python目標(biāo)檢測(cè)SSD算法預(yù)測(cè)部分源碼詳解
學(xué)習(xí)前言
……學(xué)習(xí)了很多有關(guān)目標(biāo)檢測(cè)的概念呀，咕嚕咕嚕，可是要怎么才能進(jìn)行預(yù)測(cè)呢，我看了好久的SSD源碼，將其中的預(yù)測(cè)部分提取了出來，訓(xùn)練部分我還沒看懂
什么是SSD算法
SSD是一種非常優(yōu)秀的one-stage方法，one-stage算法就是目標(biāo)檢測(cè)和分類是同時(shí)完成的，其主要思路是均勻地在圖片的不同位置進(jìn)行密集抽樣，抽樣時(shí)可以采用不同尺度和長寬比，然后利用CNN提取特征后直接進(jìn)行分類與回歸，整個(gè)過程只需要一步，所以其優(yōu)勢(shì)是速度快。
但是均勻的密集采樣的一個(gè)重要缺點(diǎn)是訓(xùn)練比較困難，這主要是因?yàn)檎龢颖九c負(fù)樣本（背景）極其不均衡（參見Focal Loss），導(dǎo)致模型準(zhǔn)確度稍低。
SSD的英文全名是Single Shot MultiBox Detector，Single shot說明SSD算法屬于one-stage方法，MultiBox說明SSD算法基于多框預(yù)測(cè)。（它真的不是固態(tài)硬盤啊~~~~~~）
講解構(gòu)架
本次教程的講解分為倆個(gè)部分，第一部分是ssd_vgg_300主體的源碼的講解，第二部分是如何調(diào)用ssd_vgg_300主體的源碼，即利用源碼進(jìn)行預(yù)測(cè)。
ssd_vgg_300主體的源碼的講解包括如下三個(gè)部分：
1、網(wǎng)絡(luò)部分，用于建立ssd網(wǎng)絡(luò)，用于預(yù)測(cè)種類和框的位置。
2、先驗(yàn)框部分，根據(jù)每個(gè)特征層的shape，構(gòu)建出合適比例的框，同時(shí)可以減少運(yùn)算量。
3、解碼部分，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)部分和先驗(yàn)框部分的輸出，對(duì)框的位置進(jìn)行解碼。
利用源碼進(jìn)行預(yù)測(cè)的講解包括以下三個(gè)部分：
1、如何對(duì)圖片進(jìn)行處理。
2、載入模型
3、預(yù)測(cè)過程中處理的流程。
在看本次算法前，建議先下載我簡化過的源碼，配合觀看，在其中運(yùn)行demo即可執(zhí)行程序：
下載鏈接：https://pan.baidu.com/s/16UtXIfE-imrzjg_rx7xTKQ
提取碼：vpo2
ssd_vgg_300主體的源碼
本文使用的ssd_vgg_300的源碼源于
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1Wi1t9bYpTJEu5j3cq3pUnA
提取碼：6hye
本文對(duì)其進(jìn)行了簡化，只保留了預(yù)測(cè)部分，便于理順整個(gè)SSD的框架。
1、 大體框架
在只需要預(yù)測(cè)的情況下，需要保留ssd_vgg_300源碼的網(wǎng)絡(luò)部分、先驗(yàn)框部分和解碼部分。（這里只能使用圖片哈，因?yàn)閂Scode收縮后也不能只復(fù)制各個(gè)部分的函數(shù)名）
其中：
1、net函數(shù)用于構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，其輸入值為shape為(None,300,300,3)的圖像，在其中會(huì)經(jīng)過許多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在這許多的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中存在6個(gè)特征層，用于讀取框框，最終輸出predictions和locations，predictions和locations中包含6個(gè)層的預(yù)測(cè)結(jié)果和框的位置。
2、arg_scope用于初始化網(wǎng)絡(luò)每一個(gè)層的默認(rèn)參數(shù)，該項(xiàng)目會(huì)用到slim框架，slim框架是一個(gè)輕量級(jí)的tensorflow框架，其參數(shù)初始化與slim中的函數(shù)相關(guān)。
3、anchors用于獲得先驗(yàn)框，先驗(yàn)框也是針對(duì)6個(gè)特征層的。
4、bboxes_decode用于結(jié)合先驗(yàn)框和locations獲得在img中框的位置，locations相當(dāng)于編碼過后的框的位置，這樣做可以方便SSD網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，bboxes_decode用于解碼，解碼后可以獲得img中框的位置。
2、net網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
# =============================網(wǎng)絡(luò)部分============================= #
def net(self, inputs,
is_training=True,
update_feat_shapes=True,
dropout_keep_prob=0.5,
prediction_fn=slim.softmax,
reuse=None,
scope='ssd_300_vgg'):
"""
SSD 網(wǎng)絡(luò)定義，調(diào)用外部函數(shù)，建立網(wǎng)絡(luò)層
"""
r = ssd_net(inputs,
num_classes=self.params.num_classes,
feat_layers=self.params.feat_layers,
anchor_sizes=self.params.anchor_sizes,
anchor_ratios=self.params.anchor_ratios,
normalizations=self.params.normalizations,
is_training=is_training,
dropout_keep_prob=dropout_keep_prob,
prediction_fn=prediction_fn,
reuse=reuse,
scope=scope)
return r
在net函數(shù)中，其調(diào)用了一個(gè)外部的函數(shù)ssd_net，我估計(jì)作者是為了讓代碼主體更簡潔。
實(shí)際的構(gòu)建代碼在ssd_net函數(shù)中，網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建代碼中使用了許多的slim.repeat，該函數(shù)用于重復(fù)構(gòu)建卷積層，具體構(gòu)建的層共11層，在進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)框的選擇時(shí)，我們選擇其中的[‘block4’, ‘block7’, ‘block8’, ‘block9’, ‘block10’, ‘block11’]。
這里我們放出論文中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)層。
