从零开始用 PyTorch 实现 YOLO (v3) 是什么体验(三)
代码基于 Python 3.5, 和 PyTorch 0.4. 代码发布在 Github repo 上。
本体验分为5个部分:
- 第1部分:理解 YOLO 的原理
- 第2部分:创建网络结构
- 第3部分(本文):实现网络的前向传递
- 第4部分:目标分阈值和非极大值抑制
- 第5部分:博主有话说
定义网络
如前所述,我们使用 nn.Module 在 PyTorch 中构建自定义架构。这里,我们可以为检测器定义一个网络。在 darknet.py 文件中,我们添加了以下类别:
class Darknet(nn.Module):
def __init__(self, cfgfile):
super(Darknet, self).__init__()
self.blocks = parse_cfg(cfgfile)
self.net_info, self.module_list = create_modules(self.blocks)
这里,我们对 nn.Module 类别进行子分类,并将我们的类别命名为 Darknet。我们用 members、blocks、net_info 和 module_list 对网络进行初始化。
实现该网络的前向传播
该网络的前向传播通过覆写 nn.Module 类别的 forward 方法而实现。
forward 主要有两个目的。一,计算输出;二,尽早处理的方式转换输出检测特征图(例如转换之后,这些不同尺度的检测图就能够串联,不然会因为不同维度不可能实现串联)。
def forward(self, x, CUDA):
modules = self.blocks[1:]
outputs = {} #We cache the outputs for the route layer
forward 函数有三个参数:self、输入 x 和 CUDA(如果是 true,则使用 GPU 来加速前向传播)。
这里,我们迭代 self.block[1:] 而不是 self.blocks,因为 self.blocks 的第一个元素是一个 net 块,它不属于前向传播。
由于路由层和捷径层需要之前层的输出特征图,我们在字典 outputs 中缓存每个层的输出特征图。关键在于层的索引,且值对应特征图。
正如 create_module 函数中的案例,我们现在迭代 module_list,它包含了网络的模块。需要注意的是这些模块是以在配置文件中相同的顺序添加的。这意味着,我们可以简单地让输入通过每个模块来得到输出。
write = 0 #This is explained a bit later
for i, module in enumerate(modules):
module_type = (module["type"])
卷积层和上采样层
如果该模块是一个卷积层或上采样层,那么前向传播应该按如下方式工作:
if module_type == "convolutional" or module_type == "upsample":
x = self.module_list[i](x)
路由层/捷径层
如果你查看路由层的代码,我们必须说明两个案例(正如第二部分中所描述的)。对于第一个案例,我们必须使用 torch.cat 函数将两个特征图级联起来,第二个参数设为 1。这是因为我们希望将特征图沿深度级联起来。(在 PyTorch 中,卷积层的输入和输出的格式为`B X C X H X W。深度对应通道维度)。
elif module_type == "route":
layers = module["layers"]
layers = [int(a) for a in layers]
if (layers[0]) > 0:
layers[0] = layers[0] - i
if len(layers) == 1:
x = outputs[i (layers[0])]
else:
if (layers[1]) > 0:
layers[1] = layers[1] - i
map1 = outputs[i layers[0]]
map2 = outputs[i layers[1]]
x = torch.cat((map1, map2), 1)
elif module_type == "shortcut":
from_ = int(module["from"])
x = outputs[i-1] outputs[i from_]
YOLO(检测层)
YOLO 的输出是一个卷积特征图,包含沿特征图深度的边界框属性。边界框属性由彼此堆叠的单元格预测得出。因此,如果你需要在 (5,6) 处访问单元格的第二个边框,那么你需要通过 map[5,6, (5 C): 2*(5 C)] 将其编入索引。这种格式对于输出处理过程(例如通过目标置信度进行阈值处理、添加对中心的网格偏移、应用锚点等)很不方便。
另一个问题是由于检测是在三个尺度上进行的,预测图的维度将是不同的。虽然三个特征图的维度不同,但对它们执行的输出处理过程是相似的。如果能在单个张量而不是三个单独张量上执行这些运算,就太好了。
为了解决这些问题,我们引入了函数 predict_transform。
变换输出
函数 predict_transform 在文件 util.py 中,我们在 Darknet 类别的 forward 中使用该函数时,将导入该函数。
在 util.py 顶部添加导入项:
class Darknet(nn.Module):
def __init__(self, cfgfile):
super(Darknet, self).__init__()
self.blocks = parse_cfg(cfgfile)
self.net_info, self.module_list = create_modules(self.blocks)
predict_transform 使用 5 个参数:prediction(我们的输出)、inp_dim(输入图像的维度)、anchors、num_classes、CUDA flag(可选)。
def forward(self, x, CUDA):
