python目标检测yolo2详解及预测代码复现

前言

……最近在学习yolo1、yolo2和yolo3，写这篇博客主要是为了让自己对yolo2的结构有更加深刻的理解，同时要理解清楚先验框的含义。

尽量配合代码观看会更容易理解。

下载链接：https://pan.baidu.com/s/1NAqme8dD2Zoeo1Yd1xQVFw 

提取码：oq05 

实现思路

1、yolo2的预测思路（网络构建思路）

YOLOv2使用了一个新的分类网络DarkNet19作为特征提取部分，DarkNet19包含19个卷积层、5个最大值池化层。网络使用了较多的3 x 3卷积核，在每一次池化操作后把通道数翻倍。借鉴了network in network的思想，把1 x 1的卷积核置于3 x 3的卷积核之间，用来压缩特征。使用batch normalization稳定模型训练，加速收敛，正则化模型。

与此同时，其保留了一个shortcut用于存储之前的特征。

最后输出的conv_dec的shape为(13,13,425)，其中13x13是把整个图分为13x13的网格用于预测，425可以分解为(85x5)，在85中，其可以分为80和5两部分，由于yolo2常用的是coco数据集，其中具有80个类，剩余的5指的是x、y、w、h和其置信度。x5的5中，意味着预测结果包含5个框，分别对应5个先验框。

其实际情况就是，输入N张416x416的图片，在经过多层的运算后，会输出一个shape为(N,13,13,425)的数据，对应每个图分为13x13的网格后5个先验框的位置。

def conv2d(self,x,filters_num,filters_size,pad_size=0,stride=1,batch_normalize=True,activation=leaky_relu,use_bias=False,name='conv2d'):
   # 是否进行pad
   if pad_size > 0:
       x = tf.pad(x,[[0,0],[pad_size,pad_size],[pad_size,pad_size],[0,0]])
   # pad后进行卷积
   out = tf.layers.conv2d(x,filters=filters_num,kernel_size=filters_size,strides=stride,padding='VALID',activation=None,use_bias=use_bias,name=name)
   # BN应该在卷积层conv和激活函数activation之间,
   # 后面有BN层的conv就不用偏置bias，并激活函数activation在后
   # 如果需要标准化则进行标准化
   if batch_normalize:
       out = tf.layers.batch_normalization(out,axis=-1,momentum=0.9,training=False,name=name+'_bn')
   if activation:
       out = activation(out)
   return out
def maxpool(self,x, size=2, stride=2, name='maxpool'):
   return tf.layers.max_pooling2d(x, pool_size=size, strides=stride,name=name)
def passthrough(self,x, stride):
   # 变小变长
   return tf.space_to_depth(x, block_size=stride)
def darknet(self):
   x = tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=[None,416,416,3])
   # 416,416,3 -> 416,416,32
   net = self.conv2d(x, filters_num=32, filters_size=3, pad_size=1,
                name='conv1')
   # 416,416,32 -> 208,208,32
   net = self.maxpool(net, size=2, stride=2, name='pool1')
   # 208,208,32 -> 208,208,64
   net = self.conv2d(net, 64, 3, 1, name='conv2')
   # 208,208,64 -> 104,104,64
   net = self.maxpool(net, 2, 2, name='pool2')
   # 104,104,64 -> 104,104,128
   net = self.conv2d(net, 128, 3, 1, name='conv3_1')
   net = self.conv2d(net, 64, 1, 0, name='conv3_2')
   net = self.conv2d(net, 128, 3, 1, name='conv3_3')
   # 104,104,128 -> 52,52,128
   net = self.maxpool(net, 2, 2, name='pool3')
   net = self.conv2d(net, 256, 3, 1, name='conv4_1')
   net = self.conv2d(net, 128, 1, 0, name='conv4_2')
   net = self.conv2d(net, 256, 3, 1, name='conv4_3')
   # 52,52,128 -> 26,26,256
   net = self.maxpool(net, 2, 2, name='pool4')
   # 26,26,256-> 26,26,512
   net = self.conv2d(net, 512, 3, 1, name='conv5_1')
   net = self.conv2d(net, 256, 1, 0, name='conv5_2')
   net = self.conv2d(net, 512, 3, 1, name='conv5_3')
   net = self.conv2d(net, 256, 1, 0, name='conv5_4')
   net = self.conv2d(net, 512, 3, 1, name='conv5_5')
   # 这一层特征图，要进行后面passthrough，保留一层特征层
   shortcut = net
   # 26,26,512-> 13,13,512
   net = self.maxpool(net, 2, 2, name='pool5')  #
   # 13,13,512-> 13,13,1024
   net = self.conv2d(net, 1024, 3, 1, name='conv6_1')
   net = self.conv2d(net, 512, 1, 0, name='conv6_2')
   net = self.conv2d(net, 1024, 3, 1, name='conv6_3')
   net = self.conv2d(net, 512, 1, 0, name='conv6_4')
   net = self.conv2d(net, 1024, 3, 1, name='conv6_5')
   # 下面这部分主要是training for detection
   net = self.conv2d(net, 1024, 3, 1, name='conv7_1')
   # 13,13,1024-> 13,13,1024
   net = self.conv2d(net, 1024, 3, 1, name='conv7_2')
   # shortcut增加了一个中间卷积层，先采用64个1*1卷积核进行卷积，然后再进行passthrough处理
   # 得到了26*26*512 -> 26*26*64 -> 13*13*256的特征图
   shortcut = self.conv2d(shortcut, 64, 1, 0, name='conv_shortcut')
   shortcut = self.passthrough(shortcut, 2)
   # 连接之后，变成13*13*（1024+256）
   net = tf.concat([shortcut, net],axis=-1)  
   # channel整合到一起，concatenated with the original features，passthrough层与ResNet网络的shortcut类似，以前面更高分辨率的特征图为输入，然后将其连接到后面的低分辨率特征图上，
   net = self.conv2d(net, 1024, 3, 1, name='conv8')
   # detection layer: 最后用一个1*1卷积去调整channel，该层没有BN层和激活函数，变成: S*S*(B*(5+C))，在这里为：13*13*425
   output = self.conv2d(net, filters_num=self.f_num, filters_size=1, batch_normalize=False, activation=None,
                   use_bias=True, name='conv_dec')
   return output,x

