• 5. 使用PyTorch预先训练的模型执行目标检测

    5. 使用PyTorch预先训练的网络执行目标检测

    这篇博客将介绍如何使用PyTorch预训练的网络执行目标检测，这些网络是开创性的、最先进的图像分类网络，包括使用ResNet的更快R-CNN、使用MobileNet的更快R-CNN和RetinaNet。

    • 具有ResNet50主干的更快R-CNN（Faster R-CNN with a ResNet50 backbone 更精确，但速度较慢）
    • 具有MobileNet主干的更快R-CNN（Faster R-CNN with a MobileNet v3 backbone 速度更快，但准确度稍低）
    • 具有ResNet50主干的RetinaNet（RetinaNet with a ResNet50 backbone 速度和准确性之间的良好平衡）
      在准确度和检测小物体方面，Faster R-CNN的表现都非常好。然而，这种准确性是有代价的——Faster R-CNN 模型往往比 Single Shot Detectors (SSD) 和 YOLO慢得多。
      为了帮助加快Faster R-CNN架构，可以将计算成本高昂的ResNet主干换成更轻、更高效（但不太准确）的 MobileNet主干。这样做会提高你的速度。
      否则，RetinaNet 是速度和准确性之间的一个很好的折衷方案。

    1. 效果图

    第一次运行会自动下载模型

    Downloading: "https://download.pytorch.org/models/fasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pth" to C:\Users\xx/.cache\torch\hub\checkpoints\fasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pth
Downloading: "https://download.pytorch.org/models/fasterrcnn_mobilenet_v3_large_320_fpn-907ea3f9.pth" to C:\Users\xx/.cache\torch\hub\checkpoints\fasterrcnn_mobilenet_v3_large_320_fpn-907ea3f9.pth
Downloading: "https://download.pytorch.org/models/retinanet_resnet50_fpn_coco-eeacb38b.pth" to C:\Users\xx/.cache\torch\hub\checkpoints\retinanet_resnet50_fpn_coco-eeacb38b.pth

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    frcnn-resnet 效果图如下
    使用的对象检测器是一个速度更快的R-CNN，带有ResNet50主干。由于网络的设计方式，速度更快的R-CNN往往非常擅长检测图像中的小物体——这一点可以从以下事实中得到证明：不仅在输入图像中检测到了所有的风筝，而且还检测到了其中的人，椅子（人眼几乎看不到），它真实地展示了R-CNN模型在检测小对象方面有多快。
    在这里插入图片描述

    更快的R-CNN和PyTorch可以一起用于检测复杂场景中的小对象。降低默认置信度将允许检测更多对象，但可能会误报。

    frcnn-mobilenet 效果图如下"
    在这里插入图片描述

    retinanet 效果图如下"
    可以看到蛋糕、酒杯、桌子、刀、胡萝卜、杯子都被成功检测到。
    在这里插入图片描述
    调低置信度会有更多的对象被检测出来，但也可能误报。
    在这里插入图片描述

    实时检测效果图如下
    使用带有MobileNet v3的Faster R-CNN 模型（速度最佳），实现了≈5 FPS/秒。还没有达到大于20FPS的真正实时速度，但是有了更快的GPU和更多的优化可以轻松达到目标。
    在这里插入图片描述

    2. 原理

    2.1 什么是经过预训练的对象检测网络，包括PyTorch库中构建的对象检测网络

    就像ImageNet挑战往往是图像分类的事实标准一样，COCO数据集（上下文中的常见对象）往往是对象检测基准的标准。
    该数据集包含90多类日常世界中常见的对象。计算机视觉和深度学习研究人员在COCO数据集上开发、训练和评估最先进的目标检测网络。
    大多数研究人员还将预先训练好的权重发布到模型中，以便计算机视觉从业者可以轻松地将对象检测纳入自己的项目中。
    本教程将演示如何使用PyTorch使用以下最先进的分类网络执行对象检测：

    • 具有ResNet50主干的更快R-CNN
    • 具有MobileNet主干的更快R-CNN
    • 具有ResNet50主干的RetinaNet

    2.2 环境部署

    pip install torch torchvision
    pip install opencv-contrib-python

    下载coco数据集可以通过fiftyone或者github

    pip install fiftyone
    pip install tensorflow torch torchvision umap-learn # 使用keras及torch
    pip install ipywidgets>=7.5 # jupter notebook交互图