modules = self.blocks[1:]
outputs = {} #We cache the outputs for the route layer
predict_transform 函数把检测特征图转换成二维张量,张量的每一行对应边界框的属性,如下所示:
上述变换所使用的代码:
batch_size = prediction.size(0)
stride = inp_dim // prediction.size(2)
grid_size = inp_dim // stride
bbox_attrs = 5 num_classes
num_anchors = len(anchors)
prediction = prediction.view(batch_size, bbox_attrs*num_anchors, grid_size*grid_size)
prediction = prediction.transpose(1,2).contiguous()
prediction = prediction.view(batch_size, grid_size*grid_size*num_anchors, bbox_attrs)
锚点的维度与 net 块的 height 和 width 属性一致。这些属性描述了输入图像的维度,比检测图的规模大(二者之商即是步幅)。因此,我们必须使用检测特征图的步幅分割锚点。
anchors = [(a[0]/stride, a[1]/stride) for a in anchors]
现在,我们需要根据第一部分讨论的公式变换输出。
对 (x,y) 坐标和 objectness 分数执行 Sigmoid 函数操作。
#Sigmoid the centre_X, centre_Y. and object confidencce
prediction[:,:,0] = torch.sigmoid(prediction[:,:,0])
prediction[:,:,1] = torch.sigmoid(prediction[:,:,1])
prediction[:,:,4] = torch.sigmoid(prediction[:,:,4])
将网格偏移添加到中心坐标预测中:
#Add the center offsets
grid = np.arange(grid_size)
a,b = np.meshgrid(grid, grid)
x_offset = torch.FloatTensor(a).view(-1,1)
y_offset = torch.FloatTensor(b).view(-1,1)
if CUDA:
x_offset = x_offset.cuda()
y_offset = y_offset.cuda()
x_y_offset = torch.cat((x_offset, y_offset), 1).repeat(1,num_anchors).view(-1,2).unsqueeze(0)
prediction[:,:,:2] = x_y_offset
将锚点应用到边界框维度中:
#log space transform height and the width
anchors = torch.FloatTensor(anchors)
if CUDA:
anchors = anchors.cuda()
anchors = anchors.repeat(grid_size*grid_size, 1).unsqueeze(0)
prediction[:,:,2:4] = torch.exp(prediction[:,:,2:4])*anchors
将 sigmoid 激活函数应用到类别分数中:
prediction[:,:,5: 5 num_classes] = torch.sigmoid((prediction[:,:, 5 : 5 num_classes]))
最后,我们要将检测图的大小调整到与输入图像大小一致。边界框属性根据特征图的大小而定(如 13 x 13)。如果输入图像大小是 416 x 416,那么我们将属性乘 32,或乘 stride 变量。
prediction[:,:,:4] *= stride
loop 部分到这里就大致结束了。
函数结束时会返回预测结果:
return prediction
重新访问的检测层
我们已经变换了输出张量,现在可以将三个不同尺度的检测图级联成一个大的张量。注意这必须在变换之后进行,因为你无法级联不同空间维度的特征图。变换之后,我们的输出张量把边界框表格呈现为行,级联就比较可行了。
一个阻碍是我们无法初始化空的张量,再向其级联一个(不同形态的)非空张量。因此,我们推迟收集器(容纳检测的张量)的初始化,直到获得第一个检测图,再把这些检测图级联起来。
注意 write = 0 在函数 forward 的 loop 之前。write flag 表示我们是否遇到第一个检测。如果 write 是 0,则收集器尚未初始化。如果 write 是 1,则收集器已经初始化,我们只需要将检测图与收集器级联起来即可。
现在,我们具备了 predict_transform 函数,我们可以写代码,处理 forward 函数中的检测特征图。
在 darknet.py 文件的顶部,添加以下导入项:
from util import *
然后在 forward 函数中定义:
elif module_type == \'yolo\':
anchors = self.module_list[i][0].anchors
#Get the input dimensions
inp_dim = int (self.net_info["height"])
#Get the number of classes
num_classes = int (module["classes"])
#Transform
x = x.data
x = predict_transform(x, inp_dim, anchors, num_classes, CUDA)
if not write: #if no collector has been intialised.
