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用PaddlePaddle实现目标检测任务——Paddle Fluid v1.1深度测评
发布日期:2018-12-13 12:15:35浏览量:268次

1.前言

11月1日,百度发布了Paddle Fluid的1.1版本,作为国内首个深度学习框架,PaddlePaddle对中文社区非常友好,有完善的中文社区、项目为导向的中文教程,可以让更多中文使用者更方便地进行深度学习、机器学习相关的研究和实践。PaddlePaddle的不断发展壮大让广大相关应用者都很欣喜,因为这是国内公司为开源社区做出的一项非常有意义的贡献。为了一探Paddle Fluid 1.1版本究竟做了哪些方面的更新,本次将基于SSD的目标检测任务来亲自测试一下新版PaddlePaddle的表现。

 

2.什么是目标检测

图像识别对于做视觉的用户来说应该是一个非常熟悉的任务了,最初深度学习就是是应用于图像识别任务的,举例来说,给计算机一张汽车图片,让它判断这图片里是否有汽车:

对于背景干净的图片来说,这样做很有意义也比较容易。但是如果是一张包含丰富元素的图片,不仅识别难度大大提高,仅仅判断出里面有没有图片的意义也不大了,我们需要找到到底在读片的什么位置出现了一辆汽车,这就提出了一个新的任务和需求——目标检测:

我们需要完成的任务就是给定一张图像或是一个视频帧,让计算机找出其中所有目标的位置,并给出每个目标的具体类别。对于人类来说,目标检测是一个非常简单的任务。然而,计算机能够“看到”的是图像被编码之后的数字,它很难理解图像或是视频帧中出现了人或是物体这样的高层语义概念,也就更加难以定位目标出现在图像中哪个区域。

与此同时,由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置,目标的形态千变万化,图像或是视频帧的背景千差万别,诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。目前主流的方法是FasterRCNN、YOLO和SSD,本文使用SSD进行实验。

 

3.PaddlePaddle简介

2016年百度开源了PaddlePaddle,原来这是一个可以跟TensorFlow媲美的深度学习框架,主打“易用、高效、灵活、可扩展”。换言之,PaddlePaddle就是百度自研的一套深度学习框架。

3.1如何安装

以Ubuntu 16.04系统的工作站为例,PaddlePaddle在CentOS和Ubuntu都支持pip安装和docker安装,GPU版本在Linux下也可以完美适配。下面来看一下具体的安装步骤。

首先我们使用cat /proc/cpuinfo | grep avx2来查看Ubuntu系统是否支持avx2指令集,如果发现系统返回了如下一系列信息,就说明系统是支持avx2指令集的,可以放心进行后续安装。如果不支持也没关系,在官网上可以直接下载no_avx的whl包进行安装。

接下来使用pip安装最新的Fluid v1.1版本的PaddlePaddle(GPU),在安装前注意,需要在机器上安装python3.5-dev才可以用pip安装PaddlePaddle。下载速度会比较慢,需要20分钟左右的下载时间。

安装完成后,在python里import paddle测试一下,如果成功导入则说明安装成功!

在更新的Paddle Fluid v1.1版本中还特意优化了对MacOS的支持,可以直接通过pip安装,也可以用源码编译安装。具体细节可参考:

http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.1/beginners_guide/install/Start.html

3.2PaddlePaddle的计算描述方式

框架的计算描述方式是深度学习项目开发者非常关注的一个问题。计算的描述方式经历了从Caffe1.0时代的一组连续执行的layers到TensorFlow的变量和操作构成的计算图再到PaddlePaddle Fluid[1]提出不再有模型的概念一系列的演变。那么PaddlePaddle现在是怎么描述计算的呢?