    3. 源码

    3.1 照片目标检测

    # USAGE
# python detect_image.py --model frcnn-resnet --image images/man.jpg --labels coco_classes_91.pickle
# python detect_image.py --model frcnn-resnet --image images/fruit.jpg --labels coco_classes_91.pickle --confidence 0.7

# coco_classes.pickle 包含PyTorch预训练对象检测网络所训练的类标签的名称。
# detect_image.py：在静态图像中使用PyTorch执行对象检测
# detect_realtime.py：将PyTorch对象检测应用于实时视频流
# image/: 示例测试图片

# 导入必要的包
import argparse
import pickle

import cv2
import numpy as np
import torch
from torchvision.models import detection  # torchvision.models包含目标检测的预训练模型

# 解析命令行参数
# --image 要执行目标检测的图像路径
# --model 要使用的PyTorch目标检测模型名称(Faster R-CNN + ResNet, Faster R-CNN + MobileNet, or RetinaNet + ResNet)
# --labels: COCO标签文件路径，包含可读性强的类标签containing human readable class labels
# --confidence: 过滤弱检测的置信度阈值
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", type=str, required=False, default='images/banner_eccv18.jpg',
                help="path to the input image")
ap.add_argument("-m", "--model", type=str, default="frcnn-resnet",
                choices=["frcnn-resnet", "frcnn-mobilenet", "retinanet"],
                help="name of the object detection model")
ap.add_argument("-l", "--labels", type=str, default="coco_classes_91.pickle",
                help="path to file containing list of categories in COCO dataset")
ap.add_argument("-c", "--confidence", type=float, default=0.5,
                help="minimum probability to filter weak detections")
args = vars(ap.parse_args())

# 设置使用cpu/gpu
DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 加载COCO数据集标签，生成对应的边界框颜色列表（为每个标签生成随机颜色）
CLASSES = pickle.loads(open(args["labels"], "rb").read())
COLORS = np.random.uniform(0, 255, size=(len(CLASSES), 3))

# 初始化一个字典包括模型名及对应的PyTorch模型调用函数
# - 带有ResNet50主干网的快速R-CNN（Faster R-CNN with a ResNet50 backbone 更精确，但速度较慢）
# - 带有MobileNet v3主干网的快速R-CNN（Faster R-CNN with a MobileNet v3 backbone 速度更快，但准确度稍低）
# - 带有ResNet50主干网的RetinaNet（RetinaNet with a ResNet50 backbone 速度和准确性之间的良好平衡）
MODELS = {
    "frcnn-resnet": detection.fasterrcnn_resnet50_fpn,
    "frcnn-mobilenet": detection.fasterrcnn_mobilenet_v3_large_320_fpn,
    "retinanet": detection.retinanet_resnet50_fpn
}

# 加载模型，设置为评估模式
# pretrained=True：告诉PyTorch在COCO数据集上使用预先训练的权重加载模型架构
# progress=True：如果模型尚未下载和缓存，则显示下载进度条
# num_classes：唯一类的总数
# pretrained_backbone：为目标探测器提供主干网
# model = MODELS[args["model"]](pretrained=True, progress=True,
#                               num_classes=len(CLASSES), pretrained_backbone=True).to(DEVICE)
model = MODELS[args["model"]](pretrained=True, progress=True,
                              num_classes=91, pretrained_backbone=True).to(DEVICE)
model.eval()

# 从磁盘加载图像
image = cv2.imread(args["image"])
orig = image.copy()

# 将颜色通道顺序从BGR转换为RGB（因为PyTorch模型是在RGB顺序图像上训练的）
# 将颜色通道顺序从“通道最后”（OpenCV和Keras/TensorFlow默认值）切换到“通道第一”（PyTorch默认值）
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image = image.transpose((2, 0, 1))

# 添加维度，缩放像素值为[0,1]范围
# 将图像从NumPy数组转换为具有浮点数据类型的张量
image = np.expand_dims(image, axis=0)
image = image / 255.0
image = torch.FloatTensor(image)