2、先验框的生成

对于yolo1来讲，其最后输出的结果的shape为(7,7,30)，对应着两个框及其种类，尽管网络可以不断的训练最后实现框的位置的调整，但是如果我们能够给出一些框的尺寸备用，效果理论上会更好（实际上也是），这就是先验框的来历。

但是yolo2的框并不是随便就得到的，它是通过计算得到的。

在寻常的kmean算法中，使用的是欧氏距离来完成聚类，但是先验框显然不可以这样，因为大框的欧氏距离更大，yolo2使用的是处理后的IOU作为欧氏距离。

最后得到五个聚类中心便是先验框的宽高。

import numpy as np
import xml.etree.ElementTree as ET
import glob
import random
def cas_iou(box,cluster):
   x = np.minimum(cluster[:,0],box[0])
   y = np.minimum(cluster[:,1],box[1])
   intersection = x * y
   area1 = box[0] * box[1]
   area2 = cluster[:,0] * cluster[:,1]
   iou = intersection / (area1 + area2 -intersection)
   return iou
def avg_iou(box,cluster):
   return np.mean([np.max(cas_iou(box[i],cluster)) for i in range(box.shape[0])])
def kmeans(box,k):
   # 取出一共有多少框
   row = box.shape[0]
   # 每个框各个点的位置
   distance = np.empty((row,k))
   # 最后的聚类位置
   last_clu = np.zeros((row,))
   np.random.seed()
   # 随机选5个当聚类中心
   cluster = box[np.random.choice(row,k,replace = False)]
   # cluster = random.sample(row, k)
   while True:
       # 计算每一行距离五个点的iou情况。
       for i in range(row):
           distance[i] = 1 - cas_iou(box[i],cluster)
       # 取出最小点
       near = np.argmin(distance,axis=1)
       if (last_clu == near).all():
           break
       # 求每一个类的中位点
       for j in range(k):
           cluster[j] = np.median(
               box[near == j],axis=0)
       last_clu = near
   return cluster
def load_data(path):
   data = []
   # 对于每一个xml都寻找box
   for xml_file in glob.glob('{}/*xml'.format(path)):
       tree = ET.parse(xml_file)
       height = int(tree.findtext('./size/height'))
       width = int(tree.findtext('./size/width'))
       # 对于每一个目标都获得它的宽高
       for obj in tree.iter('object'):
           xmin = int(float(obj.findtext('bndbox/xmin'))) / width
           ymin = int(float(obj.findtext('bndbox/ymin'))) / height
           xmax = int(float(obj.findtext('bndbox/xmax'))) / width
           ymax = int(float(obj.findtext('bndbox/ymax'))) / height
           xmin = np.float64(xmin)
           ymin = np.float64(ymin)
           xmax = np.float64(xmax)
           ymax = np.float64(ymax)
           # 得到宽高
           data.append([xmax-xmin,ymax-ymin])
   return np.array(data)
if __name__ == '__main__':
   anchors_num = 5
   # 载入数据集，可以使用VOC的xml
   path = '../SSD-Tensorflow-master/VOC2012/Annotations'
   # 载入所有的xml
   # 存储格式为转化为比例后的width,height
   data = load_data(path)
   # 使用k聚类算法
   out = kmeans(data,anchors_num)
   print('acc:{:.2f}％'.format(avg_iou(data,out) * 100))
   print(out)
   print('box',out[:,0] * 13,out[:,1] * 13)
   ratios = np.around(out[:,0]/out[:,1],decimals=2).tolist()
   print('ratios:',sorted(ratios))

