python检测吸烟的算法_yolov3+tensorflow+keras实现吸烟的训练全流程及识别检测

yolov3+tensorflow+keras实现吸烟的训练全流程及识别检测

弈休丶 2019-12-30 23:29:54 1591 收藏 19

分类专栏： 基于yolov3+tensorflow+keras实现吸烟的训练全流程

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一.前言

近期，在研究人工智能机器视觉领域，拜读了深度学习相关资料，在练手期间比较了各前沿的网络架构，个人认为基于darknet53网络结构的yolov3以及retinanet的faster rcnn最合适深度学习工程落地的技术选型。以下是整理的对yolov3的认知解析，同时有个基于人员吸烟检测识别的小工程练手，以望沟通学习交流。后期会继续更新对faster rcnn的认知解析。

二.yolov3理解

you only look once.采用的是多尺度预测，类似FPN；更好的基础分类网络(类ResNet)和分类器。yolov3使用逻辑回归预测每个边界框(bounding box)的对象分数。如果先前的边界框比之前的任何其他边界框重叠ground truth对象，则该值应该为1。如果以前的边界框不是最好的，但是确实将ground truth对象重叠了一定的阈值以上，我们会忽略这个预测。yolov3只为给每个groun truth对象分配一个边界框，如果之前的边界框未分配给grounding box对象，则不会对坐标或类别预测造成损失。yolo3在训练过程中，使用二元交叉熵损失来进行类别预测。yolo3创新地使用了金字塔网络，是端到端，输入图像，一次性输出每个栅格预测的一种或多种物体。每个格子可以预测B个bounding box，但是最终只选择IOU最高的bounding box作为物体检测输出，即每个格子最多只预测出一个问题。当物体占画面比例较小，如图像中包含牲畜或鸟群时，每个格子包含多个物体，但只能检测出其中一个。

1. 分类器：

YOLOv3不使用Softmax对每一个框进行分类，而使用多个logistic分类器，因为Softmax不适用于多标签分类，用独立的多个logistic分类器准确率也不会下降。分类损失采用binary cross-entropy loss.

2. 多尺度预测

每种尺度预测3个box，anchor的设计方式仍然适用聚类，得到9个聚类中心，将其按照大小均分给3种尺度。尺度1：在基础网络之后添加一些卷积层再输出box信息；尺度2：在尺度1中的倒数第二层卷积层上采样(×2)再与最后一个16×16大小的特征图相加，再次通过多个卷积后输出box信息。相比尺度1变大两倍；尺度3：与尺度2类似，使用了32×32大小的特征图。

3.基础网络

基础网络采用Darknet-53(53个卷积层)，仿RestNet，与ResNet-10或ResNet-152正确率接近，采用2562563作为输入。基础网络如下：

4.YOLO3算法的基本思想

首先通过特征提取网络对输入图像提取特征，得到一定大小的特征图，比如13×13(相当于416416图片大小 )，然后将输入图像分成13 ×13个grid cells，接着如果GT中某个目标的中心坐标落在哪个grid cell中，那么就由该grid cell来预测该目标。每个grid cell都会预测3固定数量的边界框(YOLO v1中是2个，YOLO v2中是5个，YOLO v3中是3个，这几个边界框的初始大小是不同的)

预测得到的输出特征图有两个维度是提取到的特征的维度，比如13 × 13，还有一个维度(深度)是 B ×(5+C)，注：YOLO v1中是(B×5+C)，其中B表示每个grid cell预测的边界框的数量(比如YOLO v1中是2个，YOLO v2中是5个，YOLO v3中是3个)； C表示边界框的类别数(没有背景类，所以对于VOC数据集是20)，5表示4个坐标信息和一个目标性得分(objectness score)

5.类别预测

大多数分类器假设输出标签是互斥的。 如果输出是互斥的目标类别，则确实如此。 因此，YOLO应用softmax函数将得分转换为总和为1的概率。 而YOLOv3使用多标签分类。 例如，输出标签可以是“行人”和“儿童”，它们不是非排他性的。 (现在输出的总和可以大于1)