通過該圖我們可以發(fā)現(xiàn)，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下：
1、首先通過了多個(gè)3X3卷積層、5次步長為2的最大池化取出特征，形成了5個(gè)Block，其中第四個(gè)Block的shape為(?,38,38,512)，該層用于提取小目標(biāo)（多次卷積后大目標(biāo)的特征保存的更好，小目標(biāo)特征會(huì)消失，需要在比較靠前的層提取小目標(biāo)特征）。
2、進(jìn)行一次卷積核膨脹dilate（關(guān)于卷積核膨脹的概念可以去網(wǎng)上搜索以下哈）。
3、讀取第七個(gè)Block7的特征，shape為(?,19,19,1024)
4、分別利用1x1和3x3卷積提取特征，在3x3卷積的時(shí)候使用步長2，縮小特征數(shù)。獲取第八個(gè)Block8的特征，shape為(?,10,10,512)
5、重復(fù)步驟4，獲得9、10、11卷積層的特征，shape分別為(?,5,5,256)、(?,3,3,256)、(?,1,1,256)
此時(shí)網(wǎng)絡(luò)便構(gòu)建完了。
# =============================網(wǎng)絡(luò)部分============================= #
############################################################
# 該部分供SSDNet的net函數(shù)調(diào)用，用于建立網(wǎng)絡(luò) #
# 返回predictions, localisations, logits, end_points #
############################################################
def ssd_net(inputs,
num_classes=SSDNet.default_params.num_classes,
feat_layers=SSDNet.default_params.feat_layers,
anchor_sizes=SSDNet.default_params.anchor_sizes,
anchor_ratios=SSDNet.default_params.anchor_ratios,
normalizations=SSDNet.default_params.normalizations,
is_training=True,
dropout_keep_prob=0.5,
prediction_fn=slim.softmax,
reuse=None,
scope='ssd_300_vgg'):
"""SSD net definition.
"""
# 建立網(wǎng)絡(luò)
end_points = {}
with tf.variable_scope(scope, 'ssd_300_vgg', [inputs], reuse=reuse):
# Block1
'''
相當(dāng)于執(zhí)行：
net = self.conv2d(x,64,[3,3],scope = 'conv1_1')
net = self.conv2d(net,64,[3,3],scope = 'conv1_2')
'''
# (300,300,3) -> (300,300,64) -> (150,150,64)
net = slim.repeat(inputs, 2, slim.conv2d, 64, [3, 3], scope='conv1')
end_points['block1'] = net
net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool1')
# Block 2.
'''
相當(dāng)于執(zhí)行：
net = self.conv2d(net,128,[3,3],scope = 'conv2_1')
net = self.conv2d(net,128,[3,3],scope = 'conv2_2')
'''
# (150,150,64) -> (150,150,128) -> (75,75,128)
net = slim.repeat(net, 2, slim.conv2d, 128, [3, 3], scope='conv2')
end_points['block2'] = net
net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool2')
# Block 3.
'''
相當(dāng)于執(zhí)行：
net = self.conv2d(net,256,[3,3],scope = 'conv3_1')
net = self.conv2d(net,256,[3,3],scope = 'conv3_2')
net = self.conv2d(net,256,[3,3],scope = 'conv3_3')
'''
# (75,75,128) -> (75,75,256) -> (38,38,256)
net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 256, [3, 3], scope='conv3')
end_points['block3'] = net
net = slim.max_pool2d(net, [2, 2],stride = 2,padding = "SAME", scope='pool3')
# Block 4.
# 三次卷積
# (38,38,256) -> (38,38,512) -> block4_net -> (19,19,512)
net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 512, [3, 3], scope='conv4')
end_points['block4'] = net
net = slim.max_pool2d(net, [2, 2],padding = "SAME", scope='pool4')
# Block 5.
# 三次卷積
# (19,19,512)->(19,19,512)
net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 512, [3, 3], scope='conv5')
end_points['block5'] = net
net = slim.max_pool2d(net, [3, 3], stride=1,padding = "SAME", scope='pool5')
# Block 6: dilate
# 卷積核膨脹
# (19,19,512)->(19,19,1024)
net = slim.conv2d(net, 1024, [3, 3], rate=6, scope='conv6')
end_points['block6'] = net
net = tf.layers.dropout(net, rate=dropout_keep_prob, training=is_training)
# Block 7: 1x1 conv
# (19,19,1024)->(19,19,1024)
net = slim.conv2d(net, 1024, [1, 1], scope='conv7')
end_points['block7'] = net
net = tf.layers.dropout(net, rate=dropout_keep_prob, training=is_training)
