor(np.array(images, dtype=np.float32)) # 将图像列表转换为PaddlePaddle张量
return images, gt_bboxs # 返回图像张量和标注框列表
# 创建自定义数据集对象并加载数据
train_dataset = MyDataset("train.txt", transform=train_transforms)
# 创建数据加载器，设置批量大小为4，shuffle参数为True表示在每个epoch开始前对数据进行随机重排
train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=4, shuffle=True, collate_fn=collate_fn)
# 遍历数据加载器的第一个批次
for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
images, gt_bboxs = data
print(images.shape) # 打印图像张量的形状
print(gt_bboxs) # 打印标注框列表
break
辅助函数
我们还实现了一些辅助函数来帮助处理数据和评估模型性能：
- gt_bbox2gt_tensor：将标注的边界框转换为服务器托管网训练时使用的张量格式。
- pred_tensor2pred_bbox：将模型的输出张量转换为可解释的边界框格式。
def gt_bbox2gt_tensor(gt_bbox, out_h, out_w, in_h, in_w, batch_size, num_classes):
"""
将边界框数据转换为训练目标检测模型时所需的张量格式。
gt_bbox: 边界框的列表，每个边界框的格式为 [batch_id, class_id, x1, y1, x2, y2]。
out_h: 网络输出张量的高度。
out_w: 网络输出张量的宽度。
in_h: 输入图像的高度。
in_w: 输入图像的宽度。
batch_size: 批量处理的图像数量。
num_classes: 目标类别的总数。
"""
# 初始化存储边界框中心位置偏移量的张量。
offset_xy = paddle.zeros([batch_size, 2, out_h, out_w])
# 初始化存储边界框宽度和高度的张量。
wh = paddle.zeros([batch_size, 2, out_h, out_w])
# 初始化存储边界框存在的置信度的张量。
confidence = paddle.zeros([batch_size, 1, out_h, out_w])
# 初始化存储各个类别的张量。
classes = paddle.zeros([batch_size, num_classes, out_h, out_w])
# 遍历每个边界框并填充上述张量。
for box in gt_bbox:
# 解析边界框的各个组成部分。
batch_id, class_id, x1, y1, x2, y2 = box
# 计算边界框中心的 x, y 坐标。
center_x = (x1 + x2) / 2 / in_w * out_w
center_y = (y1 + y2) / 2 / in_h * out_h
# 计算并存储中心位置的偏移量。
offset_xy[batch_id, 0, int(center_y), int(center_x)] = center_x - int(center_x)
offset_xy[batch_id, 1, int(center_y), int(center_x)] = center_y - int(center_y)
# 计算并存储边界框的宽度和高度。
wh[batch_id, 0, int(center_y), int(center_x)] = (x2 - x1) / in_w * out_w
wh[batch_id, 1, int(center_y), int(center_x)] = (y2 - y1) / in_h * out_h
# 在相应位置标记置信度为 1，表示该位置有物体。
confidence[batch_id, 0, int(center_y), int(center_x)] = 1
# 标记该物体所属的类别。
classes[batch_id, class_id, int(center_y), int(center_x)] = 1
# 返回处理后的张量。
return offset_xy, wh, confidence, classes
def pred_tensor2pred_bbox(offset_xy, wh, confidence, classes, in_h, in_w, confidence_threshold=0.001):
"""
将模型输出的张量转换为预测的边界框、置信度和类别信息。
offset_xy: 形状为 [N, 2, out_h, out_w] 的张量，包含每个网格中心位置的偏移量预测。
wh: 形状为 [N, 2, out_h, out_w] 的张量，包含每个边界框的宽度和高度预测。
confidence: 形状为 [N, 1, out_h, out_w] 的张量，表示每个网格单元包含物体的置信度。
classes: 形状为 [N, num_classes, out_h, out_w] 的张量，表示每个网格单元中物体可能属于各个类别的概率。
in_h, in_w: 输入图像的高度和宽度。
confidence_threshold: 置信度阈值，用于确定是否认为网格中包含物体。
"""
N, _, out_h, out_w = offset_xy.shape # 提取张量的形状，获取批次大小N和输出特征图的尺寸out_h, out_w。
object_mask = confidence > confidence_threshold # 创建一个对象掩码，标识每个网格单元是否包含物体。
classes = paddle.argmax(classes, axis=1, keepdim=True) # 对类别预测进行argmax操作，找到每个网格单元最可能的类别。
x_grid = paddle.arange(0, out_w).reshape([1, -1]) + paddle.zeros([out_h, 1]) # 创建网格的x坐标。
y_grid = paddle.arange(0, out_h).reshape([-1, 1]) + paddle.zeros([1, out_w]) # 创建网格的y坐标。
pred_bbox = [] # 初始化用于存储预测边界框的列表。
pred_scores = [] # 初始化用于存储预测置信度的列表。
pred_classes = [] # 初始化用于存储预测类别的列表。
for i in range(N): # 遍历每个图像样本。
sub_object_mask = object_mask[i, 0, :, :] # 获取当前图像的对象掩码。
# 提取当前图像的偏移量、网格坐标、边界框尺寸、置信度和类别信息。
o_x = offset_xy[i, 0, :, :][sub_object_mask].numpy()