PaddlePaddle使用Program来描述模型和优化过程,可以把它简单理解为数据流的控制过程。Program由Block、Operator和Variable构成,variable和operator被组织成为多个可以嵌套的block。具体的,如果要实现一个神经网络,我们只需要通过添加必要的variable、operator来定义网络的前向计算,而反向计算、内存管理、block创建都由框架来完成。下面展示一下如何在PaddlePaddle中定义program:

以一个简单的线性回归为例,我们这样定义前向计算逻辑:

#定义输入数据类型

x = fluid.layers.data(name="x",shape=[1],dtype='float32')

#搭建全连接网络

y_predict = fluid.layers.fc(input=x,size=1,act=None)

定义好计算逻辑后,与TensorFlow一样,下一步就需要定义损失函数,feed数据,开始训练,feed数据也是在执行运算的时候进行,我们先定义一下数据,这里train_data 就是我们的输入数据,y_true是label:

train_data=numpy.array([[1.0],[2.0],[3.0],[4.0]]).astype('float32')

y_true = numpy.array([[2.0],[4.0],[6.0],[8.0]]).astype('float32')

添加均方误差损失函数(MSE),框架会自动完成反向计算:

cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict,label=y)

avg_cost = fluid.layers.mean(cost)

执行我们定义的上述Program:

cpu = fluid.core.CPUPlace()

exe = fluid.Executor(cpu)

exe.run(fluid.default_startup_program())

#开始训练

outs = exe.run(

feed={'x':train_data,'y':y_true},

fetch_list=[y_predict.name,avg_cost.name])

#观察结果

print outs

输出结果:

[array([[0.9010564],

[1.8021128],

[2.7031693],

[3.6042256]], dtype=float32), array([9.057577], dtype=float32)]

这样就用PaddlePaddle实现了简单的计算流程,个人感觉使用起来跟TensorFlow的相似度较高,习惯在TensorFlow上跑模型的小伙伴应该很容易适应PaddlePaddle的这一套生态。

关于PaddlePaddle计算描述的详情可以参考Fluid编程指南:

http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.1/beginners_guide/programming_guide/programming_guide.html

3.3PaddlePaddle的模型库简介

PaddlePaddle的核心框架内置了非常多的经典模型和网络,涵盖了几乎所有主流的机器学习/深度学习任务,包括图像、语音、自然语言处理、推荐等诸多方面。因为本文是做目标检测,所以主要调研了一下图像方面的模型库,在此大致介绍一下。

3.3.1分类

分类任务中的模型库是最全面的,AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet、Inception、MobileNet、Dual Path Network以及SE-ResNeXt,2012年以来的经典图像识别网络都包含其中,每个网络模型是一个独立的py文件,里面是这个网络模型的类,类里面公用的方法是net(),在调用时初始化对应的类之后调用.net()方法,就可以得到对应网络的Program描述,之后只需要给网络feed数据、定义损失函数、优化方法等就可以轻松使用了。分类模型作为图像任务的基础任务,在目标检测、语义分割等任务中都会重复利用这些模型,所以这样一个模型库可以为大大简化后续任务的开发工作。这部分的模型库里的写法比较统一,只要了解网络结构,用.net()方法调用就可以,这里就不一一介绍了,具体可以参考:

https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleCV/image_classification/models

3.3.2目标检测

SSD

Single Shot MultiBox Detector (SSD) 是一种单阶段的目标检测器。与两阶段的检测方法不同,单阶段目标检测并不进行区域推荐,而是直接从特征图回归出目标的边界框和分类概率。SSD 运用了这种单阶段检测的思想,并且对其进行改进:在不同尺度的特征图上检测对应尺度的目标。如下图所示,SSD 在六个尺度的特征图上进行了不同层级的预测。每个层级由两个3x3卷积分别对目标类别和边界框偏移进行回归。因此对于每个类别,SSD 的六个层级一共会产生 38x38x4 + 19x19x6 + 10x10x6 + 5x5x6 + 3x3x4 + 1x1x4 = 8732 个检测结果。

SSD 目标检测模型

SSD 可以方便地插入到任何一种标准卷积网络中,比如 VGG、ResNet 或者 MobileNet,这些网络被称作检测器的基网络。PaddlePaddle里的SSD使用Google的MobileNet作为基网络。

