本文主要是介绍Faster RCNN代码理解(Python),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
最近开始学习深度学习,看了下Faster RCNN的代码,在学习的过程中也查阅了很多其他人写的博客,得到了很大的帮助,所以也打算把自己一些粗浅的理解记录下来,一是记录下自己的菜鸟学习之路,方便自己过后查阅,二来可以回馈网络。目前编程能力有限,且是第一次写博客,中间可能会有一些错误。
目录
- 目录
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- 第一步准备
- 第二步Stage 1 RPN init from ImageNet model
- 在config参数的基础上改动参数以适合当前任务主要有
- 初始化化caffe
- 准备roidb和imdb
- 设置输出路径output_dir get_output_dirimdb函数在config中用来保存中间生成的caffemodule等
- 正式开始训练
- 保存最后得到的权重参数
- 第三步Stage 1 RPN generate proposals
- 关注rpn_generate函数
- 保存得到的proposal文件
- 第四步Stage 1 Fast R-CNN using RPN proposals init from ImageNet model
- 第五步Stage 2 RPN init from stage 1 Fast R-CNN model
- 第六步Stage 2 RPN generate proposals
- 第七步Stage 2 Fast R-CNN init from stage 2 RPN R-CNN model
- 第八步输出最后模型
- AnchorTargetLayer和ProposalLayer
- 代码文件夹说明
- tools
- RPN
- nms
- 参考
- 原文地址
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第一步,准备
从train_faster_rcnn_alt_opt.py入:
- 初始化参数:args = parse_args() 采用的是Python的argparse
主要有–net_name,–gpu,–cfg等(在cfg中只是修改了几个参数,其他大部分参数在congig.py中,涉及到训练整个网络)。 - cfg_from_file(args.cfg_file) 这里便是代用config中的函数cfg_from_file来读取前面cfg文件中的参数,同时调用_merge_a_into_b函数把所有的参数整合,其中__C = edict() cfg = __C cfg是一个词典(edict)数据结构。
- faster rcnn采用的是多进程,mp_queue是进程间用于通讯的数据结构
import multiprocessing as mp
mp_queue = mp.Queue()
同时solvers, max_iters, rpn_test_prototxt = get_solvers(args.net_name)得到solver参数
接下来便进入了训练的各个阶段。
第二步,Stage 1 RPN, init from ImageNet model
cfg.TRAIN.SNAPSHOT_INFIX = 'stage1'
mp_kwargs = dict(queue=mp_queue,imdb_name=args.imdb_name,init_model=args.pretrained_model,solver=solvers[0],max_iters=max_iters[0],cfg=cfg)
p = mp.Process(target=train_rpn, kwargs=mp_kwargs)
p.start()
rpn_stage1_out = mp_queue.get()
p.join()
可以看到第一个步骤是用ImageNet的模型M0来Finetuning RPN网络得到模型M1。以训练为例,这里的args参数都在脚本 experiments/scrips/faster_rcnn_alt_opt.sh中找到。主要关注train_rpn函数。
对于train_rpn函数,主要分一下几步:
1.在config参数的基础上改动参数,以适合当前任务,主要有
cfg.TRAIN.HAS_RPN = True
cfg.TRAIN.BBOX_REG = False # applies only to Fast R-CNN bbox regression
cfg.TRAIN.PROPOSAL_METHOD = 'gt'
这里,关注proposal method 使用的是gt,后面会使用到gt_roidb函数,重要。
2. 初始化化caffe
3. 准备roidb和imdb
主要涉及到的函数get_roidb
在get_roidb函数中调用factory中的get_imdb根据__sets[name]中的key(一个lambda表达式)转到pascol_voc类。class pascal_voc(imdb)在初始化自己的时候,先调用父类的初始化方法,例如:
{year:’2007’image _set:’trainval’devkit _path:’data/VOCdevkit2007’data _path:’data /VOCdevkit2007/VOC2007’classes:(…)_如果想要训练自己的数据,需要修改这里_class _to _ind:{…} _一个将类名转换成下标的字典 _ 建立索引0,1,2....image _ext:’.jpg’image _index: [‘000001’,’000003’,……]_根据trainval.txt获取到的image索引_roidb _handler: <Method gt_roidb >salt: <Object uuid >comp _id:’comp4’config:{…}
}
注意,在这里,并没有读入任何数据,只是建立了图片的索引。
imdb.set_proposal_method(cfg.TRAIN.PROPOSAL_METHOD)
设置proposal方法,接上面,设置为gt,这里只是设置了生成的方法,第一次调用发生在下一句,roidb = get_training_roidb(imdb) –> append_flipped_images()时的这行代码:“boxes = self.roidb[i][‘boxes’].copy()”,其中get_training_roidb位于train.py,主要实现图片的水平翻转,并添加回去。实际是该函数调用了imdb. append_flipped_images也就是在这个函数,调用了pascal_voc中的gt_roidb,转而调用了同一个文件中的_load_pascal_annotation,该函数根据图片的索引,到Annotations这个文件夹下去找相应的xml标注数据,然后加载所有的bounding box对象,xml的解析到此结束,接下来是roidb中的几个类成员的赋值:
- boxes 一个二维数组,每一行存储 xmin ymin xmax ymax
- gt _classes存储了每个box所对应的类索引(类数组在初始化函数中声明)
- gt _overlap是一个二维数组,共有num _classes(即类的个数)行,每一行对应的box的类索引处值为1,其余皆为0,后来被转成了稀疏矩阵
- seg _areas存储着某个box的面积
- flipped 为false 代表该图片还未被翻转(后来在train.py里会将翻转的图片加进去,用该变量用于区分
最后将这些成员变量组装成roidb返回。
在get_training_roidb函数中还调用了roidb中的prepare_roidb函数,这个函数就是用来准备imdb 的roidb,给roidb中的字典添加一些属性,比如image(图像的索引),width,height,通过前面的gt _overla属性,得到max_classes和max_overlaps.