YOLOv3用多个独立的逻辑(logistic)分类器替换softmax函数，以计算输入属于特定标签的可能性。在计算分类损失时，YOLOv3对每个标签使用二元交叉熵损失。 这也避免使用softmax函数而降低了计算复杂度。

三.yolov3对比情况

算法很快，因为我们把目标检测问题看做一个回归问题，在测试时，我们在整个图片上运行我们的神经网络来进行目标检测

在检测过程中，因为是在整个图片上运行网络，和滑动窗口方法和区域提议方法不同，这些方法都是以图片的局部作为输入，即已经划分好的可能存在目标的区域；而yolo则是近以整张图片作为输入，此yolo在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。

yolo可以学到物体的泛化特征，当yolo在自然图像上做训练，在艺术品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等物体检测系统要好，因为yolo可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。

在输入 320 × 320 的图片后，YOLOv3 能在 22 毫秒内完成处理，并取得 28.2 mAP 的检测精准度，它的精准度和 SSD 相当，但是速度要快 3 倍。当我们用老的 .5 IOU mAP 检测指标时，YOLOv3 的精准度也是相当好的。在 Titan X 环境下，YOLOv3 在 51 毫秒内实现了 57.9 AP50 的精准度，和 RetinaNet 在 198 毫秒内的 57.5 AP50 相当，但是 YOLOv3 速度要快 3.8 倍。

区域建议方法将分类器限制在特定区域。YOLO在预测边界框时访问整个图像，YOLO在背景区域显示的假阳性更少。

YOLO每个网格单元检测一个对象。它加强了预测的空间多样性。

Darknet53新网络比Darknet-19功能强大，也比ResNet-101或ResNet-152更有效，以下是一些ImageNet结果

就COCO的mAP指标而言，yolo3与ssd及faster rcnn比较如下

yolo3与Faster R-CNN、ResNet、SSD等训练算法比较，yolo3的速度与精确度远远大于他们，具体如下：

四.练手工程

1. 基本环境、工具准备：

win10(x64)

显卡gtx1060

python3.6

cuda_9.0.176_win10

cudnn-9.0-windows10-x64-v7

tensorflow-gpu1.7.0

pycharm

labelImg

voc2007数据集

2. 数据集说明：

PASCAL VOC challenge: voc挑战在2005年至2012年间展开，该数据集中有20个分类，该数据集包含11530张用于训练和验证的图像，以下是数据集中20个分类：人、鸟、猫、牛、狗、马、羊、飞机、自行车、船、巴士、汽车、摩托车、火车、瓶、椅子、餐桌、盆栽植物、沙发、电视/监视器，平均每个图像有2.4个目标。下载链接：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/

ImageNet数据集：ImageNet拥有分类、定位和检测任务评估的数据。与分类数据相似，定位任务有1000个类别。正确率是根据Top5检测结果计算出来的，对200个检测问题有470000个图像，平均每个图像有1.1个目标。下载链接：http://image-net.org/download-images

COCO:MS coco的全称是Microsoft Common Objects in Context,起源于微软与2014年出资标注的Microsoft COCO数据集，与ImageNet竞赛一样，被视为是计算机视觉领域最受关注和权威的比赛之一。在ImageNet竞赛停办后，COCO竞赛就成为是当前目标识别、检测等领域的一个最权威、最重要的标杆，也是目前该领域在国际上唯一能汇集Google、微软、Facebook以及国内外众多顶尖院校和优秀创新企业共同参与的大赛。COO数据集包含20万个图像，80个类别中有超过50万个目标标注，他是广泛公开的目标检测数据库，平均每个图像的目标数为7.2下载链接：http://cocodataset.org/ 类别包含：person,bicycle,car,motorbike,aeroplane,bus,train,truck,boat,traffic light,fire hydrant,stop sign,parking meter,bench,bird,cat,dog,horse,sheep,cow,elephant,bear,zebra,giraffe,backpack,umbrella,handbag,tie,suitcase,frisbee,skis,snowboard,sports ball,kite,baseball bat,baseball glove,skateboard,surfboard,tennis racket,bottle,wine glass,cup,fork,knife,spoon,bowl,banana,apple,sandwich,orange,broccoli,carrot,hot dog,pizza,donut,cake,chair,sofa,pottedplant,bed,diningtable,toilet,tvmonitor,laptop,mouse,remote,keyboard,cell phone,microwave,oven,toaster,sink,refrigerator,book,clock,vase,scissors,teddy bear,hair drier,toothbrush