目标检测模型库不同于分类模型库,PaddlePaddle是以一个工程的形式提供SSD的模型库。工程里面包含如下文件:

其中,train.py、reader.py、mobilenet_ssd.py是与网络训练相关的文件,包括数据读取、网络结构、训练参数等过程的定义都在这3个文件中;eval.py、eval_coco_map.py是网络预测评估相关文件;infer.py是可视化预测结果相关文件。Data文件夹用于存储数据集,使用时可以把训练集、测试集、验证集放在data目录下,reader会在data目录下寻找图片数据加载;pretrained目录存放预训练模型,如果不想从头训练一个SSD,可以把预训练好的模型放在这个目录下,方便进行迁移学习。

 

4.PaddlePaddle实现SSD的目标检测

有了上述的一些基础,我们就可以轻松使用PaddlePaddle上手一些项目了。现在我们就来实现一个基于SSD的目标检测任务。

4.1服务器配置

系统:Ubuntu 16.04

GPU:NVIDIA GTX 1080*4 显存:8GB

环境:python 3.5

4.2框架配置

Paddle Fluid v1.1 GPU版本

4.3数据准备

我们使用微软的COCO2017数据集来预训练模型(PaddlePaddle提供了一个基于COCO的预训练模型,可以直接使用),COCO数据集是微软团队获取的一个可以用来图像recognition+segmentation+captioning 数据集,其官方说明网址:http://mscoco.org/。微软在ECCV Workshops里发表文章《Microsoft COCO: Common Objects in Context》更充分地介绍了该数据集。COCO以场景理解为目标,从复杂场景中截取了328,000张影像,包括了91类目标和2,500,000个label。整个COCO2017数据集20G,官网下载非常慢,可以在国内找一些镜像站下载,数据集里分好了训练集、测试集和验证集,标注和file_list用json文件保存。

拿到预训练数据集后,我们在Pascal VOC数据集上对模型进行进一步训练,做一下微调。Pascal VOC数据集相较COCO数据集来说图片数量和种类小很多,共计20类,11540张训练图片,标注采用xml格式文件保存。

4.4数据读取

图片格式为jpg,需要对图像进行转码读取,SSD中的reader.py文件帮助我们实现了这个功能,内置的数据读取使用了一个生成器来逐个batch读取图片并转码,这样内存占用率非常低。由于机器内存不大,设置的batch为32,在此情况下load十万张图片的annotation只需要17秒左右,每一个batch的load+train时间只需要0.3秒左右。

可以看一下这个reader的核心代码:

def reader():

if mode == 'train' and shuffle:

np.random.shuffle(images)

batch_out = []

for image in images:

image_name = image['file_name']

image_path = os.path.join(settings.data_dir, image_name)

im = Image.open(image_path)

if im.mode == 'L':

im = im.convert('RGB')

im_width, im_height = im.size

im_id = image['id']

# layout: category_id | xmin | ymin | xmax | ymax | iscrowd

bbox_labels = []

annIds = coco.getAnnIds(imgIds=image['id'])

anns = coco.loadAnns(annIds)

for ann in anns:

bbox_sample = []

# start from 1, leave 0 to background

bbox_sample.append(float(ann['category_id']))

bbox = ann['bbox']

xmin, ymin, w, h = bbox

xmax = xmin + w

ymax = ymin + h

bbox_sample.append(float(xmin) / im_width)

bbox_sample.append(float(ymin) / im_height)

bbox_sample.append(float(xmax) / im_width)

bbox_sample.append(float(ymax) / im_height)

bbox_sample.append(float(ann['iscrowd']))

bbox_labels.append(bbox_sample)

im, sample_labels = preprocess(im, bbox_labels, mode, settings)

sample_labels = np.array(sample_labels)

if len(sample_labels) == 0: continue

im = im.astype('float32')

boxes = sample_labels[:, 1:5]

lbls = sample_labels[:, 0].astype('int32')

iscrowd = sample_labels[:, -1].astype('int32')

if 'cocoMAP' in settings.ap_version:

batch_out.append((im, boxes, lbls, iscrowd,

[im_id, im_width, im_height]))

else:

batch_out.append((im, boxes, lbls, iscrowd))

if len(batch_out) == batch_size:

yield batch_out

batch_out = []

