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《------正文------》 目录 引言Faster R-CNN架构第一阶段区域提案网络RPN骨干网锚框目标分类边界框优化 阶段2目标分类和框细化Region Proposals区域建议ROI池化对象分类边界框优化再次多任务学习 推理测试/预测时间训练在PyTorch中实现和微调Faster R-CNN步骤1安装所需的库步骤2导入所需库步骤3加载预训练的Faster R-CNN模型步骤4准备数据集步骤5设置数据加载器步骤6设置训练循环步骤7评估模型 8.推理 引言
目前大多数SOTA模型都是建立在Faster-RCNN模型的基础之上。Faster R-CNN是一种对象检测模型它可以识别图像中的对象并在它们周围绘制边界框同时还可以对这些对象进行分类。这是一个两级探测器
阶段1提出图像中可能包含对象的潜在区域。这是由**Region Proposal NetworkRPN**处理的。阶段2使用这些建议的区域来预测对象的类别并细化边界框以更好地匹配对象。
Faster R-CNN架构 第一阶段区域提案网络RPN
骨干网
图像通过卷积网络如ResNet或VGG16。这将从图像中提取重要特征并创建特征图。
锚框
锚框是放置在特征图上的点上的不同大小和形状的框。每个锚框表示可能的对象位置。在特征图上的每个点处生成具有不同大小和纵横比的锚框。
目标分类
RPN预测每个锚框是背景无对象还是前景包含对象。正前景锚点与实际对象高度重叠的框。负背景锚点与对象几乎没有重叠的框。
边界框优化
RPN还通过预测偏移调整来细化锚框以更好地将其与实际对象对齐。
损失函数
I分类损失帮助模型决定锚是背景还是前景。
II回归损失帮助调整锚框以更精确地适应对象。
阶段2目标分类和框细化
Region Proposals区域建议
在RPN之后我们得到区域建议可能包含对象的细化框。
ROI池化
区域建议有不同的大小但神经网络需要固定大小的输入。ROI池化通过将所有区域方案划分为较小的区域并应用池化来将它们调整为固定大小从而使它们均匀一致。
对象分类
每个区域建议通过一个小网络来预测类别例如狗、汽车等里面的物体。交叉熵损失用于将对象分类到类别中。
边界框优化再次
使用偏移量再次细化区域建议以更好地匹配实际对象。这使用回归损失来调整建议。
多任务学习
第二阶段的网络同时学习预测对象类别和优化边界框。
推理测试/预测时间
Top Region Proposals在测试过程中模型会生成大量的区域建议但只有顶级建议具有最高分类分数会被传递到第二阶段。最终预测第二阶段预测最终的类别和边界框。非最大抑制一种称为非最大抑制的技术被应用于删除重复或重叠的框只保留最好的框。
训练
两种训练方式
分阶段训练首先训练区域建议网络RPN然后训练分类器和回归器。同时训练同时训练两个阶段更快更有效。
在PyTorch中实现和微调Faster R-CNN
步骤1安装所需的库
pip install torch torchvision步骤2导入所需库
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision import transforms
import torchvision.transforms as T
from torchvision.models.detection.faster_rcnn import FastRCNNPredictor步骤3加载预训练的Faster R-CNN模型
PyTorch的torchvision提供了一个在COCO上预训练的更快的R-CNN模型。您可以通过更改最后一层中的类数量来修改您自己的数据集。
# Load the pre-trained Faster R-CNN model with a ResNet-50 backbone
model fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrainedTrue)# Number of classes (your dataset classes 1 for background)
num_classes 3 # For example, 2 classes background# Get the number of input features for the classifier
in_features model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features# Replace the head of the model with a new one (for the number of classes in your dataset)
model.roi_heads.box_predictor FastRCNNPredictor(in_features, num_classes)步骤4准备数据集
Faster R-CNN需要图像和相应的注释边界框和标签。**您的数据集应返回包括边界框*框*和标签*标签*的图像和目标字典。
如有必要请创建自定义数据集类。您可以使用 torchvision.datasets.ImageFolder 并在注释文件中提供边界框或创建自定义Dataset类。
# Define transformations (e.g., resizing, normalization)
transform T.Compose([T.ToTensor(),
])
# Custom Dataset class or using an existing one
class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset):def __init__(self, transformsNone):# Initialize dataset paths and annotations hereself.transforms transforms# Your dataset logic (image paths, annotations, etc.)def __getitem__(self, idx):# Load imageimg ... # Load your image here# Load corresponding bounding boxes and labelsboxes ... # Load or define bounding boxeslabels ... # Load or define labels# Create a target dictionarytarget {}target[boxes] torch.tensor(boxes, dtypetorch.float32)target[labels] torch.tensor(labels, dtypetorch.int64)# Apply transformsif self.transforms is not None:img self.transforms(img)return img, targetdef __len__(self):# Return the length of your datasetreturn len(self.data)步骤5设置数据加载器
# Load dataset
dataset CustomDataset(transformstransform)
# Split into train and validation sets
indices torch.randperm(len(dataset)).tolist()
train_dataset torch.utils.data.Subset(dataset, indices[:-50])
valid_dataset torch.utils.data.Subset(dataset, indices[-50:])
# Create data loaders
train_loader DataLoader(train_dataset, batch_size4, shuffleTrue, collate_fnlambda x: tuple(zip(*x)))
valid_loader DataLoader(valid_dataset, batch_size4, shuffleFalse, collate_fnlambda x: tuple(zip(*x)))步骤6设置训练循环
现在设置优化器和训练循环。对于Faster R-CNN通常使用SGD或Adam作为优化器。
# Move model to GPU if available
device torch.device(cuda) if torch.cuda.is_available() else torch.device(cpu)
model.to(device)# Set up the optimizer
params [p for p in model.parameters() if p.requires_grad]
optimizer torch.optim.SGD(params, lr0.005, momentum0.9, weight_decay0.0005)
# Learning rate scheduler
lr_scheduler torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size3, gamma0.1)
# Train the model
num_epochs 10
for epoch in range(num_epochs):model.train()train_loss 0.0# Training loopfor images, targets in train_loader:images list(image.to(device) for image in images)targets [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets]# Zero the gradientsoptimizer.zero_grad()# Forward passloss_dict model(images, targets)losses sum(loss for loss in loss_dict.values())# Backward passlosses.backward()optimizer.step()train_loss losses.item()# Update the learning ratelr_scheduler.step()print(fEpoch: {epoch 1}, Loss: {train_loss / len(train_loader)})
print(Training complete!)步骤7评估模型
训练后您可以在验证集上评估模型或将其用于新图像的推理。
# Set the model to evaluation mode
model.eval()
# Test on a new image
with torch.no_grad():for images, targets in valid_loader:images list(img.to(device) for img in images)predictions model(images)# Example: print the bounding boxes and labels for the first imageprint(predictions[0][boxes])print(predictions[0][labels])8.推理
要在新图像上运行推理请执行以下操作
import cv2
from PIL import Image
# Load image
img Image.open(path/to/your/image.jpg)
# Apply the same transformation as for training
img transform(img)
img img.unsqueeze(0).to(device)
# Model prediction
model.eval()
with torch.no_grad():prediction model([img])
# Print the predicted bounding boxes and labels
print(prediction[0][boxes])
print(prediction[0][labels])好了这篇文章就介绍到这里喜欢的小伙伴感谢给点个赞和关注更多精彩内容持续更新~~ 关于本篇文章大家有任何建议或意见欢迎在评论区留言交流