o_y = offset_xy[i, 1, :, :][sub_object_mask].numpy()
x_g = x_grid[sub_object_mask].numpy()
y_g = y_grid[sub_object_mask].numpy()
c_x = ((o_x + x_g) / out_w * in_w).tolist()
c_y = ((o_y + y_g) / out_h * in_h).tolist()
w = (wh[i, 0, :, :][sub_object_mask].numpy() / out_w * in_w).tolist()
h = (wh[i, 0, :, :][sub_object_mask].numpy() / out_h * in_h).tolist()
s = confidence[i, 0, :, :][sub_object_mask].numpy().tolist()
c = classes[i, 0, :, :][sub_object_mask].numpy().tolist()
sub_bbox = []
sub_scores = []
sub_classes = []
for j in range(len(o_x)): # 遍历当前图像中所有检测到的对象。
# 计算并存储每个边界框的坐标、置信度和类别。
sub_bbox.append([
c_x[j] - w[j] / 2, # 边界框左上角x坐标。
c_y[j] - h[j] / 2, # 边界框左上角y坐标。
c_x[j] + w[j] / 2, # 边界框右下角x坐标。
c_y[j] + h[j] / 2 # 边界框右下角y坐标。
])
sub_scores.append(s[j])
sub_classes.append(c[j])
pred_bbox.append(sub_bbox)
pred_scores.append(sub_scores)
pred_classes.append(sub_classes)
return pred_bbox, pred_scores, pred_classes # 返回预测的边界框、置信度和类别信息。
# shape: [out_h, out_w]
x_grid = paddle.arange(0, 7).reshape([1, -1]) + paddle.zeros([7, 1])
y_gride = paddle.arange(0, 7).reshape([-1, 1]) + paddle.zeros([1, 7])
print(x_grid)
print(y_gride)
损失函数
YOLO模型使用了一种特殊的损失函数，它结合了坐标损失、置信度损失和分类损失。
class YOLOLoss(nn.Layer):
def __init__(self):
super().__init__()
# 使用均方误差作为损失函数，不进行求和或平均，以便于后续操作
self.mse_loss = nn.MSELoss(reduction='none')
# 设置坐标损失的权重系数
self.lambda_coord = 5.
# 设置没有目标的损失的权重系数
self.lambda_noobj = 0.5
def forward(self, offset_xy, wh, confidence, classes, gt_offset_xy, gt_wh, gt_confidence, gt_classes):
# 识别出有物体的网格（目标掩码）
object_mask = gt_confidence > 0
# 计算预测的偏移量（offset_xy）与真实值（gt_offset_xy）之间的损失，并仅对有目标的网格求和
offset_loss = self.mse_loss(offset_xy, gt_offset_xy)[
(object_mask.astype('float32') + paddle.zeros_like(offset_xy)) > 0].sum()
# 计算预测的宽高（wh）与真实的宽高（gt_wh）之间的损失，并仅对有目标的网格求和
wh_loss = self.mse_loss(paddle.sqrt(wh + 1e-6), paddle.sqrt(gt_wh + 1e-6))[
(object_mask.astype('float32') + paddle.zeros_like(offset_xy)) > 0].sum()
# 计算预测的置信度（confidence）与真实置信度（gt_confidence）之间的损失
confidence_loss = self.mse_loss(confidence, gt_confidence)
# 对有目标的网格中的置信度损失求和
obj_c_loss = confidence_loss[object_mask].sum()
# 对没有目标的网格中的置信度损失求和
noobj_c_loss = confidence_loss[object_mask == False].sum()
# 计算预测的类别（classes）与真实类别（gt_classes）之间的损失，并仅对有目标的网格求和
classes_loss = self.mse_loss(classes, gt_classes)[
(object_mask.astype('float32') + paddle.zeros_like(classes)) > 0].sum()
# 计算总损失，其中包括坐标损失、有目标的置信度损失、无目标的置信度损失和类别损失
total_loss = (
offset_loss + wh_loss) * self.lambda_coord + obj_c_loss + noobj_c_loss * self.lambda_noobj + classes_loss
return total_loss
#测试
offset_xy = paddle.rand([4, 2, 7, 7])
wh = paddle.rand([4, 2, 7, 7])
confidence = paddle.rand([4, 1, 7, 7])
classes = paddle.rand([4, 1, 7, 7])
gt_offset_xy = paddle.rand([4, 2, 7, 7])
gt_wh = paddle.rand([4, 2, 7, 7])
gt_confidence = paddle.rand([4, 1, 7, 7])
gt_classes = paddle.rand([4, 1, 7, 7])
loss = YOLOLoss()
total_loss = loss(offset_xy, wh, confidence, classes, gt_offset_xy, gt_wh, gt_confidence, gt_classes)
print(total_loss)
训练和评估
我们使用了PaddlePaddle的优化器和训练循环来训练模型，并使用了特定的度量标准来评估模型性能。
from ppdet.metrics.map_utils import DetectionMAP
class Metric:
def __init__(self, num_classes):