# 传递图像到设备，并进行预测
image = image.to(DEVICE)
detections = model(image)[0]

# 遍历检测结果
for i in range(0, len(detections["boxes"])):
    # 获取与检测相关的置信度（即概率）
    confidence = detections["scores"][i]

    # 过滤弱检测
    if confidence > args["confidence"]:
        # 提取类标签的下标，计算对象的边界框坐标
        idx = int(detections["labels"][i])
        box = detections["boxes"][i].detach().cpu().numpy()
        # 获取边界框坐标并将其转换为整数
        (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")

        # 展示类标签到终端
        label = "{} {}: {:.2f}%".format(str(idx), CLASSES[idx], confidence * 100)
        print("[INFO] {}".format(label))
        label = "{}: {:.2f}%".format(CLASSES[idx], confidence * 100)

        # 绘制边界框和label在图像上
        cv2.rectangle(orig, (startX, startY), (endX, endY),
                      COLORS[idx], 2)
        y = startY - 15 if startY - 15 > 15 else startY + 15
        cv2.putText(orig, label, (startX, y),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, COLORS[idx], 2)

# 展示输出图像
cv2.imshow("Output " + str(args["model"]), orig)
cv2.waitKey(0)

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    3.2 实时视频流（文件/摄像头）目标检测

    # coco_classes.pickle 包含PyTorch预训练对象检测网络所训练的类标签的名称。
# detect_frame.py：在静态图像中使用PyTorch执行对象检测
# detect_realtime.py：将PyTorch对象检测应用于实时视频流
# frame/: 示例测试图片

# USAGE
# python detect_realtime.py --model frcnn-mobilenet --labels coco_classes_91.pickle
# python detect_realtime.py --model frcnn-mobilenet --input images/jurassic_park_trailer.mp4 --labels coco_classes_91.pickle --confidence 0.6

# 导入必要的包
import argparse
import pickle
import time

import cv2
import imutils
import numpy as np
import torch
from imutils.video import FPS  # FPS：测量对象检测管道的近似每秒帧数吞吐率
from imutils.video import VideoStream  # 访问摄像头流
from torchvision.models import detection

# 构建命令行参数及解析
# --model 要使用的PyTorch目标检测模型名称(Faster R-CNN + ResNet, Faster R-CNN + MobileNet, or RetinaNet + ResNet)
# --labels: COCO标签文件路径，包含可读性强的类标签containing human readable class labels
# -i 可选的输入视频文件路径，不输入则使用网络摄像头
# -o 可选的输出视频文件路径
# --confidence: 置信度阈值，过滤弱的假阳性检测
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-m", "--model", type=str, default="frcnn-resnet",
                choices=["frcnn-resnet", "frcnn-mobilenet", "retinanet"],
                help="name of the object detection model")
ap.add_argument("-l", "--labels", type=str, default="coco_classes_90.pickle",
                help="path to file containing list of categories in COCO dataset")
ap.add_argument("-i", "--input", type=str,
                help="path to optional input video file")
ap.add_argument("-o", "--output", type=str,
                help="path to optional output video file")
ap.add_argument("-c", "--confidence", type=float, default=0.5,
                help="minimum probability to filter weak detections")
args = vars(ap.parse_args())

# 设置使用cpu/gpu
DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 加载COCO数据集标签，生成对应的边界框颜色列表（为每个标签生成随机颜色）
CLASSES = pickle.loads(open(args["labels"], "rb").read())
COLORS = np.random.uniform(0, 255, size=(len(CLASSES), 3))

# 初始化一个字典包括模型名及对应的PyTorch模型调用函数
# - 带有ResNet50主干网的快速R-CNN（Faster R-CNN with a ResNet50 backbone 更精确，但速度较慢）
# - 带有MobileNet v3主干网的快速R-CNN（Faster R-CNN with a MobileNet v3 backbone 速度更快，但准确度稍低）
# - 带有ResNet50主干网的RetinaNet（RetinaNet with a ResNet50 backbone 速度和准确性之间的良好平衡）
MODELS = {
    "frcnn-resnet": detection.fasterrcnn_resnet50_fpn,
    "frcnn-mobilenet": detection.fasterrcnn_mobilenet_v3_large_320_fpn,
    "retinanet": detection.retinanet_resnet50_fpn
}