得到结果为：

acc:61.32％
[[0.044      0.07733333]
[0.106      0.17866667]
[0.408      0.616     ]
[0.816      0.83      ]
[0.2        0.38933333]]
box [ 0.572  1.378  5.304 10.608  2.6  ] [ 1.00533333  2.32266667  8.008      10.79        5.06133333]
ratios: [0.51, 0.57, 0.59, 0.66, 0.98]

3、利用先验框对网络的输出进行解码

yolo2的解码过程与SSD类似，但是并不太一样，相比之下yolo2的解码过程更容易理解，因为其仅有单层的特征层。

1、将网络的输出reshape成[-1, 13 * 13, 5, 80 + 5]，代表169个中心点每个中心点的5个先验框的情况。

2、将80+5的5中的xywh分离出来，0、1是xy相对中心点的偏移量；2、3是宽和高的情况；4是置信度。

3、建立13x13的网格，代表图片进行13x13处理后网格的中心点。

4、利用计算公式计算实际的bbox的位置 。

解码部分代码如下：

def decode(self,net):
   self.anchor_size = tf.constant(self.anchor_size,tf.float32)
   # net的shape为[batch,169,5,85]
   net = tf.reshape(net, [-1, 13 * 13, self.num_anchors, self.num_class + 5])
   # 85 里面 0、1为xy的偏移量，2、3是wh的偏移量，4是置信度，5->84是每个种类的概率
   # 偏移量、置信度、类别
   # 中心坐标相对于该cell坐上角的偏移量，sigmoid函数归一化到(0,1)
   # [batch,169,5,2]
   xy_offset = tf.nn.sigmoid(net[:, :, :, 0:2])
   wh_offset = tf.exp(net[:, :, :, 2:4])
   obj_probs = tf.nn.sigmoid(net[:, :, :, 4])
   class_probs = tf.nn.softmax(net[:, :, :, 5:])  
   # 在feature map对应坐标生成anchors，13，13
   height_index = tf.range(self.feature_map_size[0], dtype=tf.float32)
   width_index = tf.range(self.feature_map_size[1], dtype=tf.float32)
   x_cell, y_cell = tf.meshgrid(height_index, width_index)
   x_cell = tf.reshape(x_cell, [1, -1, 1])  # 和上面[H*W,num_anchors,num_class+5]对应
   y_cell = tf.reshape(y_cell, [1, -1, 1])
   # x_cell和y_cell是网格分割中心
   # xy_offset是相对中心的偏移情况
   bbox_x = (x_cell + xy_offset[:, :, :, 0]) / 13
   bbox_y = (y_cell + xy_offset[:, :, :, 1]) / 13
   bbox_w = (self.anchor_size[:, 0] * wh_offset[:, :, :, 0]) / 13
   bbox_h = (self.anchor_size[:, 1] * wh_offset[:, :, :, 1]) / 13
   bboxes = tf.stack([bbox_x - bbox_w / 2, bbox_y - bbox_h / 2, bbox_x + bbox_w / 2, bbox_y + bbox_h / 2],
                     axis=3)
   return bboxes, obj_probs, class_probs