detections = x
write = 1
else:
detections = torch.cat((detections, x), 1)
outputs[i] = x
现在,只需返回检测结果。
return detections
测试前向传播
下面的函数将创建一个伪造的输入,我们可以将该输入传入我们的网络。在写该函数之前,我们可以使用以下命令行将这张图像保存到工作目录:
wget https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3/raw/master/dog-cycle-car.png
现在,在 darknet.py 文件的顶部定义以下函数:
def get_test_input():
img = cv2.imread("dog-cycle-car.png")
img = cv2.resize(img, (416,416)) #Resize to the input dimension
img_ = img[:,:,::-1].transpose((2,0,1)) # BGR -> RGB | H X W C -> C X H X W
img_ = img_[np.newaxis,:,:,:]/255.0 #Add a channel at 0 (for batch) | Normalise
img_ = torch.from_numpy(img_).float() #Convert to float
img_ = Variable(img_) # Convert to Variable
return img_
我们需要键入以下代码:
model = Darknet("cfg/yolov3.cfg")
inp = get_test_input()
pred = model(inp, torch.cuda.is_available())
print (pred)
你将看到如下输出:
( 0 ,.,.) =
16.0962 17.0541 91.5104 ... 0.4336 0.4692 0.5279
15.1363 15.2568 166.0840 ... 0.5561 0.5414 0.5318
14.4763 18.5405 409.4371 ... 0.5908 0.5353 0.4979
⋱ ...
411.2625 412.0660 9.0127 ... 0.5054 0.4662 0.5043
412.1762 412.4936 16.0449 ... 0.4815 0.4979 0.4582
412.1629 411.4338 34.9027 ... 0.4306 0.5462 0.4138
[torch.FloatTensor of size 1x10647x85]
张量的形状为 1×10647×85,第一个维度为批量大小,这里我们只使用了单张图像。对于批量中的图像,我们会有一个 100647×85 的表,它的每一行表示一个边界框(4 个边界框属性、1 个 objectness 分数和 80 个类别分数)。
现在,我们的网络有随机权重,并且不会输出正确的类别。我们需要为网络加载权重文件,因此可以利用官方权重文件。
下载预训练权重
下载权重文件并放入检测器目录下,我们可以直接使用命令行下载:
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
理解权重文件
官方的权重文件是一个二进制文件,它以序列方式储存神经网络权重。
我们必须小心地读取权重,因为权重只是以浮点形式储存,没有其它信息能告诉我们到底它们属于哪一层。所以如果读取错误,那么很可能权重加载就全错了,模型也完全不能用。因此,只阅读浮点数,无法区别权重属于哪一层。因此,我们必须了解权重是如何存储的。
首先,权重只属于两种类型的层,即批归一化层(batch norm layer)和卷积层。这些层的权重储存顺序和配置文件中定义层级的顺序完全相同。所以,如果一个 convolutional 后面跟随着 shortcut 块,而 shortcut 连接了另一个 convolutional 块,则你会期望文件包含了先前 convolutional 块的权重,其后则是后者的权重。
当批归一化层出现在卷积模块中时,它是不带有偏置项的。然而,当卷积模块不存在批归一化,则偏置项的「权重」就会从文件中读取。下图展示了权重是如何储存的。
加载权重
我们写一个函数来加载权重,它是 Darknet 类的成员函数。它使用 self 以外的一个参数作为权重文件的路径。
def load_weights(self, weightfile):
第一个 160 比特的权重文件保存了 5 个 int32 值,它们构成了文件的标头。
#Open the weights file
fp = open(weightfile, "rb")
#The first 5 values are header information
# 1. Major version number
# 2. Minor Version Number
# 3. Subversion number
# 4,5. Images seen by the network (during training)
header = np.fromfile(fp, dtype = np.int32, count = 5)
self.header = torch.from_numpy(header)
self.seen = self.header[3]
之后的比特代表权重,按上述顺序排列。权重被保存为 float32 或 32 位浮点数。我们来加载 np.ndarray 中的剩余权重。
weights = np.fromfile(fp, dtype = np.float32)
现在,我们迭代地加载权重文件到网络的模块上。
ptr = 0
for i in range(len(self.module_list)):
module_type = self.blocks[i + 1]["type"]
#If module_type is convolutional load weights
#Otherwise ignore.