# Block 8/9/10/11: 1x1 and 3x3 convolutions stride 2 (except lasts).
# (19,19,1024)->(19,19,256)->(10,10,512)
end_point = 'block8'
with tf.variable_scope(end_point):
net = slim.conv2d(net, 256, [1, 1], scope='conv1x1')
net = custom_layers.pad2d(net, pad=(1, 1))
net = slim.conv2d(net, 512, [3, 3], stride=2, scope='conv3x3', padding='VALID')
end_points[end_point] = net
end_point = 'block9'
# (10,10,512)->(10,10,128)->(5,5,256)
with tf.variable_scope(end_point):
net = slim.conv2d(net, 128, [1, 1], scope='conv1x1')
net = custom_layers.pad2d(net, pad=(1, 1))
net = slim.conv2d(net, 256, [3, 3], stride=2, scope='conv3x3', padding='VALID')
end_points[end_point] = net
end_point = 'block10'
# (5,5,256)->(5,5,128)->(3,3,256)
with tf.variable_scope(end_point):
net = slim.conv2d(net, 128, [1, 1], scope='conv1x1')
net = slim.conv2d(net, 256, [3, 3], scope='conv3x3', padding='VALID')
end_points[end_point] = net
end_point = 'block11'
# (3,3,256)->(1,1,256)
with tf.variable_scope(end_point):
net = slim.conv2d(net, 128, [1, 1], scope='conv1x1')
net = slim.conv2d(net, 256, [3, 3], scope='conv3x3', padding='VALID')
end_points[end_point] = net
# 預(yù)測(cè)和定位層
predictions = []
logits = []
localisations = []
for i, layer in enumerate(feat_layers):
with tf.variable_scope(layer + '_box'):
p, l = ssd_multibox_layer(end_points[layer],
num_classes,
anchor_sizes[i],
anchor_ratios[i],
normalizations[i])
predictions.append(prediction_fn(p))
logits.append(p)
localisations.append(l)
return predictions, localisations, logits, end_points
ssd_net.default_image_size = 300
仔細(xì)看代碼的同學(xué)會(huì)發(fā)現(xiàn)，除去層的構(gòu)建外，最后還多了一段循環(huán)，那這個(gè)循環(huán)是做什么的呢？而且同學(xué)們可以感受到，雖然我們提取了特征層，但是這個(gè)特征層和預(yù)測(cè)值、框的位置又有什么關(guān)系呢？
這個(gè)循環(huán)就是用來將特征層轉(zhuǎn)化成預(yù)測(cè)值和框的位置的。
在循環(huán)中我們調(diào)用了ssd_multibox_layer函數(shù)，該函數(shù)的作用如下：
1、讀取網(wǎng)絡(luò)的特征層
2、對(duì)網(wǎng)絡(luò)的特征層再次進(jìn)行卷積，該卷積分為兩部分，互不相干，分別用于預(yù)測(cè)種類和框的位置。
3、預(yù)測(cè)框的位置，以Block4為例，Block4的shape為(?,38,38,512)，再次卷積后，使其shape變?yōu)??,38,38,num_anchors x 4)，其中num_anchors是每個(gè)特征點(diǎn)中先驗(yàn)框的數(shù)量，4代表框的特點(diǎn)，一個(gè)框需要4個(gè)特征才可以確定位置，最后再reshape為(?,38,38,num_anchors,4)，代表38x38個(gè)特點(diǎn)中，第num_anchors個(gè)框下的4個(gè)特點(diǎn)。
4、預(yù)測(cè)種類，以Block4為例，Block4的shape為(?,38,38,512)，再次卷積后，使其shape變?yōu)??,38,38,num_anchors x 21)，其中num_anchors是每個(gè)特征點(diǎn)中先驗(yàn)框的數(shù)量，21代表預(yù)測(cè)的種類，包含背景，SSD算法共預(yù)測(cè)21個(gè)種類，最后再reshape為(?,38,38,num_anchors,21)，代表38x38個(gè)特點(diǎn)中，第num_anchors個(gè)框下的21個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果。
該函數(shù)的輸出結(jié)果中：
location_pred的shape為(?,feat_block.shape[0],feat_block.shape[1], num_anchors,4)
class_pred的shape為(?,feat_block.shape[0],feat_block.shape[1],num_anchors,21)
具體執(zhí)行代碼如下：
############################################################
# 該部分供ssd_net函數(shù)調(diào)用，返回種類預(yù)測(cè)和位置預(yù)測(cè) #
# 將特征層的內(nèi)容輸入，根據(jù)特征層返回預(yù)測(cè)結(jié)果 #
############################################################
def ssd_multibox_layer(inputs,
num_classes,
sizes,
ratios=[1],
normalization=-1,
bn_normalization=False):
reshape = [-1] + inputs.get_shape().as_list()[1:-1] # 去除第一個(gè)和最后一個(gè)得到shape
net = inputs
# 對(duì)第一個(gè)特征層進(jìn)行l(wèi)2標(biāo)準(zhǔn)化。
if normalization > 0:
net = custom_layers.l2_normalization(net, scaling=True)
# Number of anchors.
num_anchors = len(sizes) + len(ratios)
# Location.
num_loc_pred = num_anchors * 4
loc_pred = slim.conv2d(net, num_loc_pred, [3, 3], activation_fn=None,
scope='conv_loc')
loc_pred = custom_layers.channel_to_last(loc_pred)
loc_pred = tf.reshape(loc_pred,
reshape + [num_anchors, 4])