# 初始化检测评估指标类，设置类别数量，并指定类别名称（在这里只有一个类别，标记为'fall'）
self.d_map = DetectionMAP(num_classes, catid2name={0: 'fall'})
def __call__(self, pred_bbox, pred_scores, pred_label, gt_bbox, gt_label):
# 在每次评估前重置检测指标
self.d_map.reset()
for i in range(len(pred_bbox)):
# 更新评估指标，根据预测的边界框、分数、标签和真实的边界框、标签
self.d_map.update(pred_bbox[i], pred_scores[i], pred_label[i], gt_bbox[i], gt_label[i])
# 累计计算评估指标
self.d_map.accumulate()
# 返回平均精度（mean Average Precision）
return self.d_map.get_map()
def nms(pred_bbox, pred_scores, pred_classes):
# 初始化新的预测结果列表
new_pred_bbox = []
new_pred_scores = []
new_pred_classes = []
for i in range(len(pred_bbox)):
# 为每个图像添加一个新的结果列表
new_pred_bbox.append([])
new_pred_scores.append([])
new_pred_classes.append([])
# 检查是否有预测边界框
if len(pred_bbox[i]) > 0:
# 应用非极大值抑制（NMS），以减少重叠的边界框
idxs = paddle.vision.ops.nms(boxes=paddle.to_tensor(pred_bbox[i]))
for j in idxs:
# 将NMS后的边界框、分数、类别添加到新列表中
new_pred_bbox[-1].append(pred_bbox[i][j])
new_pred_scores[-1].append(pred_scores[i][j])
new_pred_classes[-1].append(pred_classes[i][j])
# 返回经过NMS处理后的预测结果
return new_pred_bbox, new_pred_scores, new_pred_classes
import paddle
# 基础配置
num_classes = 1 # 设置类别数量为1
batch_size = 32 # 设置批量大小为32
learning_rate = 0.01 # 设置学习率为0.01
# 模型
resnet18 = ResNet18() # 创建一个ResNet18作为YOLO模型的骨干网络
yolo = YOLO(backbone=resnet18, channels=512, num_classes=num_classes) # 使用ResNet18骨干网络创建YOLO模型
# 数据
# 创建训练数据集，指定数据集文件和转换函数
train_dataset = MyDataset('train.txt', train_transforms)
# 创建训练数据加载器，用于在训练过程中加载数据
train_dataloader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, collate_fn=collate_fn)
# 创建测试数据集，指定数据集文件和转换函数
test_dataset = MyDataset('test.txt', test_transforms)
# 创建测试数据加载器，用于在测试过程中加载数据
test_dataloader = paddle.io.DataLoader(test_dataset, batch_size=1, collate_fn=collate_fn)
# 评价函数
metric = Metric(num_classes=num_classes) # 初始化评估指标对象
# 损失函数
loss_fn = YOLOLoss() # 初始化YOLO损失函数
# 优化器
# 使用Adam优化器，并设置学习率和优化的参数
optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=learning_rate, parameters=yolo.parameters())
# 设置训练的总轮数
epochs = 50
for epoch in range(epochs):
# 开始训练模式
yolo.train()
train_total_loss = 0
train_total_ap = 0
print('----------------------- Train -----------------------')
for batch_id, batch in enumerate(train_dataloader):
# 从模型中获取预测的边界框、宽高、置信度和类别
offset_xy, wh, confidence, classes = yolo(batch[0])
# 获取输入图片的尺寸信息
N, _, in_h, in_w = batch[0].shape
# 获取预测结果的尺寸信息
out_h, out_w = offset_xy.shape[2:]
# 将真实的标注信息转换为用于训练的张量格式
gt_offset_xy, gt_wh, gt_confidence, gt_classes = gt_bbox2gt_tensor(batch[1], out_h, out_w, in_h, in_w, N, num_classes)
# 将预测得到的张量转换为预测框
pred_bbox, pred_scores, pred_classes = pred_tensor2pred_bbox(offset_xy, wh, confidence, classes, in_h, in_w, 0.001)
# 应用非极大值抑制（NMS）
pred_bbox, pred_scores, pred_classes = nms(pred_bbox, pred_scores, pred_classes)
# 计算损失
step_loss = loss_fn(offset_xy, wh, confidence, classes, gt_offset_xy, gt_wh, gt_confidence, gt_classes)
# 反向传播
step_loss.backward()
# 更新模型参数
optimizer.step()
# 清除梯度
optimizer.clear_grad()
# 将数据读取的标注信息转换为需要的格式
gt_bbox = []
gt_label = []
for j in range(N):
gt_bbox.append([])
gt_label.append([])
for item in batch[1]:
gt_bbox[item[0]].append(item[2:])
gt_label[item[0]].append(item[1])