至此,
return roidb,imdb
4. 设置输出路径,output_dir = get_output_dir(imdb),函数在config中,用来保存中间生成的caffemodule等
5.正式开始训练
model_paths = train_net(solver, roidb, output_dir,pretrained_model=init_model,max_iters=max_iters)
调用train中的train_net函数,其中,首先filter_roidb,判断roidb中的每个entry是否合理,合理定义为至少有一个前景box或背景box,roidb全是groudtruth时,因为box与对应的类的重合度(overlaps)显然为1,也就是说roidb起码要有一个标记类。如果roidb包含了一些proposal,overlaps在[BG_THRESH_LO, BG_THRESH_HI]之间的都将被认为是背景,大于FG_THRESH才被认为是前景,roidb 至少要有一个前景或背景,否则将被过滤掉。将没用的roidb过滤掉以后,返回的就是filtered_roidb。在train文件中,需要关注的是SolverWrapper类。详细见train.py,在这个类里面,引入了caffe SGDSlover,最后一句self.solver.net.layers[0].set_roidb(roidb)将roidb设置进layer(0)(在这里就是ROILayer)调用ayer.py中的set_roidb方法,为layer(0)设置roidb,同时打乱顺序。最后train_model。在这里,就需要去实例化每个层,在这个阶段,首先就会实现ROIlayer,详细参考layer中的setup,在训练时roilayer的forward函数,在第一个层,只需要进行数据拷贝,在不同的阶段根据prototxt文件定义的网络结构拷贝数据,blobs = self._get_next_minibatch()这个函数读取图片数据(调用get_minibatch函数,这个函数在minibatch中,主要作用是为faster rcnn做实际的数据准备,在读取数据的时候,分出了boxes,gt_boxes,im_info(宽高缩放)等)。
第一个层,对于stage1_rpn_train.pt文件中,该layer只有3个top blob:’data’、’im_info’、’gt_boxes’。
对于stage1_fast_rcnn_train.pt文件中,该layer有6个top blob:top: ‘data’、’rois’、’labels’、’bbox_targets’、’bbox_inside_weights’、’bbox_outside_weights’,这些数据准备都在minibatch中。至此后数据便在caffe中流动了,直到训练结束。
画出网络的结构 这里只截取了一部分:
值得注意的是在rpn-data层使用的是AnchorTargetLayer,该层使用python实现的,往后再介绍。
6.保存最后得到的权重参数
rpn_stage1_out = mp_queue.get()
至此,第一阶段完成,在后面的任务开始时,如果有需要,会在这个输出的地址找这一阶段得到的权重文件。
第三步,Stage 1 RPN, generate proposals
这一步就是调用上一步训练得到的模型M1来生成proposal P1,在这一步只产生proposal,参数:
mp_kwargs = dict(queue=mp_queue,imdb_name=args.imdb_name,rpn_model_path=str(rpn_stage1_out['model_path']),cfg=cfg,rpn_test_prototxt=rpn_test_prototxt)
p = mp.Process(target=rpn_generate, kwargs=mp_kwargs)
p.start()
rpn_stage1_out['proposal_path'] = mp_queue.get()['proposal_path']
p.join()
1.关注rpn_generate函数
前面和上面讲到的train_rpn基本相同,从rpn_proposals = imdb_proposals(rpn_net, imdb)开始,imdb_proposals函数在rpn.generate.py文件中,rpn_proposals是一个列表的列表,每个子列表。对于imdb_proposals,使用im = cv2.imread(imdb.image_path_at(i))读入图片数据,调用 im_proposals生成单张图片的rpn proposals,以及得分。这里,im_proposals函数会调用网络的forward,从而得到想要的boxes和scores,这里需要好好理解blobs_out = net.forward(data,im_info)中net forward和layer forward间的调用关系。
在这里,也会有proposal,同样会使用python实现的ProposalLayer,这个函数也在rpn文件夹内,后面再补充。
boxes = blobs_out['rois'][:, 1:].copy() / scale
scores = blobs_out['scores'].copy()
return boxes, scores
至此,得到imdb proposal
2.保存得到的proposal文件
queue.put({'proposal_path': rpn_proposals_path})
rpn_stage1_out['proposal_path'] = mp_queue.get()['proposal_path']
至此,Stage 1 RPN, generate proposals结束
第四步,Stage 1 Fast R-CNN using RPN proposals, init from ImageNet model
参数:
cfg.TRAIN.SNAPSHOT_INFIX = 'stage1'
