SSD: Single Shot MultiBox Detector 模型fine-tune和网络架构

前言

博主在上一篇中提到了两种可能的改进方法。其中方法1,扩充类似数据集,详见Udacity Self-Driving 目标检测数据集简介与使用 ,由于一些原因,并未对此数据集做过多探索,一次简单训练下,mAP为64%左右,这还需要进一步探索。而方法2,说的是fine-tune已经训练好的SSD model,最近没来得及进行调参,初次实验效果有限,先把过程和原理记录下来,免得忘了,然后还会说下SSD的网络架构。

SSD模型fine-tune

CNN fine-tune

model fine-tune,就是模型微调的意思。举个例子说明一下:假如给你一个新的数据集做图片分类,这个数据集是关于汽车的,不过样本量很少,如果从零开始训练CNN(Alexnet或者VGG),容易过拟合。那怎么办呢?于是想到了迁移学习,用别人训练好的Imagenet模型来做,继承现有模型学到的特征“知识”,这样再训练的效果就会好一些。

SSD检测任务也适用fine-tune策略。之前博主介绍的SSD经典训练方法也算是一种fine-tune,为什么这么说,因为我们使用VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced.caffemodel这个预训练模型,这其实是作者在Imagenet上训练的一个变种VGG,已经具备了一定的分类特征提取能力,我们继承这些“知识”,有利于模型的快速收敛。

其实,我们也可以直接去学习训练好的SSD的模型“知识”。比如,作者在COCO数据集上训练了一个SSD检测模型,这个模型对90类物体有较好的检测能力,现在我们只对其中的汽车和行人感兴趣,就只想检测这两类(COCO数据集当然也包含这两类),手头还有KITTI数据集等,现在就可以在这个模型的基础上去fine-tune,copy大部分有用的检测“知识”,并且专心学习两类物体特有的“知识”。

这里以COCO为例,介绍一下如何使用新数据集去fine-tune一个SSD COCO model,默认是SSD300x300。首先是下载07+12+COCO ,这个是作者用VOC数据集去微调COCO模型的范例,我们以此为蓝本进行修改,主要修改点是数据集以及预训练的模型。

下载压缩包,找到finetune_ssd_pascal.py文件,打开后可以看到和之前的ssd_pascal.py区别不是很大,重要的是这么一句:

pretrain_model = "models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300_coco/VGG_coco_SSD_300x300.caffemodel"

这就是预训练的模型,可以下载的,在作者主页找到COCO models: trainval35k,下载解压可得到VGG_coco_SSD_300x300_iter_400000.caffemodel ,再改个名字放到对应路径就行。接下来给复制一份脚本,命名为finetune_ssd_kitti.py ,然后修改成各种KITTI相关的名称和路径,类别数量也要改(可参考之前博文修改)。

下面运行命令开始训练看看:

$ cd caffe
$ python examples/ssd/finetune_ssd_kitti.py

发现有大bug,错误描述如下:

Cannot copy param 0 weights from layer 'conv4_3_norm_mbox_conf'; shape mismatch.  Source param shape is 324 512 3 3 (1492992); target param shape is 16 512 3 3 (73728). To learn this layer's parameters from scratch rather than copying from a saved net, rename the layer.
*** Check failure stack trace: ***
    @     0x7f0bddd2f5cd  google::LogMessage::Fail()
    @     0x7f0bddd31433  google::LogMessage::SendToLog()
    @     0x7f0bddd2f15b  google::LogMessage::Flush()
    @     0x7f0bddd31e1e  google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal()
    @     0x7f0bde5c34cb  caffe::Net<>::CopyTrainedLayersFrom()
    @     0x7f0bde5ca225  caffe::Net<>::CopyTrainedLayersFromBinaryProto()
    @     0x7f0bde5ca2be  caffe::Net<>::CopyTrainedLayersFrom()
    @           0x40a849  CopyLayers()
    @           0x40bca4  train()
    @           0x4077c8  main
    @     0x7f0bdc4c6830  __libc_start_main
    @           0x408099  _start
    @              (nil)  (unknown)
Aborted (core dumped)