本文练手工具是基于VOC2007格式，通过爬虫工具建立的自己的数据集

3. 训练前准备：

建立VOC2007数据集文件夹(ImageSets下还需建立Main文件集)，如下：

import os

from config import cfg

def mkdir(path):

# 去除首位空格

path = path.strip()

# 去除尾部 \ 符号

path = path.rstrip("\\")

# 判断路径是否存在

# 存在 True

# 不存在 False

isExists = os.path.exists(path)

# 判断结果

if not isExists:

# 如果不存在则创建目录

# 创建目录操作函数

os.makedirs(path)

print(path + ' 创建成功')

return True

else:

# 如果目录存在则不创建，并提示目录已存在

print(path + ' 目录已存在')

return False

if __name__=='__main__':

rootPath = cfg.ROOT.PATH

mkdir(os.path.join(rootPath, 'Annotations'))

mkdir(os.path.join(rootPath,'ImageSets'))

mkdir(os.path.join(rootPath,'JPEGImages'))

mkdir(os.path.join(rootPath,'ImageSets/Main'))

把所有的图片都复制到JPEGImages里面

利用LabelImg生成每张图片的配置文件

划分训练集、验证集、测试集：过去，人们运用机器学习传统的方法，一般将训练集和测试集划分为7:3，若有验证集，则划分为6:2:2这样划分确实很科学(万级别以下)，但到了大数据时代，数据量徒增为百万级别，此时我们不需要那么多的验证集和训练集。这时只需要拉出来1W条当验证集，1W条来当测试集，就能很好的工作了,，甚至可以达到99.5：0.3：0.2。(训练集是用来训练模型的，通过尝试不同的方法和思路使用训练集来训练不同的模型，再通过验证集使用交叉验证来挑选最优的模型，通过不断的迭代来改善模型在验证集上的性能，最后再通过测试集来评估模型的性能。如果数据集划分的好，可以提高模型的应用速度。如果划分的不好则会大大影响模型的应用的部署，甚至可能会使得我们之后所做的工作功亏一篑。)，这里因为数据集不多，我们采用9:1开展训练工作

在Imagesets根据标注结果xml生成yolo3所需的train.txt,val.txt,test.txt，trainval.txt 保存至ImageSets/Main

import os

import random

from config import cfg

# # trainval集占整个数据集的百分比,剩下的就是test集所占的百分比

trainval_percent = cfg.ROOT.TRAIN_VAL_PERCENT

# train集占trainval集的百分比, 剩下的就是val集所占的百分比

train_percent = cfg.ROOT.TRAIN_PERCENT

rootPath = cfg.ROOT.PATH

xmlfilepath = os.path.join(rootPath, 'Annotations')

txtsavepath = 'ImageSets'

total_xml = os.listdir(os.path.join(rootPath, xmlfilepath))

# 总数据集个数

num = len(total_xml)

list = range(num)

tv = int(num * trainval_percent)

tr = int(tv * train_percent)

trainval = random.sample(list, tv)

train = random.sample(trainval, tr)

#用来训练和验证的图片文件的文件名列表

ftrainval = open(os.path.join(rootPath, 'ImageSets/Main/trainval.txt'), 'w')

#用来测试的图片文件的文件名列表

ftest = open(os.path.join(rootPath, 'ImageSets/Main/test.txt'), 'w')

#是用来训练的图片文件的文件名列表

ftrain = open(os.path.join(rootPath, 'ImageSets/Main/train.txt'), 'w')

