探索 YOLO v3 实现细节 - 第6篇 预测 (完结)

原文链接： https://juejin.im/post/5b75428b6fb9a009764bc0c8

YOLO，即You Only Look Once的缩写，是一个基于卷积神经网络（CNN）的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本，即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3，检测效果，更准更强。

YOLO v3的更多细节，可以参考YOLO的官网。

YOLO是一句美国的俗语，You Only Live Once，你只能活一次，即人生苦短，及时行乐。

本文主要分享，如何实现YOLO v3的算法细节，Keras框架。这是第6篇，检测图片中的物体，使用训练完成的模型，通过框置信度与类别置信度的乘积，筛选最优的检测框。本系列一共6篇，已完结，这是一个完整版 ：）

本文的GitHub源码：github.com/SpikeKing/k…

已更新：

• 第1篇 训练：mp.weixin.qq.com/s/T9LshbXoe…
• 第2篇 模型：mp.weixin.qq.com/s/N79S9Qf1O…
• 第3篇 网络：mp.weixin.qq.com/s/hC4P7iRGv…
• 第4篇 真值：mp.weixin.qq.com/s/5Sj7QadfV…
• 第5篇 Loss：mp.weixin.qq.com/s/4L9E4WGSh…

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1. 检测函数

使用已经训练完成的YOLO v3模型，检测图片中的物体，其中：

• 创建YOLO类的实例yolo；
• 使用Image.open()加载图像image；
• 调用yolo.detect_image()检测图像image；
• 关闭yolo的session；
• 显示检测完成的图像r_image；

实现：

def detect_img_for_test():
    yolo = YOLO()
    img_path = './dataset/img.jpg'
    image = Image.open(img_path)
    r_image = yolo.detect_image(image)
    yolo.close_session()
    r_image.show()
复制代码

输出：

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2. YOLO参数

YOLO类的初始化参数：

• anchors_path：anchor box的配置文件，9个宽高组合；
• model_path：已训练完成的模型，支持重新训练的模型；
• classes_path：类别文件，与模型文件匹配；
• score：置信度的阈值，删除小于阈值的候选框；
• iou：候选框的IoU阈值，删除同类别中大于阈值的候选框；
• class_names：类别列表，读取classes_path；
• anchors：anchor box列表，读取anchors_path；
• model_image_size：模型所检测图像的尺寸，输入图像都需要按此填充；
• colors：通过HSV色域，生成随机颜色集合，数量等于类别数class_names；
• boxes、scores、classes：检测的核心输出，函数generate()所生成，是模型的输出封装。

实现：

self.anchors_path = 'configs/yolo_anchors.txt'  # Anchors
self.model_path = 'model_data/yolo_weights.h5'  # 模型文件
self.classes_path = 'configs/coco_classes.txt'  # 类别文件

self.score = 0.20
self.iou = 0.20
self.class_names = self._get_class()  # 获取类别
self.anchors = self._get_anchors()  # 获取anchor
self.sess = K.get_session()
self.model_image_size = (416, 416)  # fixed size or (None, None), hw
self.colors = self.__get_colors(self.class_names)
self.boxes, self.scores, self.classes = self.generate()
复制代码

在__get_colors()中：

• 将HSV的第0位H值，按1等分，其余SV值，均为1，生成一组HSV列表；
• 调用hsv_to_rgb，将HSV色域转换为RGB色域；
• 0~1的RGB值乘以255，转换为完整的颜色值，(0~255)；
• 随机shuffle颜色列表；