这个问题困扰了几天,后来才知道,COCO模型有81类,而本次训练的文件只有4类,conf层没有办法共享权值。解决方法就是把conf层改个名字,跳过这些层的fine-tune,意味着这部分层的参数需要从零学起。至于loc层则可以不改名,因为位置坐标和类别无关,所有类别均可共享。那么,注意到该脚本下有两个一模一样的CreateMultiBoxHead函数:

mbox_layers = CreateMultiBoxHead(net, data_layer='data', from_layers=mbox_source_layers,
        use_batchnorm=use_batchnorm, min_sizes=min_sizes, max_sizes=max_sizes,
        aspect_ratios=aspect_ratios, steps=steps, normalizations=normalizations,
        num_classes=num_classes, share_location=share_location, flip=flip, clip=clip,
        prior_variance=prior_variance, kernel_size=3, pad=1, lr_mult=lr_mult)

现在,仅需要在这两个函数中添加参数conf_postfix='_kitti'就可以把conf层的名字修改了,其实就是在所有’conf’字符后面添加了’kitti’字样,新函数就变成了:

mbox_layers = CreateMultiBoxHead(net, data_layer='data', from_layers=mbox_source_layers,
        use_batchnorm=use_batchnorm, min_sizes=min_sizes, max_sizes=max_sizes,
        aspect_ratios=aspect_ratios, steps=steps, normalizations=normalizations,
        num_classes=num_classes, share_location=share_location, flip=flip, clip=clip,
        prior_variance=prior_variance, kernel_size=3, pad=1, lr_mult=lr_mult, conf_postfix='_kitti')

然后再运行命令,就可以正常开始训练了。博主所用脚本可以参考一下:finetune_ssd_kitti.py

一开始使用默认solver训练了一次,120000迭代,mAP勉强达到63%,感觉还是不够看的。后来觉着默认solver中的学习率策略可能不太对,如果使用大的学习率(比如0.001)训练太久的话,原有caffemodel的基础权重可能会被破坏的比较厉害,那效果就会打折扣,因此有大神建议博主可以每隔10000次迭代降低学习率为一半,就是暂时没空尝试,如果有效果再更新吧。

SSD网络架构

VGGNet-SSD网络结构图

如果只是训练想VGGNet的SSD,并不用太关心SSD的网络结构,毕竟有python脚本可用。可是如果要想进一步修改网络,比如把基础网络换成Mobilenet,Resnet等,或者是修改多层融合检测层,那就需要简单了解SSD的基本结构。

SSD论文给的图是这样的,大致知道了结构,细节还是看不懂。

SSD: Single Shot MultiBox Detector 模型fine-tune和网络架构_第1张图片

当然,有人会把prototxt放进这个Netscope 中,得到可视化的结构,这是最直接的方法了,为了方便表示,训练网络train.prototxt的架构用如下简图表示(新标签页中打开可看到大图)。

SSD: Single Shot MultiBox Detector 模型fine-tune和网络架构_第2张图片

说明一下,为了简便,没有完整反映出6个bottom输入层;图中的“*”号表示省略写法,比如第一行的 *_perm展开后就表示conv4_3_norm_mbox_loc_perm,其他以此类推;然后mbox_priorbox层均有有第二个bottom输入,即data层,不过这里没有画出来。

下面以VGGNet-SSD为例,结合prototxt源文件说一下网络结构。

数据层

这里的数据层类型是AnnotatedData,是作者自己写的。里面有很多复杂的设置,并不能完全看懂,所以也不好随意修改,主要注意下lmdb的source,batch_size以及label_map_file即可。