#是用来验证的图片文件的文件名列表

fval = open(os.path.join(rootPath, 'ImageSets/Main/val.txt'), 'w')

for i in list:

name = total_xml[i][:-4] + '\n'

if i in trainval:

# 写到训练和验证集

ftrainval.write(name)

if i in train:

# 在训练集里的写到测试集里

ftest.write(name)

else:

# 不在训练集里，写到验证集

fval.write(name)

else:

# 写到训练集

ftrain.write(name)

ftrainval.close()

ftrain.close()

fval.close()

ftest.close()

修改yolov3源码的voc_annotation.py文件，执行生产新的三个txt文件：test.txt,train.txt,val.txt

使用k-means聚类算法生成对应自己样本的anchor box尺寸

修改参数文件yolo3.cfg,找到[yolo]节点，修改以下三个地方，共计三个节点： fiters: 3*(5+len(classes))、classes:len(classes)=1(因为只需要识别烟)、random:默认1，显卡内存小改为0

新增model_data下的文件，放入你的类别，coco、voc这两个文件都需要放入，修改类别名称为smoking

4. 修改代码，开始训练。

以下代码是基于原有权重的.weights文件继续训练,需要执行python convert.py -w yolov3.cfg model/yolov3.weights model/yolo_weights.h5 转成keras可用.h5权重文件，然后在源码的train.py训练。若需全新训练的代码，可在我的github下载train.py。(batch_size设为8，epoch设为5000，连续运行18个小时左右，loss将为0.01以下即可。)

import numpy as np

import keras.backend as K

from keras.layers import Input, Lambda

from keras.models import Model

from keras.optimizers import Adam

from keras.callbacks import TensorBoard, ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateau, EarlyStopping

import os

import sys

sys.path.append('..')

from yolov3.model import preprocess_true_boxes, yolo_body, tiny_yolo_body, yolo_loss

from yolov3.utils import get_random_data

from config import cfg

def _main():

annotation_path = os.path.join(cfg.ROOT.PATH, 'train.txt')

log_dir = os.path.join(cfg.ROOT.PATH, 'logs/000/')

classes_path = os.path.join(cfg.ROOT.PATH, 'Model/voc_classes.txt')

anchors_path = os.path.join(cfg.ROOT.PATH, 'Model/yolo_anchors.txt')

class_names = get_classes(classes_path)

num_classes = len(class_names)

anchors = get_anchors(anchors_path)

input_shape = cfg.ROOT.INPUT_SHAPE # multiple of 32, hw

model = create_model(input_shape, anchors, num_classes,

freeze_body=2, weights_path=os.path.join(cfg.ROOT.PATH, cfg.ROOT.PRE_TRAIN_MODEL)) # make sure you know what you freeze

logging = TensorBoard(log_dir=log_dir)

checkpoint = ModelCheckpoint(log_dir + 'ep{epoch:03d}-loss{loss:.3f}-val_loss{val_loss:.3f}.h5',

monitor='val_loss', save_weights_only=True, save_best_only=True, period=3)

# reduce_lr：当评价指标不在提升时，减少学习率，每次减少10%，当验证损失值，持续3次未减少时，则终止训练。

reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=3, verbose=1)

# early_stopping：当验证集损失值，连续增加小于0时，持续10个epoch，则终止训练。

# monitor：监控数据的类型，支持acc、val_acc、loss、val_loss等；

# min_delta：停止阈值，与mode参数配合，支持增加或下降；

# mode：min是最少，max是最多，auto是自动，与min_delta配合；

# patience：达到阈值之后，能够容忍的epoch数，避免停止在抖动中；

# verbose：日志的繁杂程度，值越大，输出的信息越多。

# min_delta和patience需要相互配合，避免模型停止在抖动的过程中。min_delta降低，patience减少；而min_delta增加，

# 则patience增加。

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0, patience=10, verbose=1)