mp_kwargs = dict(queue=mp_queue,imdb_name=args.imdb_name,init_model=args.pretrained_model,solver=solvers[1],max_iters=max_iters[1],cfg=cfg,rpn_file=rpn_stage1_out['proposal_path'])
p = mp.Process(target=train_fast_rcnn, kwargs=mp_kwargs)
p.start()
fast_rcnn_stage1_out = mp_queue.get()
p.join()
这一步,用上一步生成的proposal,以及imagenet模型M0来训练fast-rcnn模型M2。
关注train_fast_rcnn
同样地,会设置参数,这里注意cfg.TRAIN.PROPOSAL_METHOD = ‘rpn’ 不同于前面,后面调用的将是rpn_roidb。cfg.TRAIN.IMS_PER_BATCH = 2,每个mini-batch包含两张图片,以及它们proposal的roi区域。且在这一步是有rpn_file的(后面和rpn_roidb函数使用有关)。其他的和前面差不多。提一下,这里在train_net的时候,会调用add_bbox_regression_targets位于roidb中,主要是添加bbox回归目标,即添加roidb的‘bbox_targets’属性,同时根据cfg中的参数设定,求取bbox_targets的mean和std,因为需要训练class-specific regressors在这里就会涉及到bbox_overlaps函数,放在util.bbox中。
要注意的是在这一步get_roidb时,如前所说,使用的是rpn_roidb,会调用imdb. create_roidb_from_box_list该方法功能是从box_list中读取每张图的boxes,而这个box_list就是从上一步保存的proposal文件中读取出来的,然后做一定的处理,详细见代码,重点是在最后会返回roidb,rpn_roidb中的gt_overlaps是rpn_file中的box与gt_roidb中box的gt_overlaps等计算IoU等处理后得到的,而不像gt_roidb()方法生成的gt_roidb中的gt_overlaps全部为1.0。同时使用了imdb.merge_roidb,类imdb的静态方法【这里不太懂,需要再学习下】,把rpn_roidb和gt_roidb归并为一个roidb,在这里,需要具体去了解合并的基本原理。
第五步,Stage 2 RPN, init from stage 1 Fast R-CNN model
参数:
cfg.TRAIN.SNAPSHOT_INFIX = 'stage2'
mp_kwargs = dict(queue=mp_queue,imdb_name=args.imdb_name,init_model=str(fast_rcnn_stage1_out['model_path']),solver=solvers[2],max_iters=max_iters[2],cfg=cfg)
p = mp.Process(target=train_rpn, kwargs=mp_kwargs)
rpn_stage2_out = mp_queue.get()
这部分就是利用模型M2练rpn网络,这一次与stage1的rpn网络不通,这一次conv层的参数都是不动的,只做前向计算,训练得到模型M3,这属于微调了rpn网络。
第六步,Stage 2 RPN, generate proposals
参数:
mp_kwargs = dict(queue=mp_queue,imdb_name=args.imdb_name,rpn_model_path=str(rpn_stage2_out['model_path']),cfg=cfg,rpn_test_prototxt=rpn_test_prototxt)
p = mp.Process(target=rpn_generate, kwargs=mp_kwargs)
p.start()
rpn_stage2_out['proposal_path'] = mp_queue.get()['proposal_path']
p.join()
这一步,基于上一步得到的M3模型,产生proposal P2,网络结构和前面产生proposal P1的一样。
第七步,Stage 2 Fast R-CNN, init from stage 2 RPN R-CNN model
参数:
cfg.TRAIN.SNAPSHOT_INFIX = 'stage2'
mp_kwargs = dict(queue=mp_queue,imdb_name=args.imdb_name,init_model=str(rpn_stage2_out['model_path']),solver=solvers[3],max_iters=max_iters[3],cfg=cfg,rpn_file=rpn_stage2_out['proposal_path'])
p = mp.Process(target=train_fast_rcnn, kwargs=mp_kwargs)
p.start()
fast_rcnn_stage2_out = mp_queue.get()
p.join()
这一步基于模型M3和P2训练fast rcnn得到最终模型M4,这一步,conv层和rpn都是参数固定,只是训练了rcnn层(也就是全连接层),与stage1不同,stage1只是固定了rpn层,其他层还是有训练。模型结构与stage1相同:
第八步,输出最后模型
final_path = os.path.join(os.path.dirname(fast_rcnn_stage2_out['model_path']),args.net_name + '_faster_rcnn_final.caffemodel')