# 数据层
name: "VGG_VOC0712_SSD_300x300_train"
layer {
  name: "data"
  type: "AnnotatedData"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    mirror: true
    mean_value: 104
    mean_value: 117
    mean_value: 123
    resize_param {
      prob: 1
      resize_mode: WARP
      height: 300
      width: 300
      interp_mode: LINEAR
      interp_mode: AREA
      interp_mode: NEAREST
      interp_mode: CUBIC
      interp_mode: LANCZOS4
    }
    emit_constraint {
      emit_type: CENTER
    }
    distort_param {
      brightness_prob: 0.5
      brightness_delta: 32
      contrast_prob: 0.5
      contrast_lower: 0.5
      contrast_upper: 1.5
      hue_prob: 0.5
      hue_delta: 18
      saturation_prob: 0.5
      saturation_lower: 0.5
      saturation_upper: 1.5
      random_order_prob: 0.0
    }
    expand_param {
      prob: 0.5
      max_expand_ratio: 4.0
    }
  }
  data_param {
    source: "examples/VOC0712/VOC0712_trainval_lmdb"
    batch_size: 32
    backend: LMDB
  }
  annotated_data_param {
    batch_sampler {
      max_sample: 1
      max_trials: 1
    }
    batch_sampler {
      sampler {
        min_scale: 0.3
        max_scale: 1.0
        min_aspect_ratio: 0.5
        max_aspect_ratio: 2.0
      }
      sample_constraint {
        min_jaccard_overlap: 0.1
      }
      max_sample: 1
      max_trials: 50
    }
    batch_sampler {
      sampler {
        min_scale: 0.3
        max_scale: 1.0
        min_aspect_ratio: 0.5
        max_aspect_ratio: 2.0
      }
      sample_constraint {
        min_jaccard_overlap: 0.3
      }
      max_sample: 1
      max_trials: 50
    }
    batch_sampler {
      sampler {
        min_scale: 0.3
        max_scale: 1.0
        min_aspect_ratio: 0.5
        max_aspect_ratio: 2.0
      }
      sample_constraint {
        min_jaccard_overlap: 0.5
      }
      max_sample: 1
      max_trials: 50
    }
    batch_sampler {
      sampler {
        min_scale: 0.3
        max_scale: 1.0
        min_aspect_ratio: 0.5
        max_aspect_ratio: 2.0
      }
      sample_constraint {
        min_jaccard_overlap: 0.7
      }
      max_sample: 1
      max_trials: 50
    }
    batch_sampler {
      sampler {
        min_scale: 0.3
        max_scale: 1.0
        min_aspect_ratio: 0.5
        max_aspect_ratio: 2.0
      }
      sample_constraint {
        min_jaccard_overlap: 0.9
      }
      max_sample: 1
      max_trials: 50
    }
    batch_sampler {
      sampler {
        min_scale: 0.3
        max_scale: 1.0
        min_aspect_ratio: 0.5
        max_aspect_ratio: 2.0
      }
      sample_constraint {
        max_jaccard_overlap: 1.0
      }
      max_sample: 1
      max_trials: 50
    }
    label_map_file: "data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt"
  }
}

特征提取网络

特征提取网络由两部分构成,VGGNet和新增的8个卷积层,要点有三处。

第一,这个VGGNet不同于原版,是修改过的,全名叫VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced是作者另一篇论文ParseNet: Looking Wider to See Better的成果,然后被用到了SSD中。

第二,为什么要新增这么8个卷积层?因为在300x300输入下,conv4_3的分辨率为38x38,而到fc7层,也还有19x19,那就必须新增一些卷积层,以产生更多低分辨率的层,方便进行多层特征融合。最终作者选择了6个卷积层作为bottom,分辨率如下图所示,然后依次接上若干检测层。

卷积层 分辨率
conv4_3_norm 38x38
f7 19x19
conv6_2 10x10
conv7_2 5x5
conv8_2 3x3
conv9_2 1x1

第三,只有conv4_3加入了norm,这是为什么呢?原因仍然在论文中ParseNet中,大概是说,因为conv4_3的scale(尺度?)和其它层相比不同,才要加入norm使其均衡一些。