# 训练和验证的比例

val_split = 0.1

with open(annotation_path) as f:

lines = f.readlines()

np.random.seed(10101)

np.random.shuffle(lines)

np.random.seed(None)

num_val = int(len(lines)*val_split)

num_train = len(lines) - num_val

'''

把目标当成一个输入，构成多输入模型，把loss写成一个层，作为最后的输出，搭建模型的时候，

就只需要将模型的output定义为loss，而compile的时候，

直接将loss设置为y_pred(因为模型的输出就是loss，所以y_pred就是loss)，

无视y_true，训练的时候，y_true随便扔一个符合形状的数组进去就行了。

'''

# Train with frozen layers first, to get a stable loss.

# Adjust num epochs to your dataset. This step is enough to obtain a not bad model.

if True:

model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-3), loss={

# use custom yolo_loss Lambda layer.

'yolo_loss': lambda y_true, y_pred: y_pred})

batch_size = 16

print('Train on {} samples, val on {} samples, with batch size {}.'.format(num_train, num_val, batch_size))

model.fit_generator(data_generator_wrapper(lines[:num_train], batch_size, input_shape, anchors, num_classes),

steps_per_epoch=max(1, num_train//batch_size),

validation_data=data_generator_wrapper(lines[num_train:], batch_size, input_shape, anchors, num_classes),

validation_steps=max(1, num_val//batch_size),

epochs=50,

initial_epoch=0,

callbacks=[logging, checkpoint])

# 存储最终的参数，再训练过程中，通过回调存储

model.save_weights(log_dir + 'trained_weights_stage_1.h5')

# Unfreeze and continue training, to fine-tune.

# Train longer if the result is not good.

# 全部训练

if True:

for i in range(len(model.layers)):

model.layers[i].trainable = True

model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss={'yolo_loss': lambda y_true, y_pred: y_pred}) # recompile to apply the change

print('Unfreeze all of the layers.')

batch_size = 32 # note that more GPU memory is required after unfreezing the body

print('Train on {} samples, val on {} samples, with batch size {}.'.format(num_train, num_val, batch_size))

'''

在训练中，模型调用fit_generator方法，按批次创建数据，输入模型，进行训练。其中，数据生成器wrapper是data_generator_

wrapper，用于验证数据格式，最终调用data_generator

annotation_lines：标注数据的行，每行数据包含图片路径，和框的位置信息；

batch_size：批次数，每批生成的数据个数；

input_shape：图像输入尺寸，如(416, 416)；

anchors：anchor box列表，9个宽高值；

num_classes：类别的数量；

'''

model.fit_generator(data_generator_wrapper(lines[:num_train], batch_size, input_shape, anchors, num_classes),

steps_per_epoch=max(1, num_train//batch_size),

validation_data=data_generator_wrapper(lines[num_train:], batch_size, input_shape, anchors, num_classes),

validation_steps=max(1, num_val//batch_size),

epochs=100,

initial_epoch=50,

callbacks=[logging, checkpoint, reduce_lr, early_stopping])

model.save_weights(os.path.join(cfg.ROOT.PATH, cfg.ROOT.MODEL_RSLT_NAME))

# Further training if needed.

def get_classes(classes_path):

'''loads the classes'''

with open(classes_path) as f:

class_names = f.readlines()

class_names = [c.strip() for c in class_names]

return class_names

def get_anchors(anchors_path):

'''loads the anchors from a file'''

with open(anchors_path) as f:

anchors = f.readline()

anchors = [float(x) for x in anchors.split(',')]

return np.array(anchors).reshape(-1, 2)

def create_model(input_shape, anchors, num_classes, load_pretrained=True, freeze_body=2,

weights_path=os.path.join(cfg.ROOT.PATH, cfg.ROOT.PRE_TRAIN_MODEL)):

'''

create the training model

input_shape：输入图片的尺寸，默认是(416, 416)；

anchors：默认的9种anchor box，结构是(9, 2)；

num_classes：类别个数，在创建网络时，只需类别数即可。在网络中，类别值按0~n排列，同时，输入数据的类别也是用索引表示；

load_pretrained：是否使用预训练权重。预训练权重，既可以产生更好的效果，也可以加快模型的训练速度；

freeze_body：冻结模式，1或2。其中，1是冻结DarkNet53网络中的层，2是只保留最后3个1x1的卷积层，其余层全部冻结；

weights_path：预训练权重的读取路径；

'''