# 加载模型，设置为评估模式
# pretrained=True：告诉PyTorch在COCO数据集上使用预先训练的权重加载模型架构
# progress=True：如果模型尚未下载和缓存，则显示下载进度条
# num_classes：唯一类的总数
# pretrained_backbone：为目标探测器提供主干网
model = MODELS[args["model"]](pretrained=True, progress=True,
                              num_classes=len(CLASSES), pretrained_backbone=True).to(DEVICE)
model.eval()

# 如果没有输入的视频文件路径提供，则获取网络摄像头的指针
# 初始化视频流，允许摄像头预热2s，初始化fps吞吐量
if not args.get("input", False):
    print("[INFO] starting video stream...")
    vs = VideoStream(src=0).start()
    time.sleep(2.0)
# 否则，获取视频文件指针
else:
    print("[INFO] opening video file...")
    vs = cv2.VideoCapture(args["input"])
fps = FPS().start()

# 初始化视频文件writer
writer = None

# 初始化帧的宽度和高度
W = None
H = None

# 遍历视频流里的帧
while True:
    # 从线程化的视频流获取帧，缩放为宽度400px
    # 从视频流中读取一帧，调整其大小（输入帧越小，推断速度越快），然后克隆它，以便以后可以对其进行绘制
    # 获取下一帧，并判断是从摄像头或者文件捕获到的帧
    frame = vs.read()
    frame = frame[1] if args.get("input", False) else frame

    # 如果在文件流未获取到视频帧，则表明到了文件末尾，终止循环
    if args["input"] is not None and frame is None:
        break
    frame = imutils.resize(frame, width=400)
    orig = frame.copy()

    # 将颜色通道顺序从BGR转换为RGB（因为PyTorch模型是在RGB顺序图像上训练的）
    # 将颜色通道顺序从“通道最后”（OpenCV和Keras/TensorFlow默认值）切换到“通道第一”（PyTorch默认值）
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    frame = frame.transpose((2, 0, 1))

    # 添加维度，缩放像素值为[0,1]范围
    # 将图像从NumPy数组转换为具有浮点数据类型的张量
    frame = np.expand_dims(frame, axis=0)
    frame = frame / 255.0
    frame = torch.FloatTensor(frame)

    # 传递图像到设备，并进行预测
    frame = frame.to(DEVICE)
    detections = model(frame)[0]

    # 遍历检测结果
    for i in range(0, len(detections["boxes"])):
        # 获取与检测相关的置信度（即概率）
        confidence = detections["scores"][i]

        # 过滤弱检测
        if confidence > args["confidence"]:
            # 提取类标签的下标，计算对象的边界框坐标
            idx = int(detections["labels"][i])
            box = detections["boxes"][i].detach().cpu().numpy()
            # 获取边界框坐标并将其转换为整数
            (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")

            # 展示类标签到终端
            label = "{}: {:.2f}%".format(CLASSES[idx], confidence * 100)
            print("[INFO] {}".format(label))

            # 绘制边界框和label在图像上
            cv2.rectangle(orig, (startX, startY), (endX, endY),
                          COLORS[idx], 2)
            y = startY - 15 if startY - 15 > 15 else startY + 15
            cv2.putText(orig, label, (startX, y),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, COLORS[idx], 2)

    # 如果帧的宽度和高度为None，则定义WH
    if W is None or H is None:
        (H, W) = orig.shape[:2]

    # 如果需要写入结果视频流到磁盘，则初始化writer
    if args["output"] is not None and writer is None:
        fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG")
        writer = cv2.VideoWriter(args["output"], fourcc, 30,
                                 (W, H), True)

        # 检查是否绘制结果到文件
    if writer is not None:
        writer.write(orig)

    # 展示输出帧
    cv2.imshow("Frame", orig)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

    # 按下‘q’键，退出循环
    if key == ord("q"):
        break

    # 更新fps计数器
    fps.update()

# 停止FPS计时器并显示（1）脚本运行时间和（2）大约每秒帧数吞吐量信息。
fps.stop()
print("[INFO] elapsed time: {:.2f}".format(fps.elapsed()))
print("[INFO] approx. FPS: {:.2f}".format(fps.fps()))

# 检查是否需要释放视频writer指针
if writer is not None:
    writer.release()

# 如果不使用视频文件，停止线程化的视频流对象
if not args.get("input", False):
    vs.stop()
# 否则释放视频流指针
else:
    vs.release()

# 关闭所有打开的窗口
cv2.destroyAllWindows()

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/qq_40985985/article/details/125496034