SSD: Single Shot MultiBox Detector 模型fine-tune和网络架构_第3张图片

# 特征提取网络
layer {
  name: "conv1_1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1_1"
  param {
    lr_mult: 1
    decay_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
    decay_mult: 0
  }
  convolution_param {
    num_output: 64
    pad: 1
    kernel_size: 3
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}
#
# 省略很多层
#
layer {
  name: "fc7"
  type: "Convolution"
  bottom: "fc6"
  top: "fc7"
  param {
    lr_mult: 1
    decay_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
    decay_mult: 0
  }
  convolution_param {
    num_output: 1024
    kernel_size: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}
layer {
  name: "relu7"
  type: "ReLU"
  bottom: "fc7"
  top: "fc7"
}

# 到此是VGG网络层,从conv1fc7

layer {
  name: "conv6_1"
  type: "Convolution"
  bottom: "fc7"
  top: "conv6_1"
  param {
    lr_mult: 1
    decay_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
    decay_mult: 0
  }
  convolution_param {
    num_output: 256
    pad: 0
    kernel_size: 1
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}
#
# 省略很多层
#
layer {
  name: "conv9_2_relu"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv9_2"
  top: "conv9_2"

# 到此是新增的8层卷积层,从conv6_1到conv9_2

多层融合检测网络

这一部分,作者选择了6个层作为bottom,在其上连接了一系列的检测相关层,这里以f7层为例,看看它作为bottom,连接了那些层。首先是loc相关层,包括fc7_mbox_loc,fc7_mbox_loc_perm和fc7_mbox_loc_flat。

# mbox_loc层,预测box的坐标,其中24=6(default box数量)x4(四个坐标)
layer {
  name: "fc7_mbox_loc"
  type: "Convolution"
  bottom: "fc7"
  top: "fc7_mbox_loc"
  param {
    lr_mult: 1
    decay_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
    decay_mult: 0
  }
  convolution_param {
    num_output: 24
    pad: 1
    kernel_size: 3
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}
# mbox_loc_perm层,将上一层产生的mbox_loc重新排序  
layer {
  name: "fc7_mbox_loc_perm"
  type: "Permute"
  bottom: "fc7_mbox_loc"
  top: "fc7_mbox_loc_perm"
  permute_param {
    order: 0
    order: 2
    order: 3
    order: 1
  }
}
# mbox_loc_flat层,将perm层展平(例如将7x7展成1x49),方便拼接
layer {
  name: "fc7_mbox_loc_flat"
  type: "Flatten"
  bottom: "fc7_mbox_loc_perm"
  top: "fc7_mbox_loc_flat"
  flatten_param {
    axis: 1
  }
}

然后是conf相关层,包括fc7_mbox_conf,fc7_mbox_conf_perm和fc7_mbox_conf_flat。

# mbox_conf层,预测box的类别置信度,126=6(default box数量)x21(总类别数)
layer {
  name: "fc7_mbox_conf"
  type: "Convolution"
  bottom: "fc7"
  top: "fc7_mbox_conf"
  param {
    lr_mult: 1
    decay_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
    decay_mult: 0
  }
  convolution_param {
    num_output: 126
    pad: 1
    kernel_size: 3
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}
# box_conf_perm层,将上一层产生的mbox_conf重新排序 
layer {
  name: "fc7_mbox_conf_perm"
  type: "Permute"
  bottom: "fc7_mbox_conf"
  top: "fc7_mbox_conf_perm"
  permute_param {
    order: 0
    order: 2
    order: 3
    order: 1
  }
}
# mbox_conf_flat层,将perm层展平,方便拼接
layer {
  name: "fc7_mbox_conf_flat"
  type: "Flatten"
  bottom: "fc7_mbox_conf_perm"
  top: "fc7_mbox_conf_flat"
  flatten_param {
    axis: 1
  }
}

最后是priorbox层,就只有fc7_mbox_priorbox

# mbox_priorbox层,根据标注信息,经过转换,在cell中产生box真实值
layer {
  name: "fc7_mbox_priorbox"
  type: "PriorBox"
  bottom: "fc7"
  bottom: "data"
  top: "fc7_mbox_priorbox"
  prior_box_param {
    min_size: 60.0
    max_size: 111.0 # priorbox的上下界为60~111
    aspect_ratio: 2
    aspect_ratio: 3 # 共同定义default box数量为6
    flip: true
    clip: false
    variance: 0.1
    variance: 0.1
    variance: 0.2
    variance: 0.2
    step: 16 # 不同层的值不同
    offset: 0.5
  }
}