# Class prediction.
num_cls_pred = num_anchors * num_classes
cls_pred = slim.conv2d(net, num_cls_pred, [3, 3], activation_fn=None,
scope='conv_cls')
cls_pred = custom_layers.channel_to_last(cls_pred)
cls_pred = tf.reshape(cls_pred,
reshape + [num_anchors, num_classes])
return cls_pred, loc_pred
3、anchor先驗(yàn)框生成
# ==========================生成先驗(yàn)框部分========================== #
def anchors(self, img_shape, dtype=np.float32):
"""
計(jì)算給定圖像形狀的默認(rèn)定位框，調(diào)用外部函數(shù)，獲得先驗(yàn)框。
"""
return ssd_anchors_all_layers(img_shape,
self.params.feat_shapes,
self.params.anchor_sizes,
self.params.anchor_ratios,
self.params.anchor_steps,
self.params.anchor_offset,
dtype)
在anchor函數(shù)中，其調(diào)用了一個(gè)外部的函數(shù)ssd_anchors_all_layers，用于構(gòu)建先驗(yàn)框。先驗(yàn)框的構(gòu)建和上述網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建關(guān)系不大，但是需要用到上述網(wǎng)絡(luò)net的特征層size，先驗(yàn)框的構(gòu)建目的是為了讓圖片構(gòu)建出合適比例的框，同時(shí)可以減少運(yùn)算量。
在進(jìn)入ssd_anchors_all_layers函數(shù)后，根據(jù)名字可以知道，該函數(shù)用于生成所有層的先驗(yàn)框，其會(huì)進(jìn)入一個(gè)循環(huán)，該循環(huán)用于根據(jù)每個(gè)特征層的size進(jìn)行先驗(yàn)框的構(gòu)建
代碼如下：
############################################################
# 該部分供SSDNet的anchors函數(shù)調(diào)用，用于獲取先驗(yàn)框 #
# 返回y,x,h,w的組和 #
############################################################
def ssd_anchors_all_layers(img_shape,
layers_shape,
anchor_sizes,
anchor_ratios,
anchor_steps,
offset=0.5,
dtype=np.float32):
"""
對(duì)所有特征層進(jìn)行計(jì)算
"""
layers_anchors = []
for i, s in enumerate(layers_shape):
anchor_bboxes = ssd_anchor_one_layer(img_shape, s,
anchor_sizes[i],
anchor_ratios[i],
anchor_steps[i],
offset=offset, dtype=dtype)
layers_anchors.append(anchor_bboxes)
return layers_anchors
此時(shí)再調(diào)用ssd_anchor_one_layer，根據(jù)名字可以知道，該函數(shù)用于生成單層的先驗(yàn)框，該部分是先驗(yàn)框生成的核心。
輸入?yún)?shù)包括圖像大小img_shape，特征層大小feat_shape，先驗(yàn)框大小sizes，先驗(yàn)框長寬比率sizes，先驗(yàn)框放大倍數(shù)step。
執(zhí)行過程：
1、根據(jù)feat_shape生成x、y的網(wǎng)格。
2、將x和y歸一化到0到1之間，這里的x和y對(duì)應(yīng)每個(gè)特征層的每一個(gè)點(diǎn)，同時(shí)x，y對(duì)應(yīng)每個(gè)框的中心。
3、生成每個(gè)特征層的每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的num_anchors大小相同的h和w，即4、6、6、6、4、4，這里的h和w對(duì)應(yīng)著每一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的num_anchors個(gè)框中的h和w。
4、將h和w每個(gè)賦值，h[0]對(duì)應(yīng)比較小的正方形，h[1]對(duì)應(yīng)比較大的正方形，h[2]和h[3]對(duì)應(yīng)√2下不同的長方形，h[4]和h[5]對(duì)應(yīng)√3下不同的長方形。
輸出的參數(shù)包括：
X和Y的shape為(block.shape[0],block.shape[1],1)
H和w的shape為(boxes_len)
具體的執(zhí)行代碼如下：
############################################################
# 該部分供ssd_anchors_all_layers函數(shù)調(diào)用 #
# 用于獲取單層的先驗(yàn)框返回y,x,h,w #
############################################################
def ssd_anchor_one_layer(img_shape,
feat_shape,
sizes,
ratios,
step,
offset=0.5,
dtype=np.float32):
"""
輸入：圖像大小img_shape，特征層大小feat_shape，先驗(yàn)框大小sizes，
先驗(yàn)框長寬比率sizes，先驗(yàn)框放大倍數(shù)step。
執(zhí)行過程：
生成x、y的網(wǎng)格。
將x和y歸一化到0到1之間。
生成每個(gè)特征層的每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的boxes_len大小相同的h和w，即4、6、6、6、4、4。
將h和w每個(gè)賦值，h[0]對(duì)應(yīng)比較小的正方形，h[1]對(duì)應(yīng)比較大的正方形，
h[2]和h[3]對(duì)應(yīng)√2下不同的長方形，h[4]和h[5]對(duì)應(yīng)√3下不同的長方形。
輸出：
X和Y的shape為(block.shape[0],block.shape[1],1)
H和w的shape為(boxes_len)
"""
# 網(wǎng)格化
y, x = np.mgrid[0:feat_shape[0], 0:feat_shape[1]]
# 歸一化
y = (y.astype(dtype) + offset) * step / img_shape[0]
x = (x.astype(dtype) + offset) * step / img_shape[1]
# 拓充維度，便于后面decode計(jì)算
y = np.expand_dims(y, axis=-1)
x = np.expand_dims(x, axis=-1)
# 每一個(gè)點(diǎn)框框的數(shù)量
num_anchors = len(sizes) + len(ratios)
h = np.zeros((num_anchors, ), dtype=dtype)
w = np.zeros((num_anchors, ), dtype=dtype)
# 第一個(gè)第二個(gè)框框是正方形
h[0] = sizes[0] / img_shape[0]
w[0] = sizes[0] / img_shape[1]
di = 1
if len(sizes) > 1:
h[1] = math.sqrt(sizes[0] * sizes[1]) / img_shape[0]
w[1] = math.sqrt(sizes[0] * sizes[1]) / img_shape[1]
di += 1
for i, r in enumerate(ratios):