实现：

@staticmethod def __get_colors(names):
    # 不同的框，不同的颜色
    hsv_tuples = [(float(x) / len(names), 1., 1.)
                  for x in range(len(names))]  # 不同颜色
    colors = list(map(lambda x: colorsys.hsv_to_rgb(*x), hsv_tuples))
    colors = list(map(lambda x: (int(x[0] * 255), int(x[1] * 255), int(x[2] * 255)), colors))  # RGB
    np.random.seed(10101)
    np.random.shuffle(colors)
    np.random.seed(None)

    return colors
复制代码

选择HSV划分，而不是RGB的原因是，HSV的颜色值偏移更好，画出的框，颜色更容易区分。

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3. 输出封装

boxes、scores、classes是在模型的基础上，继续封装，由函数generate()所生成，其中：

• boxes：框的四个点坐标，(top, left, bottom, right)；
• scores：框的类别置信度，融合框置信度和类别置信度；
• classes：框的类别；

在函数generate()中，设置参数：

• num_anchors：anchor box的总数，一般是9个；
• num_classes：类别总数，如COCO是80个类；
• yolo_model：由yolo_body所创建的模型，调用load_weights加载参数；

实现：

num_anchors = len(self.anchors)  # anchors的数量
num_classes = len(self.class_names)  # 类别数

self.yolo_model = yolo_body(Input(shape=(416, 416, 3)), 3, num_classes)
self.yolo_model.load_weights(model_path)  # 加载模型参数
复制代码

接着，设置input_image_shape为placeholder，即TF中的参数变量。在yolo_eval中：

• 继续封装yolo_model的输出output；
• anchors，anchor box列表；
• 类别class_names的总数len()；
• 输入图片的可选尺寸，input_image_shape，即(416, 416)；
• score_threshold，框的整体置信度阈值score；
• iou_threshold，同类别框的IoU阈值iou；
• 返回，框的坐标boxes，框的类别置信度scores，框的类别classes；

实现：

self.input_image_shape = K.placeholder(shape=(2,))
boxes, scores, classes = yolo_eval(
    self.yolo_model.output, self.anchors, len(self.class_names),
    self.input_image_shape, score_threshold=self.score, iou_threshold=self.iou)
return boxes, scores, classes
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输出的scores值，都会大于score_threshold，小于的在yolo_eval()中已被删除。

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4. YOLO评估

在函数yolo_eval()中，完成预测逻辑的封装，其中输入：

• yolo_outputs：YOLO模型的输出，3个尺度的列表，即13-26-52，最后1维是预测值，由255=3x(5+80)组成，3是每层的anchor数，5是4个框值xywh和1个框中含有物体的置信度，80是COCO的类别数；
• anchors：9个anchor box的值；
• num_classes：类别个数，COCO是80个类别；
• image_shape：placeholder类型的TF参数，默认(416, 416)；
• max_boxes：图中每个类别的最大检测框数，20个；
• score_threshold：框置信度阈值，小于阈值的框被删除，需要的框较多，则调低阈值，需要的框较少，则调高阈值；
• iou_threshold：同类别框的IoU阈值，大于阈值的重叠框被删除，重叠物体较多，则调高阈值，重叠物体较少，则调低阈值；

其中，yolo_outputs格式，如下：

[(?, 13, 13, 255), (?, 26, 26, 255), (?, 52, 52, 255)]
复制代码

其中，anchors列表，如下：

[(10,13), (16,30), (33,23), (30,61), (62,45), (59,119), (116,90), (156,198), (373,326)]
复制代码

实现：

boxes, scores, classes = yolo_eval(
    self.yolo_model.output, self.anchors, len(self.class_names),
    self.input_image_shape, score_threshold=self.score, iou_threshold=self.iou)

def yolo_eval(yolo_outputs, anchors, num_classes, image_shape,
              max_boxes=20, score_threshold=.6, iou_threshold=.5):
复制代码

接着，处理参数：

• num_layers，输出特征图的层数，3层；
• anchor_mask，将anchors划分为3个层，第1层13x13是678，第2层26x26是345，第3层52x52是012；
• input_shape：输入图像的尺寸，也就是第0个特征图的尺寸乘以32，即13x32=416，这与Darknet的网络结构有关。

num_layers = len(yolo_outputs)
anchor_mask = [[6, 7, 8], [3, 4, 5], [0, 1, 2]] if num_layers == 3 else [[3, 4, 5], [1, 2, 3]]  # default setting
input_shape = K.shape(yolo_outputs[0])[1:3] * 32
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特征图越大，13->52，检测的物体越小，需要的anchors越小，所以anchors列表以倒序赋值。