下面做一个表格统计一下多层融合检测层的相关重要参数:

bottom层 conv4_3 fc7 conv6_2 conv7_2 conv8_2 conv9_2
分辨率 38x38 19x19 10x10 5x5 3x3 1x1
default box数量 4 6 6 6 4 4
loc层num_output 16 24 24 24 16 16
conf层num_output 84 126 126 126 84 84
priorbox层size 30~60 60~111 111~162 162~213 213~264 264~315
priorbox层step 8 16 32 64 100 300

Concat层

这里需要添加3个concat层,分别拼接所有的loc层,conf层以及priorbox层。

# mbox_loc层,拼接6个loc_flatlayer {
  name: "mbox_loc"
  type: "Concat"
  bottom: "conv4_3_norm_mbox_loc_flat"
  bottom: "fc7_mbox_loc_flat"
  bottom: "conv6_2_mbox_loc_flat"
  bottom: "conv7_2_mbox_loc_flat"
  bottom: "conv8_2_mbox_loc_flat"
  bottom: "conv9_2_mbox_loc_flat"
  top: "mbox_loc"
  concat_param {
    axis: 1
  }
}
# mbox_conf层,拼接6个conf_flatlayer {
  name: "mbox_conf"
  type: "Concat"
  bottom: "conv4_3_norm_mbox_conf_flat"
  bottom: "fc7_mbox_conf_flat"
  bottom: "conv6_2_mbox_conf_flat"
  bottom: "conv7_2_mbox_conf_flat"
  bottom: "conv8_2_mbox_conf_flat"
  bottom: "conv9_2_mbox_conf_flat"
  top: "mbox_conf"
  concat_param {
    axis: 1
  }
}
# mbox_priorbox层,拼接6个mbox_priorboxlayer {
  name: "mbox_priorbox"
  type: "Concat"
  bottom: "conv4_3_norm_mbox_priorbox"
  bottom: "fc7_mbox_priorbox"
  bottom: "conv6_2_mbox_priorbox"
  bottom: "conv7_2_mbox_priorbox"
  bottom: "conv8_2_mbox_priorbox"
  bottom: "conv9_2_mbox_priorbox"
  top: "mbox_priorbox"
  concat_param {
    axis: 2
  }
}

损失层

损失层类型是MultiBoxLoss,这也是作者自己写的,在smooth_L1损失层基础上修改。损失层的bottom是三个concat层以及data层中的label,参数一般不需要改,注意其中的num_classes即可。

# 损失层
layer {
  name: "mbox_loss"
  type: "MultiBoxLoss"
  bottom: "mbox_loc"
  bottom: "mbox_conf"
  bottom: "mbox_priorbox"
  bottom: "label"
  top: "mbox_loss"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  propagate_down: true
  propagate_down: true
  propagate_down: false
  propagate_down: false
  loss_param {
    normalization: VALID
  }
  multibox_loss_param {
    loc_loss_type: SMOOTH_L1
    conf_loss_type: SOFTMAX
    loc_weight: 1.0
    num_classes: 21
    share_location: true
    match_type: PER_PREDICTION
    overlap_threshold: 0.5
    use_prior_for_matching: true
    background_label_id: 0
    use_difficult_gt: true
    neg_pos_ratio: 3.0
    neg_overlap: 0.5
    code_type: CENTER_SIZE
    ignore_cross_boundary_bbox: false
    mining_type: MAX_NEGATIVE
  }
}

至此,SSD的训练网络train.prototxt基本介绍完毕,那测试网络test.prototxt和部署网络deploy.prototxt就很容易理解了,只需要保持特征检测网络和多层融合检测网络不变,copy修改其他部分就好了。

了解SSD网络架构,可以方便我们对网络进行修改,比如说训练一个最近热门的Mobilenet-SSD就是蛮好的的应用(自己构造网络尽量遵照VGGNet-SSD的范例)。

你可能感兴趣的:(SSD)