# 计算平均精度（AP）
ap = metric(pred_bbox, pred_scores, pred_classes, gt_bbox, gt_label)
# 记录累计损失和平均精度
train_total_loss += step_loss.item()
train_total_ap += ap
# 定期打印训练状态
if batch_id % 50 == 0:
print(f'Train epoch/epochs:{epoch + 1}/{epochs} batch_id/total_batch:{batch_id + 1}/{len(train_dataloader)} loss:{step_loss.item()} ap: {ap}')
# 每个epoch结束后打印总体训练状态
print(f'Train epoch/epochs:{epoch + 1}/{epochs} loss:{train_total_loss / len(train_dataloader)} ap:{train_total_ap / len(train_dataloader)}')
# 保存模型参数
paddle.save(yolo.state_dict(), 'yolo.pdparams')
# 开始测试模式
yolo.eval()
test_total_loss = 0
test_total_ap = 0
print('----------------------- Test -----------------------')
for batch_id, batch in enumerate(test_dataloader):
# 同样的过程应用于测试数据
offset_xy, wh, confidence, classes = yolo(batch[0])
N, _, in_h, in_w = batch[0].shape
out_h, out_w = offset_xy.shape[2:]
gt_offset_xy, gt_wh, gt_confidence, gt_classes = gt_bbox2gt_tensor(batch[1], out_h, out_w, in_h, in_w, N, num_classes)
pred_bbox, pred_scores, pred_classes = pred_tensor2pred_bbox(offset_xy, wh, confidence, classes, in_h, in_w, 0.001)
pred_bbox, pred_scores, pred_classes = nms(pred_bbox, pred_scores, pred_classes)
step_loss = loss_fn(offset_xy, wh, confidence, classes, gt_offset_xy, gt_wh, gt_confidence, gt_classes)
gt_bbox = []
gt_label = []
for j in range(N):
gt_bbox.append([])
gt_label.append([])
for item in batch[1]:
gt_bbox[item[0]].append(item[2:])
gt_label[item[0]].append(item[1])
ap = metric(pred_bbox, pred_scores, pred_classes, gt_bbox, gt_label)
test_total_loss += step_loss.item()
test_total_ap += ap
# 打印测试结果
print(f'test epoch/epochs:{epoch + 1}/{epochs} loss:{test_total_loss / len(test_dataloader)} ap:{test_total_ap / len(test_dataloader)}')
模型预测和可视化
最后，我们展示了如何使用训练好的模型进行预测，并在图像上可视化预测的边界框。
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import os
num_classes = 1 # 设置类别数量为1
# 创建YOLO模型实例
resnet18 = ResNet18()
yolo = YOLO(backbone=resnet18, channels=512, num_classes=num_classes)
# 加载训练好的模型参数
yolo.set_state_dict(paddle.load('yolo.pdparams'))
# 准备测试数据
test_dataset = MyDataset('test.txt', test_transforms)
idx = 1 # 选择要可视化的样本索引
# 获取指定索引的测试样本
sample = test_dataset[idx]
# 读取图片并调整尺寸到模型输入尺寸
image = cv2.imread(test_dataset.data[idx][0])
image = cv2.resize(image, dsize=[512, 512])
# 使用matplotlib显示原始图片
plt.imshow(image)
plt.show()
# 将图片输入模型进行预测
offset_xy, wh, confidence, classes = yolo(paddle.to_tensor([sample['image']]))
# 根据预测结果生成预测的边界框
pred_bbox, pred_scores, pred_classes = pred_tensor2pred_bbox(offset_xy, wh, confidence, classes, 512, 512, 0.001)
# 应用非极大值抑制（NMS）处理重叠的边界框
pred_bbox, pred_scores, pred_classes = nms(pred_bbox, pred_scores, pred_classes)
# 在图片上标记真实边界框（绿色框）
for box in sample['gt_bbox']:
cv2.rectangle(image, (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])), (0, 255, 0), 4)
# 在图片上标记预测的边界框（红色框）
for box in pred_bbox[0]:
cv2.rectangle(image, (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])), (0, 0, 255), 4)
# 使用matplotlib显示标记后的图片
plt.imshow(image)
plt.show()
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The first story is about connecting the dots. Of course it was impossible to connect the dots looking forward when I was in colleg…