h[i+di] = sizes[0] / img_shape[0] / math.sqrt(r)
w[i+di] = sizes[0] / img_shape[1] * math.sqrt(r)
return y, x, h, w
在看該部分的時(shí)候，需要結(jié)合參數(shù)，所用參數(shù)如下：
img_shape=(300, 300)
feat_shapes=[(38, 38), (19, 19), (10, 10), (5, 5), (3, 3), (1, 1)],
# 先驗(yàn)框的size
anchor_sizes=[(21., 45.),
(45., 99.),
(99., 153.),
(153., 207.),
(207., 261.),
(261., 315.)],
# 框的數(shù)量為4，6，6，6，4，4
# 框的數(shù)量為2+len(anchor_ratios[i])
anchor_ratios=[[2, .5],
[2, .5, 3, 1./3],
[2, .5, 3, 1./3],
[2, .5, 3, 1./3],
[2, .5],
[2, .5]],
# 放大倍數(shù)
anchor_steps=[8, 16, 32, 64, 100, 300],
仔細(xì)研讀這段代碼會(huì)發(fā)現(xiàn)其設(shè)計(jì)非常巧妙哈。
x和y會(huì)執(zhí)行歸一化，到0，1之間，如果除去xy的最后一維進(jìn)行plot，其會(huì)呈現(xiàn)一個(gè)0到1的網(wǎng)格，以38x38的特征層的先驗(yàn)框?yàn)槔?，其繪制出的網(wǎng)格如下，其實(shí)每一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的就是每個(gè)框的中心點(diǎn)。
h和w對(duì)應(yīng)著每個(gè)框的高與寬，寬高成一定比例。
4、bboxes_decode框的解碼
# =============================解碼部分============================= #
def bboxes_decode(self, feat_localizations, anchors,
scope='ssd_bboxes_decode'):
"""
進(jìn)行解碼操作
"""
return ssd_common.tf_ssd_bboxes_decode(
feat_localizations, anchors,
prior_scaling=self.params.prior_scaling,
scope=scope)
在bboxes_decode函數(shù)中，其調(diào)用了一個(gè)外部的函數(shù)ssd_common.tf_ssd_bboxes_decode，用于構(gòu)建框的解碼，其位于其它的文件中。
執(zhí)行框的解碼的原因是，利用net網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)得到的locations并不是實(shí)際的框的位置，其需要與先驗(yàn)框結(jié)合處理后才能得到最后的框的位置。
這里需要注意的是，decode的過程需要兩個(gè)參數(shù)的結(jié)合，分別是net網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建得到的locations和anchor先驗(yàn)框生成得到的先驗(yàn)框。
在進(jìn)入ssd_common.tf_ssd_bboxes_decode函數(shù)后，其執(zhí)行過程與anchor先驗(yàn)框生成類似，內(nèi)部也有一個(gè)循環(huán)，意味著要對(duì)每一個(gè)特征層進(jìn)行單獨(dú)的處理。
def tf_ssd_bboxes_decode(feat_localizations,
anchors,
prior_scaling=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2],
scope='ssd_bboxes_decode'):
"""
從ssd網(wǎng)絡(luò)特性和先驗(yàn)框框計(jì)算相對(duì)邊界框。
"""
with tf.name_scope(scope):
bboxes = []
for i, anchors_layer in enumerate(anchors):
bboxes.append(
tf_ssd_bboxes_decode_layer(feat_localizations[i],
anchors_layer,
prior_scaling))
return bboxes
在如上的執(zhí)行過程中，內(nèi)部存在一個(gè)tf_ssd_bboxes_decode_layer函數(shù)，該部分是先驗(yàn)框生成的核心，在tf_ssd_bboxes_decode_layer中，程序會(huì)對(duì)每一個(gè)特征層的框進(jìn)行解碼。
其輸入包括，一個(gè)特征層的框的預(yù)測(cè)定位feat_localizations，每一層的先驗(yàn)框anchors_layer，先驗(yàn)框比率prior_scaling
執(zhí)行過程：
1、 分解anchors_layer，因?yàn)閍nchors_layer由多個(gè)y，x，h，w構(gòu)成
2、 計(jì)算cx和cy，這里存在一個(gè)計(jì)算公式，公式論文中給出了。
3、 計(jì)算cw和ch，這里存在一個(gè)計(jì)算公式，公式論文中給出了。
4、 將[cy - ch / 2.0, cx - cw / 2.0, cy + ch / 2.0, cx + cw / 2.0]輸出，其對(duì)應(yīng)左上角角點(diǎn)和右下角角點(diǎn)。
其輸出包括：左上角角點(diǎn)和右下角角點(diǎn)的集合bboxes。
bboxes的shape為(?,block.shape[0],block.shape[1], boxes_len,4)
具體執(zhí)行代碼如下：
# =========================================================================== #
# 編碼解碼部分
# =========================================================================== #
def tf_ssd_bboxes_decode_layer(feat_localizations,
anchors_layer,
prior_scaling=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2]):
"""
其輸入包括，一個(gè)特征層的框的預(yù)測(cè)定位feat_localizations，每一層的先驗(yàn)框anchors_layer，先驗(yàn)框比率prior_scaling
執(zhí)行過程：
1、 分解anchors_layer，因?yàn)閍nchors_layer由多個(gè)y，x，h，w構(gòu)成
2、 計(jì)算cx和cy，這里存在一個(gè)計(jì)算公式
3、 計(jì)算cw和ch，這里存在一個(gè)計(jì)算公式
4、 將[cy - ch / 2.0, cx - cw / 2.0, cy + ch / 2.0, cx + cw / 2.0]輸出，其對(duì)應(yīng)左上角角點(diǎn)和右下角角點(diǎn)。
其輸出包括：左上角角點(diǎn)和右下角角點(diǎn)的集合bboxes。
bboxes的shape為(?,block.shape[0],block.shape[1], boxes_len,4)
"""
yref, xref, href, wref = anchors_layer
# 計(jì)算中心點(diǎn)和它的寬長
cx = feat_localizations[:, :, :, :, 0] * wref * prior_scaling[0] + xref
cy = feat_localizations[:, :, :, :, 1] * href * prior_scaling[1] + yref
w = wref * tf.exp(feat_localizations[:, :, :, :, 2] * prior_scaling[2])
h = href * tf.exp(feat_localizations[:, :, :, :, 3] * prior_scaling[3])
# 計(jì)算左上角點(diǎn)和右下角點(diǎn)
ymin = cy - h / 2.