print 'cp {} -> {}'.format(fast_rcnn_stage2_out['model_path'], final_path)
shutil.copy(fast_rcnn_stage2_out['model_path'], final_path)
print 'Final model: {}'.format(final_path)
只是对上一步模型输出的一个拷贝。
至此,整个faster-rcnn的训练过程就结束了。
AnchorTargetLayer和ProposalLayer
前面说过还有这两个层没有说明,一个是anchortarget layer一个是proposal layer,下面逐一简要分析。
class AnchorTargetLayer(caffe.Layer)
首先是读取参数,在prototxt,实际上只读取了param_str: “‘feat_stride’: 16”,这是个很重要的参数,目前我的理解是滑块滑动的大小,对于识别物体的大小很有用,比如小物体的识别,需要把这个参数减小等。
首先 setup部分,
anchor_scales = layer_params.get('scales', (8, 16, 32))
self._anchors = generate_anchors(scales=np.array(anchor_scales))
调用generate_anchors方法生成最初始的9个anchor该函数位于generate_anchors.py 主要功能是生成多尺度,多宽高比的anchors,8,16,32其实就是scales:[2^3 2^4 2^5],base_size为16,具体是怎么实现的可以查阅源代码。_ratio_enum()部分生成三种宽高比 1:2,1:1,2:1的anchor如下图所示:(以下参考 另外一篇博客)
_scale_enum()部分,生成三种尺寸的anchor,以_ratio_enum()部分生成的anchor[0 0 15 15]为例,扩展了三种尺度 128*128,256*256,512*512,如下图所示:
另外一个函数就是forward()。
在faster rcnn中会根据不同图的输入,得到不同的feature map,height, width = bottom[0].data.shape[-2:]首先得到conv5的高宽,以及gt box gt_boxes = bottom[1].data,图片信息im_info = bottom[2].data[0, :],然后计算偏移量,shift_x = np.arange(0, width) * self._feat_stride,在这里,你会发现,例如你得到的fm是H=61,W=36,然后你乘以16,得到的图形大概就是1000*600,其实这个16大概就是网络的缩放比例。接下来就是生成anchor,以及对anchor做一定的筛选,详见代码。
另外一个需要理解的就是proposal layer,这个只是在测试的时候用,许多东西和AnchorTargetLayer类似,不详细介绍,可以查看代码。主要看看forward函数,函数算法介绍在注释部分写的很详细:
# Algorithm:
# for each (H, W) location i
# generate A anchor boxes centered on cell i
# apply predicted bbox deltas at cell i to each of the A anchors
# clip predicted boxes to image
# remove predicted boxes with either height or width < threshold
# sort all (proposal, score) pairs by score from highest to lowest
# take top pre_nms_topN proposals before NMS
# apply NMS with threshold 0.7 to remaining proposals
# take after_nms_topN proposals after NMS
# return the top proposals (-> RoIs top, scores top)
在这个函数中会引用NMS方法。
代码文件夹说明
转载出处:另外一篇博客
tools
在tools文件夹中,是我们直接调用的最外层的封装文件。其中主要包含的文件为:
- _init_paths.py :用来初始化路径的,也就是之后的路径会join(path,*)
- compress_net.py:用来压缩参数的,使用了SVD来进行压缩,这里可以发现,作者对于fc6层和fc7层进行了压缩,也就是两个全连接层。
- demo.py :通常,我们会直接调用这个函数,如果要测试自己的模型和数据,这里需要修改。这里调用了fast_rcnn中的test、config、nums_wrapper函数。vis_detections用来做检测,parse_args用来进行参数设置,以及damo和主函数。
- eval_recall.py:评估函数
- reval.py:re-evaluate,这里调用了fast_rcnn以及dataset中的函数。其中,from_mats函数和from_dets函数分别loadmat文件和pkl文件。
- rpn_genetate.py:这个函数调用了rpn中的genetate函数,之后我们会对rpn层做具体的介绍。这里,主要是一个封装调用的过程,我们在这里调用配置的参数、设置rpn的test参数,以及输入输出等操作。
- test_net.py:测试fast rcnn网络。主要就是一些参数配置。
- train_faster_rcnn_alt_opt.py:训练faster rcnn网络使用交替的训练,这里就是根据faster rcnn文章中的具体实现。可以在主函数中看到,其包括的步骤为:
- RPN 1,使用imagenet model进行初始化参数,生成proposal,这里存储在mp_kwargs