可以看到,这里的reader是一个生成器,逐个batch把数据load进内存。在数据读取过程中,需要注意一下几点:

1. 数据集需要放在项目的data目录下,reader通过annotations下的instances_train2017.json文件区分训练集和验证集,不需要在data目录下用文件夹区分训练集和验证集。

2. 如果数据没有按要求保存,则需要在reader.py修改数据路径:

class Settings(object):

def __init__(self,

dataset=None,

data_dir=None,

label_file=None,

resize_h=300,

resize_w=300,

mean_value=[127.5, 127.5, 127.5],

apply_distort=True,

apply_expand=True,

ap_version='11point'):

self._dataset = dataset

self._ap_version = ap_version

# 把data_dir替换为数据所在路径

self._data_dir = data_dir

if 'pascalvoc' in dataset:

self._label_list = []

label_fpath = os.path.join(data_dir, label_file)

for line in open(label_fpath):

self._label_list.append(line.strip())

1. 如果遇到NoneType is not iterable的错误,一般是由于数据读取错误导致的,仔细检查文件路径应该可以解决。

2. 读取PascalVOC数据集用reader.py文件中的pascalvoc()函数,两个数据集的文件结构和标注不太一样,Paddle为我们写好了两个版本数据集的读取方法,可以直接调用。

4.5模型训练

数据读取完成后,就可以着手开始模型的训练了,这里直接使用PaddlePaddle SSD model里面的train.py进行训练:

python -u train.py

train.py里为所有的超参数都设置了缺省值,不熟悉PaddlePaddle参数调整的工程师可以直接用缺省参数进行训练,非常方便。如果需要,可以根据下表进行对应超参数的修改:

参数名

类型

意义

learning_rate

Float

学习率

batch_size

Int

Batch大小

epoc_num

Int

迭代次数

use_gpu

Bool

是否使用GPU训练

parallel

Bool

是否使用多卡训练

dataset

Str

数据集名称

model_save_dir

Str

模型保存路径

pretrained_model

Str

预训练模型路径(如果使用)

image_shape

Str

输入图片尺寸

data_dir

Str

数据集路径

在执行脚本时,传入相应的参数值即可,例如:

python -u train.py --batch_size=16 --epoc_num=1 --dataset='pascalvoc' --pretrained_model='pretrain/ssd_mobilenet_v1_coco/'

4.5.1单机多卡配置

单机多卡的配置相较于多机多卡配置较为简单,参数需要先在GPU0上初始化,再经由fluid.ParallelExecutor() 分发到多张显卡上。这里可以使用fluid.core.get_cuda_device_count()得到可用显卡数量,也可以自己定义用几张显卡。

train_exe = fluid.ParallelExecutor(use_cuda=True, loss_name=loss.name,

main_program=fluid.default_main_program())

train_exe.run(fetch_list=[loss.name], feed={...})

4.5.2参数调整

PaddlePaddle这一套SSD模型给了使用者非常大的自由度,可以对网络结构、损失函数、优化方法等多个角度对模型进行调整。本文采用的是基于MobileNet的SSD,如果想使用基于VGG的SSD,可以自己修改工程中的mobilenet_ssd.py文件,把里面定义的MobileNet Program更改为VGG的Program描述就可以了;如果需要修改损失函数或优化方法,则在train.py中找到build_program()函数,在以下这里修改损失函数或优化器即可;

with fluid.unique_name.guard("train"):

loss = fluid.layers.ssd_loss(locs, confs, gt_box, gt_label, box,

box_var)

loss = fluid.layers.reduce_sum(loss)

optimizer = optimizer_setting(train_params)

optimizer.minimize(loss)