接着，在YOLO的第l层输出yolo_outputs中，调用yolo_boxes_and_scores()，提取框_boxes和置信度_box_scores，将3个层的框数据放入列表boxes和box_scores，再拼接concatenate展平，输出的数据就是所有的框和置信度。

其中，输出的boxes和box_scores的格式，如下：

boxes: (?, 4)  # ?是框数
box_scores: (?, 80)
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实现：

boxes = []
box_scores = []
for l in range(num_layers):
    _boxes, _box_scores = yolo_boxes_and_scores(
        yolo_outputs[l], anchors[anchor_mask[l]], num_classes, input_shape, image_shape)
    boxes.append(_boxes)
    box_scores.append(_box_scores)
boxes = K.concatenate(boxes, axis=0)
box_scores = K.concatenate(box_scores, axis=0)
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concatenate的作用是：将多个层的数据展平，因为框已经还原为真实坐标，不同尺度没有差异。

在函数yolo_boxes_and_scores()中：

• yolo_head的输出：box_xy是box的中心坐标，(0~1)相对位置；box_wh是box的宽高，(0~1)相对值；box_confidence是框中物体置信度；box_class_probs是类别置信度；
• yolo_correct_boxes，将box_xy和box_wh的(0~1)相对值，转换为真实坐标，输出boxes是(y_min,x_min,y_max,x_max)的值；
• reshape，将不同网格的值展平为框的列表，即(?,13,13,3,4)->(?,4)；
• box_scores是框置信度与类别置信度的乘积，再reshape展平，(?,80)；
• 返回框boxes和框置信度box_scores。

实现：

def yolo_boxes_and_scores(feats, anchors, num_classes, input_shape, image_shape):
    '''Process Conv layer output'''
    box_xy, box_wh, box_confidence, box_class_probs = yolo_head(
        feats, anchors, num_classes, input_shape)
    boxes = yolo_correct_boxes(box_xy, box_wh, input_shape, image_shape)
    boxes = K.reshape(boxes, [-1, 4])
    box_scores = box_confidence * box_class_probs
    box_scores = K.reshape(box_scores, [-1, num_classes])
    return boxes, box_scores
复制代码

接着：

• mask，过滤小于置信度阈值的框，只保留大于置信度的框，mask掩码；
• max_boxes_tensor，图片中每个类别的最大检测框数，max_boxes是20；

实现：

mask = box_scores >= score_threshold
max_boxes_tensor = K.constant(max_boxes, dtype='int32')
复制代码

接着：

• 通过掩码mask和类别c，筛选框class_boxes和置信度class_box_scores；
• 通过NMS，非极大值抑制，筛选出框boxes的NMS索引nms_index；
• 根据索引，选择gather输出的框class_boxes和置信class_box_scores度，再生成类别信息classes；
• 将多个类别的数据组合，生成最终的检测数据框，并返回。

实现：

boxes_ = []
scores_ = []
classes_ = []
for c in range(num_classes):
    class_boxes = tf.boolean_mask(boxes, mask[:, c])
    class_box_scores = tf.boolean_mask(box_scores[:, c], mask[:, c])
    nms_index = tf.image.non_max_suppression(
        class_boxes, class_box_scores, max_boxes_tensor, iou_threshold=iou_threshold)
    class_boxes = K.gather(class_boxes, nms_index)
    class_box_scores = K.gather(class_box_scores, nms_index)
    classes = K.ones_like(class_box_scores, 'int32') * c
    boxes_.append(class_boxes)
    scores_.append(class_box_scores)
    classes_.append(classes)
boxes_ = K.concatenate(boxes_, axis=0)
scores_ = K.concatenate(scores_, axis=0)
classes_ = K.concatenate(classes_, axis=0)
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输出格式：