在循环过程中,我们首先检查 convolutional 模块是否有 batch_normalize(True)。基于此,我们加载权重。
if module_type == "convolutional":
model = self.module_list[i]
try:
batch_normalize = int(self.blocks[i+1]["batch_normalize"])
except:
batch_normalize = 0
conv = model[0]
我们保持一个称为 ptr 的变量来追踪我们在权重数组中的位置。现在,如果 batch_normalize 检查结果是 True,则我们按以下方式加载权重:
if (batch_normalize):
bn = model[1]
#Get the number of weights of Batch Norm Layer
num_bn_biases = bn.bias.numel()
#Load the weights
bn_biases = torch.from_numpy(weights[ptr:ptr + num_bn_biases])
ptr += num_bn_biases
bn_weights = torch.from_numpy(weights[ptr: ptr + num_bn_biases])
ptr += num_bn_biases
bn_running_mean = torch.from_numpy(weights[ptr: ptr + num_bn_biases])
ptr += num_bn_biases
bn_running_var = torch.from_numpy(weights[ptr: ptr + num_bn_biases])
ptr += num_bn_biases
#Cast the loaded weights into dims of model weights.
bn_biases = bn_biases.view_as(bn.bias.data)
bn_weights = bn_weights.view_as(bn.weight.data)
bn_running_mean = bn_running_mean.view_as(bn.running_mean)
bn_running_var = bn_running_var.view_as(bn.running_var)
#Copy the data to model
bn.bias.data.copy_(bn_biases)
bn.weight.data.copy_(bn_weights)
bn.running_mean.copy_(bn_running_mean)
bn.running_var.copy_(bn_running_var)
如果 batch_normalize 的检查结果不是 True,只需要加载卷积层的偏置项。
else:
#Number of biases
num_biases = conv.bias.numel()
#Load the weights
conv_biases = torch.from_numpy(weights[ptr: ptr + num_biases])
ptr = ptr + num_biases
#reshape the loaded weights according to the dims of the model weights
conv_biases = conv_biases.view_as(conv.bias.data)
#Finally copy the data
conv.bias.data.copy_(conv_biases)
最后,我们加载卷积层的权重。
#Let us load the weights for the Convolutional layers
num_weights = conv.weight.numel()
#Do the same as above for weights
conv_weights = torch.from_numpy(weights[ptr:ptr+num_weights])
ptr = ptr + num_weights
conv_weights = conv_weights.view_as(conv.weight.data)
conv.weight.data.copy_(conv_weights)
该函数的介绍到此为止,你现在可以通过调用 darknet 对象上的 load_weights 函数来加载 Darknet 对象中的权重。
model = Darknet("cfg/yolov3.cfg")
model.load_weights("yolov3.weights")
通过模型构建和权重加载,我们终于可以开始进行目标检测了。
第三部分到此结束。
原文请见:How to implement a YOLO (v3) object detector from scratch in PyTorch