修改batch_num、epoch_num、learning rate等参数可以直接在train.py传入参数中进行。

4.5.3模型保存

模型在COCO数据集上训练完后,可以用fluid.io.save_persistables()方法将模型保存下来,我们实现了如下save_model()函数来将模型保存到指定路径。

def save_model(postfix, main_prog, model_path):

model_path = os.path.join(model_save_dir, postfix)

if os.path.isdir(model_path):

shutil.rmtree(model_path)

print('save models to %s' % (model_path))

fluid.io.save_persistables(exe, model_path, main_program=main_prog)

4.5.4继续训练

训练过程有时候会被打断,只要每个过几个batch保存一下模型,我们就可以通过load_vars()方法来恢复已经保存的模型来继续训练或者用于预测。文中提到的这些API,大家可以去PaddlePaddle的官网教程上进行更系统的学习和查看,PaddlePaddle提供了大量的中文文档和使用教程,对中文使用者可以说是非常友好的了。

fluid.io.load_vars(exe, pretrained_model, main_program=train_prog, predicate=if_exist)

4.5.5性能参数

训练速度:在COCO2017数据集上单卡训练,迭代1个epoch耗时3 min33s;单机4卡训练,迭代1个epoch耗时1min02s。

CPU/GPU占用率:正常训练情况下CPU占用率在40%-60%之间,GPU占用率稳定在50%左右,以下为CPU/GPU使用情况。

 

4.6模型评估

在PaddlePaddle的SSD模型中,可以使用eval.py脚本进行模型评估,可以选择11point、integral等方法来计算模型在验证集上的mAP。

python eval.py --dataset='pascalvoc' --model_dir='train_pascal_model/best_model' --data_dir='data/pascalvoc' --test_list='test.txt' --ap_version='11point' --nms_threshold=0.45

其中,model_dir是我们训练好的模型的保存目录,data_dir是数据集目录,test_list是作为验证集的文件列表(txt文件),前提是这些文件必须要有对应的标签文件,ap_version是计算mAP的方法,nms_threshold是分类阈值。最后我们得到PaddlePaddle SSD模型在Pascal VOC数据集上的mAP为73.32%[2]

模型

预训练模型

训练数据

测试数据

mAP

MobileNet-v1-SSD 300x300

COCO MobileNet SSD

VOC07+12 trainval

VOC07 test

73.32%

4.7模型预测及可视化

4.7.1模型预测

模型训练完成后,用test_program = fluid.default_main_program().clone(for_test=True)将Program转换到test模式,然后把要预测的数据feed进Executor执行Program就可以计算得到图像的分类标签、目标框的得分、xmin、ymin、xmax、ymax。具体过程如下:

test_program = fluid.default_main_program().clone(for_test=True)

image = fluid.layers.data(name='image', shape=image_shape, dtype='float32')

locs, confs, box, box_var = mobile_net(num_classes, image, image_shape)

nmsed_out = fluid.layers.detection_output(

locs, confs, box, box_var, nms_threshold=args.nms_threshold)

place = fluid.CUDAPlace(0) if args.use_gpu else fluid.CPUPlace()

exe = fluid.Executor(place)

nmsed_out_v, = exe.run(test_program,

feed=feeder.feed([[data]]),

fetch_list=[nmsed_out],

return_numpy=False)

nmsed_out_v = np.array(nmsed_out_v)

4.7.2预测结果可视化

对于目标检测任务,我们通常需要对预测结果进行可视化进而获得对结果的感性认识。我们可以编写一个程序,让它在原图像上画出预测框,核心代码如下:

def draw_bounding_box_on_image(image_path, nms_out, confs_threshold,

label_list):

image = Image.open(image_path)

draw = ImageDraw.Draw(image)

im_width, im_height = image.size

for dt in nms_out:

if dt[1] < confs_threshold:

continue

category_id = dt[0]

bbox = dt[2:]

xmin, ymin, xmax, ymax = clip_bbox(dt[2:])