K.clear_session() # 清除session

h, w = input_shape # 尺寸

image_input = Input(shape=(w, h, 3)) # 图片输入格式

num_anchors = len(anchors) # anchor数量

# YOLO的三种尺度，每个尺度的anchor数，类别数+边框4个+置信度1

y_true = [Input(shape=(h//{0:32, 1:16, 2:8}[l], w//{0:32, 1:16, 2:8}[l], \

num_anchors//3, num_classes+5)) for l in range(3)]

model_body = yolo_body(image_input, num_anchors//3, num_classes)

print('Create YOLOv3 model with {} anchors and {} classes.'.format(num_anchors, num_classes))

# 加载预训练模型

if load_pretrained:

model_body.load_weights(weights_path, by_name=True, skip_mismatch=True)

print('Load weights {}.'.format(weights_path))

if freeze_body in [1, 2]:

# Freeze darknet53 body or freeze all but 3 output layers.

num = (185, len(model_body.layers)-3)[freeze_body-1]

for i in range(num): model_body.layers[i].trainable = False

print('Freeze the first {} layers of total {} layers.'.format(num, len(model_body.layers)))

# 构建 yolo_loss

# model_body: [(?, 13, 13, 18), (?, 26, 26, 18), (?, 52, 52, 18)]

# y_true: [(?, 13, 13, 18), (?, 26, 26, 18), (?, 52, 52, 18)]

model_loss = Lambda(yolo_loss, output_shape=(1,), name='yolo_loss',

arguments={'anchors': anchors, 'num_classes': num_classes, 'ignore_thresh': 0.5})(

[*model_body.output, *y_true])

model = Model([model_body.input, *y_true], model_loss)

return model

def data_generator(annotation_lines, batch_size, input_shape, anchors, num_classes):

'''

data generator for fit_generator

annotation_lines: 所有的图片名称

batch_size：每批图片的大小

input_shape： 图片的输入尺寸

anchors: 大小

num_classes： 类别数

'''

n = len(annotation_lines)

i = 0

while True:

image_data = []

box_data = []

for b in range(batch_size):

if i==0:

# 随机排列图片顺序

np.random.shuffle(annotation_lines)

# image_data: (16, 416, 416, 3)

# box_data: (16, 20, 5) # 每个图片最多含有20个框

# 获取图片和盒子

image, box = get_random_data(annotation_lines[i], input_shape, random=True)

# 获取真实的数据根据输入的尺寸对原始数据进行缩放处理得到input_shape大小的数据图片，

# 随机进行图片的翻转，标记数据数据也根据比例改变

# 添加图片

image_data.append(image)

# 添加盒子

box_data.append(box)

i = (i+1) % n

image_data = np.array(image_data)

box_data = np.array(box_data)

# y_true是3个预测特征的列表

y_true = preprocess_true_boxes(box_data, input_shape, anchors, num_classes)

# y_true的第0和1位是中心点xy，范围是(0~13/26/52)，第2和3位是宽高wh，范围是0~1，

# 第4位是置信度1或0，第5~n位是类别为1其余为0。

# [(16, 13, 13, 3, 6), (16, 26, 26, 3, 6), (16, 52, 52, 3, 6)]

yield [image_data, *y_true], np.zeros(batch_size)

def data_generator_wrapper(annotation_lines, batch_size, input_shape, anchors, num_classes):

"""

用于条件检查

"""

# 标注图片的行数

n = len(annotation_lines)

if n==0 or batch_size<=0: return None

return data_generator(annotation_lines, batch_size, input_shape, anchors, num_classes)

if __name__ == '__main__':

_main()

5. 训练过程可视化分析：

训练过程可视化查看(命令行直接输入tensorboard --host=？ --port=？–logdir=？，命令行会返回查看地址，在谷歌浏览器输入即可查看)