xmin = cx - w / 2.
ymax = cy + h / 2.
xmax = cx + w / 2.
bboxes = tf.stack([ymin, xmin, ymax, xmax], axis=-1)
return bboxes
解碼完后的bboxes表示某一個(gè)特征層中的框在真實(shí)圖像中的位置。
利用ssd_vgg_300進(jìn)行預(yù)測(cè)
預(yù)測(cè)步驟
進(jìn)行預(yù)測(cè)需要進(jìn)行以下步驟：
1、建立ssd對(duì)象
2、利用ssd_net = ssd_vgg_300.SSDNet()獲得網(wǎng)絡(luò)，得到兩個(gè)tensorflow格式的預(yù)測(cè)結(jié)果。
3、載入ssd模型。
4、讀入圖片image_names。
5、將圖片預(yù)處理后，傳入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，獲得預(yù)測(cè)結(jié)果，預(yù)測(cè)結(jié)果包括 框的位置、每個(gè)框的預(yù)測(cè)結(jié)果。
6、利用ssd_bboxes_select函數(shù)選擇得分高于門限的框。
7、對(duì)所有的得分進(jìn)行排序，取出得分top400的框
8、非極大值抑制，該部分用于去除重復(fù)率過高的框。
9、在原圖中繪制框框。
具體預(yù)測(cè)過程
1、圖片的預(yù)處理
圖片預(yù)處理時(shí)，需要調(diào)用如下代碼：
# 輸入圖片大小
net_shape = (300, 300)
# data_format 設(shè)置為 "NHWC" 時(shí)，排列順序?yàn)?[batch, height, width, channels]
# 具體使用方法可以查看該網(wǎng)址：https://www.jianshu.com/p/d8a699745529
data_format = 'NHWC'
# img_input的placeholder
img_input = tf.placeholder(tf.uint8, shape = (None, None, 3))
# 對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理，得到bbox_img和image_4d
image_pre, labels_pre, bboxes_pre, bbox_img = ssd_vgg_preprocessing.preprocess_for_eval(
img_input, None, None, net_shape, data_format, resize = ssd_vgg_preprocessing.Resize.WARP_RESIZE)
# 由于只檢測(cè)一張圖片，所以需要在第一維添加一維度
image_4d = tf.expand_dims(image_pre, 0)
看起來代碼很長，特別是倒數(shù)第二段代碼，但是其實(shí)里面什么也沒有。
ssd_vgg_preprocessing.preprocess_for_eval的主要執(zhí)行過程就是：
1、將image減去voc2012得到的所有圖片的RGB平均值。
2、增加比例預(yù)處理框（這個(gè)的作用我不太懂，我覺得它的意思應(yīng)該就是這個(gè)圖片可能是一個(gè)大圖片里面截出的一小個(gè)圖片，需要對(duì)這個(gè)比例進(jìn)行縮放，但是實(shí)際運(yùn)用的時(shí)候應(yīng)該就是一個(gè)大圖片）。
3、將圖片resize到300x300。
4、判斷使用CPU還是GPU。
def preprocess_for_eval(image, labels, bboxes,
out_shape=EVAL_SIZE, data_format='NHWC',
difficults=None, resize=Resize.WARP_RESIZE,
scope='ssd_preprocessing_train'):
"""
預(yù)處理
"""
with tf.name_scope(scope):
if image.get_shape().ndims != 3:
raise ValueError('Input must be of size [height, width, C>0]')
# 將image減去voc2012得到的所有圖片的RGB平均值
image = tf.to_float(image)
image = tf_image_whitened(image, [_R_MEAN, _G_MEAN, _B_MEAN])
# 增加比例預(yù)處理框
bbox_img = tf.constant([[0., 0., 1., 1.]])
if bboxes is None:
bboxes = bbox_img
else:
bboxes = tf.concat([bbox_img, bboxes], axis=0)
# 這一大段其實(shí)只調(diào)用了最后一個(gè)elif
# 將圖片resize到300x300
if resize == Resize.NONE:
# No resizing...
pass
elif resize == Resize.CENTRAL_CROP:
# Central cropping of the image.
image, bboxes = tf_image.resize_image_bboxes_with_crop_or_pad(
image, bboxes, out_shape[0], out_shape[1])
elif resize == Resize.PAD_AND_RESIZE:
# Resize image first: find the correct factor...
shape = tf.shape(image)
factor = tf.minimum(tf.to_double(1.0),
tf.minimum(tf.to_double(out_shape[0] / shape[0]),
tf.to_double(out_shape[1] / shape[1])))
resize_shape = factor * tf.to_double(shape[0:2])
resize_shape = tf.cast(tf.floor(resize_shape), tf.int32)
image = tf_image.resize_image(image, resize_shape,
method=tf.image.ResizeMethod.BILINEAR,
align_corners=False)