(left, right, top, bottom) = (xmin * im_width, xmax * im_width,

ymin * im_height, ymax * im_height)

draw.line(

[(left, top), (left, bottom), (right, bottom), (right, top),

(left, top)],

width=4,

fill='red')

if image.mode == 'RGB':

draw.text((left, top), label_list[int(category_id)], (255, 255, 0))

image_name = image_path.split('/')[-1]

print("image with bbox drawed saved as {}".format(image_name))

image.save(image_name)

这样,我们可以很直观的看到预测结果:

令人欣喜的是,PaddlePaddle的SSD模型中帮我们实现了完整的一套预测流程,我们可以直接运行SSD model下的infer.py脚本使用训练好的模型对图片进行预测:

python infer.py --dataset='coco' --nms_threshold=0.45 --model_dir='pretrained/ssd_mobilenet_v1_coco' --image_path='./data/ pascalvoc/VOCdevkit/VOC2012/JPEGImages/2007_002216.jpg'

4.8模型部署

PaddlePaddle的模型部署需要先安装编译C++预测库,可以在:

http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.1/user_guides/howto/inference/build_and_install_lib_cn.html下载安装。

预测库中提供了Paddle的预测API,预测部署过程大致分为三个步骤:

1.创建PaddlePredictor;

2.创建PaddleTensor传入PaddlePredictor中;

3.获取输出 PaddleTensor,输出结果。这部分操作也并不复杂,而且Paddle的教程中也提供了一份部署详细代码参考,大家可以很快地利用这个模板完成模型部署:

https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/tree/develop/paddle/fluid/inference/api/demo_ci

 

5.使用感受

中文社区支持好

在搭建SSD过程中,遇到了一些问题,例如segmentation fault、NoneType等,笔者直接在paddle的GitHub上提了相关issue,很快就得到了contributor的回复,问题很快得到了解决。

教程完善

PaddlePaddle的官网上提供了非常详尽的中英文教程,相较于之前学TensorFlow的时候经常看文档看半天才能理解其中的意思,PaddlePaddle对于中文使用者真是一大福音。

架构清晰

相比较TensorFlow,整体架构简明清晰,没有太多难以理解的概念。

模型库丰富

内置了CV、NLP、Recommendation等多种任务常用经典的模型,可以快速开发迭代AI产品。

性能优越,生态完整

从这次实验的结果来看,PaddlePaddle在性能上与TensorFlow等主流框架的性能差别不大,训练速度、CPU/GPU占用率等方面均表现优异,而且PaddlePaddle已经布局了一套完整的生态,前景非常好。

 

6.总结

整体来说,PaddlePaddle是一个不错的框架。由于设计简洁加之文档、社区做的很好,非常容易上手,在使用过程中也没有非常难理解的概念,用fluid Program定义网络结构很方便,对于之前使用过TensorFlow的工程师来说可以比较快速的迁移到PaddlePaddle上。这次实验过程中,还是发现了一些PaddlePaddle的问题,训练过程如果意外终止,Paddle的训练任务并没有被完全kill掉,依然会占用CPU和GPU大量资源,内存和显存的管理还需要进一步的提高。不过,实验也证实了,正常情况下PaddlePaddle在SSD模型上的精度、速度等性能与TensorFlow差不多,在数据读取操作上比TensorFlow要更加简洁明了。

 

标注说明:

[1]PaddlePaddle Fluid是2016年百度对原有PaddlePaddle的重构版本,如无特殊说明,本文中所述PaddlePaddle均指PaddlePaddle Fluid。

[2]此处引用了官方的评估结果,数据来源:

https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/fluid/PaddleCV/object_detection/README_cn.md#%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AF%84%E4%BC%B0

 

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