boxes_: (?, 4)
scores_: (?,)
classes_: (?,)
复制代码

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5. 检测方法

第1步，图像处理：

1. 将图像等比例转换为检测尺寸，检测尺寸需要是32的倍数，周围进行填充；
2. 将图片增加1维，符合输入参数格式；

if self.model_image_size != (None, None):  # 416x416, 416=32*13，必须为32的倍数，最小尺度是除以32
    assert self.model_image_size[0] % 32 == 0, 'Multiples of 32 required'
    assert self.model_image_size[1] % 32 == 0, 'Multiples of 32 required'
    boxed_image = letterbox_image(image, tuple(reversed(self.model_image_size)))  # 填充图像
else:
    new_image_size = (image.width - (image.width % 32), image.height - (image.height % 32))
    boxed_image = letterbox_image(image, new_image_size)
image_data = np.array(boxed_image, dtype='float32')
print('detector size {}'.format(image_data.shape))
image_data /= 255.  # 转换0~1
image_data = np.expand_dims(image_data, 0)  # 添加批次维度，将图片增加1维
复制代码

第2步，feed数据，图像，图像尺寸；

out_boxes, out_scores, out_classes = self.sess.run(
    [self.boxes, self.scores, self.classes],
    feed_dict={
        self.yolo_model.input: image_data,
        self.input_image_shape: [image.size[1], image.size[0]],
        K.learning_phase(): 0
    })
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第3步，绘制边框，自动设置边框宽度，绘制边框和类别文字，使用Pillow绘图库。

font = ImageFont.truetype(font='font/FiraMono-Medium.otf',
                          size=np.floor(3e-2 * image.size[1] + 0.5).astype('int32'))  # 字体
thickness = (image.size[0] + image.size[1]) // 512  # 厚度
for i, c in reversed(list(enumerate(out_classes))):
    predicted_class = self.class_names[c]  # 类别
    box = out_boxes[i]  # 框
    score = out_scores[i]  # 执行度

    label = '{} {:.2f}'.format(predicted_class, score)  # 标签
    draw = ImageDraw.Draw(image)  # 画图
    label_size = draw.textsize(label, font)  # 标签文字

    top, left, bottom, right = box
    top = max(0, np.floor(top + 0.5).astype('int32'))
    left = max(0, np.floor(left + 0.5).astype('int32'))
    bottom = min(image.size[1], np.floor(bottom + 0.5).astype('int32'))
    right = min(image.size[0], np.floor(right + 0.5).astype('int32'))
    print(label, (left, top), (right, bottom))  # 边框

    if top - label_size[1] >= 0:  # 标签文字
        text_origin = np.array([left, top - label_size[1]])
    else:
        text_origin = np.array([left, top + 1])

    # My kingdom for a good redistributable image drawing library.
    for i in range(thickness):  # 画框
        draw.rectangle(
            [left + i, top + i, right - i, bottom - i],
            outline=self.colors[c])
    draw.rectangle(  # 文字背景
        [tuple(text_origin), tuple(text_origin + label_size)],
        fill=self.colors[c])
    draw.text(text_origin, label, fill=(0, 0, 0), font=font)  # 文案
    del draw
复制代码

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补充

1. concatenate

concatenate将相同维度的数据元素连接到一起。

实现：

from keras import backend as K

sess = K.get_session()

a = K.constant([[2, 4], [1, 2]])
b = K.constant([[3, 2], [5, 6]])
c = [a, b]
c = K.concatenate(c, axis=0)

print(sess.run(c))
"""
[[2. 4.] [1. 2.] [3. 2.] [5. 6.]]
"""
复制代码

2. gather

gather以索引选择列表元素。

实现：

from keras import backend as K

sess = K.get_session()

a = K.constant([[2, 4], [1, 2], [5, 6]])
b = K.gather(a, [1, 2])

print(sess.run(b))
"""
[[1. 2.] [5. 6.]]
"""
复制代码

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OK, that's all! Enjoy it!

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