6. 模型效果测试：

import colorsys

import os

from timeit import default_timer as timer

import numpy as np

from keras import backend as K

from keras.models import load_model

from keras.layers import Input

from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw

from yolov3.model import yolo_eval, yolo_body, tiny_yolo_body

from yolov3.utils import letterbox_image

import os

from keras.utils import multi_gpu_model

rootPath = "train/smoking"

class YOLO(object):

_defaults = {

"model_path": os.path.join(rootPath, 'Model/smoking.h5'),

"anchors_path": os.path.join(rootPath, 'Model/yolo_anchors.txt'),

"classes_path": os.path.join(rootPath, 'Model/coco_classes.txt'),

"score" : 0.3,

"iou" : 0.45,

"model_image_size" : (416, 416),

"gpu_num" : 1,

}

@classmethod

def get_defaults(cls, n):

if n in cls._defaults:

return cls._defaults[n]

else:

return "Unrecognized attribute name '" + n + "'"

def __init__(self, **kwargs):

self.__dict__.update(self._defaults) # set up default values

self.__dict__.update(kwargs) # and update with user overrides

self.class_names = self._get_class()

self.anchors = self._get_anchors()

self.sess = K.get_session()

self.boxes, self.scores, self.classes = self.generate()

def _get_class(self):

classes_path = os.path.expanduser(self.classes_path)

with open(classes_path) as f:

class_names = f.readlines()

class_names = [c.strip() for c in class_names]

return class_names

def _get_anchors(self):

anchors_path = os.path.expanduser(self.anchors_path)

with open(anchors_path) as f:

anchors = f.readline()

anchors = [float(x) for x in anchors.split(',')]

return np.array(anchors).reshape(-1, 2)

def generate(self):

model_path = os.path.expanduser(self.model_path)

assert model_path.endswith('.h5'), 'Keras model or weights must be a .h5 file.'

# Load model, or construct model and load weights.

num_anchors = len(self.anchors)

num_classes = len(self.class_names)

is_tiny_version = num_anchors==6 # default setting

try:

self.yolo_model = load_model(model_path, compile=False)

except:

self.yolo_model = tiny_yolo_body(Input(shape=(None,None,3)), num_anchors//2, num_classes) \

if is_tiny_version else yolo_body(Input(shape=(None,None,3)), num_anchors//3, num_classes)

self.yolo_model.load_weights(self.model_path) # make sure model, anchors and classes match

else:

assert self.yolo_model.layers[-1].output_shape[-1] == \

num_anchors/len(self.yolo_model.output) * (num_classes + 5), \

'Mismatch between model and given anchor and class sizes'

print('{} model, anchors, and classes loaded.'.format(model_path))

# Generate colors for drawing bounding boxes.

hsv_tuples = [(x / len(self.class_names), 1., 1.)

for x in range(len(self.class_names))]

self.colors = list(map(lambda x: colorsys.hsv_to_rgb(*x), hsv_tuples))

self.colors = list(

map(lambda x: (int(x[0] * 255), int(x[1] * 255), int(x[2] * 255)),

self.colors))

np.random.seed(10101) # Fixed seed for consistent colors across runs.

np.random.shuffle(self.colors) # Shuffle colors to decorrelate adjacent classes.

np.random.seed(None) # Reset seed to default.

# Generate output tensor targets for filtered bounding boxes.

self.input_image_shape = K.placeholder(shape=(2, ))

if self.gpu_num>=2:

self.yolo_model = multi_gpu_model(self.yolo_model, gpus=self.gpu_num)

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

def detect_image(self, image):

start = timer()

if self.model_image_size != (None, None):

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)))

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(image_data.shape)

image_data /= 255.

image_data = np.expand_dims(image_data, 0) # Add batch dimension.