- fast rcnn 1,使用 imagenet model 进行初始化参数,使用刚刚生成的proposal进行fast rcnn的训练
- RPN 2使用 fast rcnn 中的参数进行初始化(这里要注意哦),并生成proposal
- fast rcnn 2,使用RPN 2 中的 model进行初始化参数
- 值得注意的是:在我们训练时,我们可以在get_solvers中的max_iters中设置迭代次数,在不确定网络是否可以调通时,减少迭代次数可以减少测试时间。
- 我们在训练faster rcnn网络时,就是调用这个文件训练的
- train_net.py:使用fast rcnn,训练自己数据集的网络模型
- train_svms.py:使用最原始的RCNN网络训练post-hoc SVMs
RPN
这里我们主要看lib/rpn文件夹下的代码。这里主要介绍了rpn的模型,其中,包含的主要文件如下:
- generate_anchors.py: 生成多尺度和多比例的锚点。这里由generate_anthors函数主要完成,可以看到,使用了 3 个尺度( 128, 256, and 512)以及 3 个比例(1:1,1:2,2:1)。一个锚点由w, h, x_ctr, y_ctr固定,也就是宽、高、x center和y center固定。
- proposal_layer.py:这个函数是用来将RPN的输出转变为object proposals的。作者新增了ProposalLayer类,这个类中,重新了set_up和forward函数,其中forward实现了:生成锚点box、对于每个锚点提供box的参数细节、将预测框切成图像、删除宽、高小于阈值的框、将所有的(proposal, score) 对排序、获取 pre_nms_topN proposals、获取NMS 、获取 after_nms_topN proposals。(注:NMS,nonmaximum suppression,非极大值抑制)
- anchor_target_layer.py:生成每个锚点的训练目标和标签,将其分类为1 (object), 0 (not object) , -1 (ignore).当label>0,也就是有object时,将会进行box的回归。其中,forward函数功能:在每一个cell中,生成9个锚点,提供这9个锚点的细节信息,过滤掉超过图像的锚点,测量同GT的overlap。
- proposal_target_layer.py:对于每一个object proposal 生成训练的目标和标签,分类标签从0-k,对于标签>0的box进行回归。(注意,同anchor_target_layer.py不同,两者一个是生成anchor,一个是生成proposal)
- generate.py:使用一个rpn生成object proposals。
作者就是通过以上这些文件生成rpn的。
nms
lib/nms文件夹下是非极大值抑制,这部分大家应该已经非常熟悉了,其Python版本的核心函数为py_cpu_nms.py,具体实现以及注释如下:
def py_cpu_nms(dets, thresh):"""Pure Python NMS baseline."""#x1、y1、x2、y2、以及score赋值x1 = dets[:, 0]y1 = dets[:, 1]x2 = dets[:, 2]y2 = dets[:, 3]scores = dets[:, 4]#每一个op的面积areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)#order是按照score排序的order = scores.argsort()[::-1]keep = []while order.size > 0:i = order[0]keep.append(i)xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]])yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]])xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]])yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]])#计算相交的面积w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1)h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1)inter = w * h#计算:重叠面积/(面积1+面积2-重叠面积)ovr = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter)inds = np.where(ovr <= thresh)[0]order = order[inds + 1]
参考
在这里,没有贴出代码的注释,只是梳理了下Faster RCNN训练的流程,因为代码的注释网络上已经有很多,需要看代码的注释可以参考下面几个博客,我看代码的时候也有参考:
[1] http://www.cnblogs.com/CarryPotMan/p/5390336.html
[2] http://blog.csdn.net/u010668907/article/category/6237110
[3] http://blog.csdn.net/sunyiyou9/article/category/6269359
[4] http://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50749694
原文地址:
http://blog.csdn.net/u011956147/article/details/53053381
这篇关于Faster RCNN代码理解(Python)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!