# Pad to expected size.
image, bboxes = tf_image.resize_image_bboxes_with_crop_or_pad(
image, bboxes, out_shape[0], out_shape[1])
elif resize == Resize.WARP_RESIZE:
# Warp resize of the image.
image = tf_image.resize_image(image, out_shape,
method=tf.image.ResizeMethod.BILINEAR,
align_corners=False)
# 分割比例box
bbox_img = bboxes[0]
bboxes = bboxes[1:]
# ……不知道干嘛
if difficults is not None:
mask = tf.logical_not(tf.cast(difficults, tf.bool))
labels = tf.boolean_mask(labels, mask)
bboxes = tf.boolean_mask(bboxes, mask)
# 看使用cpu還是GPU
if data_format == 'NCHW':
image = tf.transpose(image, perm=(2, 0, 1))
return image, labels, bboxes, bbox_img
2、載入ssd模型
載入ssd模型分為以下幾步：
1、建立Session會(huì)話
2、建立ssd網(wǎng)絡(luò)
3、載入模型
執(zhí)行代碼如下：
# 載入ssd的模型
# 建立Session()
isess = tf.Session()
reuse = True if 'ssd_net' in locals() else None
# 建立網(wǎng)絡(luò)
ssd_net = ssd_vgg_300.SSDNet()
with slim.arg_scope(ssd_net.arg_scope(data_format = data_format)):
predictions, localisations, _, _ = ssd_net.net(image_4d, is_training = False, reuse = reuse)
# 載入模型
ckpt_filename = 'D:/Collection/SSD-Tensorflow-master/logs/model.ckpt-18602'
isess.run(tf.global_variables_initializer())
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(isess, ckpt_filename)
3、讀取圖片進(jìn)行預(yù)測(cè)
該部分需要進(jìn)行如下操作：
1、獲取先驗(yàn)框。
2、讀取圖片。
3、將圖片放入已經(jīng)完成載入的模型，得到predictions和locations。
4、將每個(gè)特征層的預(yù)測(cè)結(jié)果都進(jìn)行篩選，得分小于threshold的都剔除，并使得所有特征層的預(yù)測(cè)結(jié)果都并排存入一個(gè)list。
5、對(duì)所有的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行得分的排序，取出top400的框框。
6、進(jìn)行非極大抑制，取出重復(fù)率過高的框。
7、在原圖中繪制框。
具體執(zhí)行代碼如下：
# 獲得所有先驗(yàn)框，六個(gè)特征層的
ssd_anchors = ssd_net.anchors(net_shape)
def process_image(img, select_threshold = 0.5, nms_threshold = .45, net_shape = (300, 300)):
# 運(yùn)行SSD模型
rimg, rpredictions, rlocalisations, rbbox_img = isess.run([image_4d, predictions, localisations, bbox_img],
feed_dict = {img_input: img})
# 得到20個(gè)類的得分，框框的位置
rclasses, rscores, rbboxes = np_methods.ssd_bboxes_select(
rpredictions, rlocalisations, ssd_anchors,
select_threshold = select_threshold, img_shape = net_shape, num_classes = 21, decode = True)
# 防止超出邊界
rbboxes = np_methods.bboxes_clip(rbbox_img, rbboxes)
# 取出top400，并通過極大值抑制除去類似框
rclasses, rscores, rbboxes = np_methods.bboxes_sort(rclasses, rscores, rbboxes, top_k = 400)
rclasses, rscores, rbboxes = np_methods.bboxes_nms(rclasses, rscores, rbboxes, nms_threshold = nms_threshold)
# 在img里進(jìn)行等比例縮放resize
rbboxes = np_methods.bboxes_resize(rbbox_img, rbboxes)
return rclasses, rscores, rbboxes
# 讀取圖片
img = mpimg.imread('./street.jpg')
# 進(jìn)行圖片的預(yù)測(cè)
rclasses, rscores, rbboxes = process_image(img)
visualization.plt_bboxes(img, rclasses, rscores, rbboxes)
其中，預(yù)測(cè)結(jié)果篩選的代碼如下：
- 該部分首先解碼；
- 再將每個(gè)特征層進(jìn)行reshape完成平鋪；
- 讀出除去背景的得分；
- 將得分多余threshold的類進(jìn)行保存，小于的進(jìn)行剔除；
- 利用np.concatenate將結(jié)果同一排擺放。
def ssd_bboxes_select_layer(predictions_layer,
localizations_layer,
anchors_layer,
select_threshold=0.5,
img_shape=(300, 300),
num_classes=21,
decode=True):
"""
選擇大于門限的框
"""
# 對(duì)框進(jìn)行解碼
if decode:
localizations_layer = ssd_bboxes_decode(localizations_layer, anchors_layer)
# 將所有預(yù)測(cè)結(jié)果變?yōu)?維，第一維度維batch，第二維度為size，第三維度為class_num | 4
p_shape = predictions_layer.shape
batch_size = p_shape[0] if len(p_shape) == 5 else 1
predictions_layer = np.reshape(predictions_layer,
(batch_size, -1, p_shape[-1]))
l_shape = localizations_layer.shape
localizations_layer = np.reshape(localizations_layer,
(batch_size, -1, l_shape[-1]))
if select_threshold is None or select_threshold == 0:
classes = np.argmax(predictions_layer, axis=2)
scores = np.amax(predictions_layer, axis=2)
mask = (classes > 0)
classes = classes[mask]
scores = scores[mask]
bboxes = localizations_layer[mask]
else:
# 取出所有的預(yù)測(cè)結(jié)果
sub_predictions = predictions_layer[:, :, 1:]
# 判斷哪里的預(yù)測(cè)結(jié)果大于門限
idxes = np.where(sub_predictions > select_threshold)
# 如果大于門限則留下，并+1，除去背景
classes = idxes[-1]+1
# 取出所有分?jǐn)?shù)
scores = sub_predictions[idxes]
# 和框的位置
bboxes = localizations_layer[idxes[:-1]]
return classes, scores, bboxes
對(duì)所有的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行得分的排序，取出top400的框框的過程非常簡單，代碼如下：
首先利用argsort對(duì)得分進(jìn)行排序，并從大到小排序得分的序號(hào)；
取出種類classes、得分scores、框bboxes的top400個(gè)。
def bboxes_sort(classes, scores, bboxes, top_k=400):
"""
進(jìn)行排序篩選
"""
idxes = np.argsort(-scores)
classes = classes[idxes][:top_k]
scores = scores[idxes][:top_k]
bboxes = bboxes[idxes][:top_k]
return classes, scores, bboxes
進(jìn)行非極大抑制的過程也比較簡單，具體代碼如下：
將bboxes中每一個(gè)框，從得分最高到得分最低依次與其之后所有的框比較；
IOU較小或者屬于不同類的框得到保留；
def bboxes_nms(classes, scores, bboxes, nms_threshold=0.45):
"""
非極大抑制，去除重復(fù)率過大的框.