4、进行得分排序与非极大抑制筛选

这一部分基本上是所有目标检测通用的部分。

1、将所有box还原成图片中真实的位置。

2、得到每个box最大的预测概率对应的种类。

3、将每个box最大的预测概率乘上置信度得到每个box的分数。

4、对分数进行筛选与排序。

5、非极大抑制，去除重复率过大的框。

实现代码如下：

def bboxes_cut(self,bbox_min_max, bboxes):
   bboxes = np.copy(bboxes)
   bboxes = np.transpose(bboxes)
   bbox_min_max = np.transpose(bbox_min_max)
   # cut the box
   bboxes[0] = np.maximum(bboxes[0], bbox_min_max[0])  # xmin
   bboxes[1] = np.maximum(bboxes[1], bbox_min_max[1])  # ymin
   bboxes[2] = np.minimum(bboxes[2], bbox_min_max[2])  # xmax
   bboxes[3] = np.minimum(bboxes[3], bbox_min_max[3])  # ymax
   bboxes = np.transpose(bboxes)
   return bboxes
def bboxes_sort(self,classes, scores, bboxes, top_k=400):
   index = np.argsort(-scores)
   classes = classes[index][:top_k]
   scores = scores[index][:top_k]
   bboxes = bboxes[index][:top_k]
   return classes, scores, bboxes
def bboxes_iou(self,bboxes1, bboxes2):
   bboxes1 = np.transpose(bboxes1)
   bboxes2 = np.transpose(bboxes2)
   int_ymin = np.maximum(bboxes1[0], bboxes2[0])
   int_xmin = np.maximum(bboxes1[1], bboxes2[1])
   int_ymax = np.minimum(bboxes1[2], bboxes2[2])
   int_xmax = np.minimum(bboxes1[3], bboxes2[3])
   int_h = np.maximum(int_ymax - int_ymin, 0.)
   int_w = np.maximum(int_xmax - int_xmin, 0.)
   # 计算IOU
   int_vol = int_h * int_w  # 交集面积
   vol1 = (bboxes1[2] - bboxes1[0]) * (bboxes1[3] - bboxes1[1])  # bboxes1面积
   vol2 = (bboxes2[2] - bboxes2[0]) * (bboxes2[3] - bboxes2[1])  # bboxes2面积
   IOU = int_vol / (vol1 + vol2 - int_vol)  # IOU=交集/并集
   return IOU
# NMS，或者用tf.image.non_max_suppression
def bboxes_nms(self,classes, scores, bboxes, nms_threshold=0.2):
   keep_bboxes = np.ones(scores.shape, dtype=np.bool)
   for i in range(scores.size - 1):
       if keep_bboxes[i]:
           overlap = self.bboxes_iou(bboxes[i], bboxes[(i + 1):])
           keep_overlap = np.logical_or(overlap < nms_threshold,
                                        classes[(i + 1):] != classes[i])  # IOU没有超过0.5或者是不同的类则保存下来
           keep_bboxes[(i + 1):] = np.logical_and(keep_bboxes[(i + 1):], keep_overlap)
   idxes = np.where(keep_bboxes)
   return classes[idxes], scores[idxes], bboxes[idxes]
def postprocess(self,bboxes, obj_probs, class_probs, image_shape=(416, 416), threshold=0.5):
   bboxes = np.reshape(bboxes, [-1, 4])
   # 将所有box还原成图片中真实的位置
   bboxes[:, 0:1] *= float(image_shape[1])
   bboxes[:, 1:2] *= float(image_shape[0])
   bboxes[:, 2:3] *= float(image_shape[1])
   bboxes[:, 3:4] *= float(image_shape[0])
   bboxes = bboxes.astype(np.int32)  # 转int
   bbox_min_max = [0, 0, image_shape[1] - 1, image_shape[0] - 1]
   # 防止识别框炸了
   bboxes = self.bboxes_cut(bbox_min_max, bboxes)
   # 平铺13*13*5
   obj_probs = np.reshape(obj_probs, [-1])  
   # 平铺13*13*5,80
   class_probs = np.reshape(class_probs, [len(obj_probs), -1])
   # max类别概率对应的index
   class_max_index = np.argmax(class_probs, axis=1)  
   class_probs = class_probs[np.arange(len(obj_probs)), class_max_index]
   # 置信度*max类别概率=类别置信度scores
   scores = obj_probs * class_probs  
   # 类别置信度scores>threshold的边界框bboxes留下
   keep_index = scores > threshold
   class_max_index = class_max_index[keep_index]
   scores = scores[keep_index]
   bboxes = bboxes[keep_index]
   # 排序top_k(默认为400)
   class_max_index, scores, bboxes = self.bboxes_sort(class_max_index, scores, bboxes)
   # NMS
   class_max_index, scores, bboxes = self.bboxes_nms(class_max_index, scores, bboxes)
   return bboxes, scores, class_max_index

实现结果

来源：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/102687531