"""
keep_bboxes = np.ones(scores.shape, dtype=np.bool)
for i in range(scores.size-1):
if keep_bboxes[i]:
# 計(jì)算重疊區(qū)域
overlap = bboxes_jaccard(bboxes[i], bboxes[(i+1):])
# 保留重疊區(qū)域不是很大或者種類不同的
keep_overlap = np.logical_or(overlap < nms_threshold, classes[(i+1):] != classes[i])
keep_bboxes[(i+1):] = np.logical_and(keep_bboxes[(i+1):], keep_overlap)
# 保留重疊部分小或者種類不同的
idxes = np.where(keep_bboxes)
return classes[idxes], scores[idxes], bboxes[idxes]
4、全部預(yù)測(cè)代碼
import os
import math
import random
import numpy as np
import tensorflow as tf
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import sys
sys.path.append('./')
from nets import ssd_vgg_300, ssd_common, np_methods
from preprocessing import ssd_vgg_preprocessing
from notebooks import visualization
# 構(gòu)建slim框架。
slim = tf.contrib.slim
# 輸入圖片大小
net_shape = (300, 300)
# data_format 設(shè)置為 "NHWC" 時(shí)，排列順序?yàn)?[batch, height, width, channels]
# 具體使用方法可以查看：https://www.jianshu.com/p/d8a699745529。
data_format = 'NHWC'
# img_input的placeholder
img_input = tf.placeholder(tf.uint8, shape = (None, None, 3))
# 對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理，得到bbox_img和image_4d
image_pre, labels_pre, bboxes_pre, bbox_img = ssd_vgg_preprocessing.preprocess_for_eval(
img_input, None, None, net_shape, data_format, resize = ssd_vgg_preprocessing.Resize.WARP_RESIZE)
# 由于只檢測(cè)一張圖片，所以需要在第一維添加一維度
image_4d = tf.expand_dims(image_pre, 0)
# 載入ssd的模型
# 建立Session()
isess = tf.Session()
reuse = True if 'ssd_net' in locals() else None
# 建立網(wǎng)絡(luò)
ssd_net = ssd_vgg_300.SSDNet()
with slim.arg_scope(ssd_net.arg_scope(data_format = data_format)):
predictions, localisations, _, _ = ssd_net.net(image_4d, is_training = False, reuse = reuse)
# 載入模型
ckpt_filename = './logs/model.ckpt-1498'
isess.run(tf.global_variables_initializer())
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(isess, ckpt_filename)
# 獲得所有先驗(yàn)框，六個(gè)特征層的
ssd_anchors = ssd_net.anchors(net_shape)
def process_image(img, select_threshold = 0.5, nms_threshold = .45, net_shape = (300, 300)):
# 運(yùn)行SSD模型
rimg, rpredictions, rlocalisations, rbbox_img = isess.run([image_4d, predictions, localisations, bbox_img],
feed_dict = {img_input: img})
# 得到20個(gè)類的得分，框框的位置
rclasses, rscores, rbboxes = np_methods.ssd_bboxes_select(
rpredictions, rlocalisations, ssd_anchors,
select_threshold = select_threshold, img_shape = net_shape, num_classes = 21, decode = True)
# 防止超出邊界
rbboxes = np_methods.bboxes_clip(rbbox_img, rbboxes)
# 取出top400，并通過極大值抑制除去類似框
rclasses, rscores, rbboxes = np_methods.bboxes_sort(rclasses, rscores, rbboxes, top_k = 400)
rclasses, rscores, rbboxes = np_methods.bboxes_nms(rclasses, rscores, rbboxes, nms_threshold = nms_threshold)
# 在img里進(jìn)行等比例縮放resize
rbboxes = np_methods.bboxes_resize(rbbox_img, rbboxes)
return rclasses, rscores, rbboxes
# 讀取圖片
img = mpimg.imread('./street.jpg')
# 進(jìn)行圖片的預(yù)測(cè)
rclasses, rscores, rbboxes = process_image(img)
visualization.plt_bboxes(img, rclasses, rscores, rbboxes)
以上就是python目標(biāo)檢測(cè)SSD算法預(yù)測(cè)部分源碼詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python目標(biāo)檢測(cè)SSD算法預(yù)測(cè)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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