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

})

print('Found {} boxes for {}'.format(len(out_boxes), 'img'))

font = ImageFont.truetype(font='../resources/font/FiraMono-Medium.otf',

size=np.floor(3e-2 * image.size[1] + 0.5).astype('int32'))

thickness = (image.size[0] + image.size[1]) // 300

for i, c in reversed(list(enumerate(out_classes))):

predicted_class = self.class_names[c]

box = out_boxes[i]

score = out_scores[i]

label = '{} {:.2f}'.format(predicted_class, score)

draw = ImageDraw.Draw(image)

label_size = draw.textsize(label, font)

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))

if top - label_size[1] >= 0:

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):

draw.rectangle(

[left + i, top + i, right - i, bottom - i],

outline=self.colors[c])

draw.rectangle(

[tuple(text_origin), tuple(text_origin + label_size)],

fill=self.colors[c])

draw.text(text_origin, label, fill=(0, 0, 0), font=font)

del draw

end = timer()

print(end - start)

return image

def close_session(self):

self.sess.close()

def detect_video(yolo, video_path, output_path=""):

import cv2

vid = cv2.VideoCapture(video_path)

if not vid.isOpened():

raise IOError("Couldn't open webcam or video")

video_FourCC = int(vid.get(cv2.CAP_PROP_FOURCC))

video_fps = vid.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

video_size = (int(vid.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),

int(vid.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))

isOutput = True if output_path != "" else False

if isOutput:

print("!!! TYPE:", type(output_path), type(video_FourCC), type(video_fps), type(video_size))

out = cv2.VideoWriter(output_path, video_FourCC, video_fps, video_size)

accum_time = 0

curr_fps = 0

fps = "FPS: ??"

prev_time = timer()

while True:

return_value, frame = vid.read()

image = Image.fromarray(frame)

image = yolo.detect_image(image)

result = np.asarray(image)

curr_time = timer()

exec_time = curr_time - prev_time

prev_time = curr_time

accum_time = accum_time + exec_time

curr_fps = curr_fps + 1

if accum_time > 1:

accum_time = accum_time - 1

fps = "FPS: " + str(curr_fps)

curr_fps = 0

cv2.putText(result, text=fps, org=(3, 15), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,

fontScale=0.50, color=(255, 0, 0), thickness=2)

cv2.namedWindow("result", cv2.WINDOW_NORMAL)

cv2.imshow("result", result)

if isOutput:

out.write(result)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

yolo.close_session()

def detect_img(yolo):

#img = input('Input image filename:')

img = 'testImg/7_17.jpg'

try:

image = Image.open(img)

except:

print('Open Error! Try again!')

else:

r_image = yolo.detect_image(image)

r_image.show()

yolo.close_session()

if __name__ == '__main__':

#detect_img(YOLO())

detect_video(YOLO(), 'smoking_detect.mp4')

五.如何提高检测识别效果及效率

在.cfg文件中设置flag random=1, 它将通过不同分辨率来训练yolo以提高精度

分类识别用不同的识别检测引擎(如：猫狗分两个模型)

提高.cfg文件中网络的分辨率(例如h,w=608,或者任意32的倍数)，这样可以提高精度

确保数据集中每个类都带有标签，并且确保标签正确

优化标注内容(避免漏标、错标)，去除数据集中重复的图片或者多余的标注文件

丰富数据集(达到10W+)

完善网络模型结构

优化特征提取、比对算法，优化边界识别算法

识别图片预处理：去噪、加强、抖动、杂线干

针对不同应用场景，训练不同场景应用的模型，以降低识别速度换取提高识别率

训练过程加大learning_rate、识别过程略调scores、iou

对于要检测的每一个对象，训练数据集中必须至少有一个类似的对象，其形状、对象侧面、相对大小、旋转角度、倾斜、照明等条件大致相同

数据集中应包括对象的不同缩放、旋转、照明、不同的面、不同的背景的图像，最好为每个类提供2000个不同的图像，并且训练(2000*类的数量)的迭代次数加多

对于目标物体较多的图像，在.cfg文件中最后一个[yolo]层和[region]层加入max=200参数或者更高的值。(yolov3可以检测到的对象的全局最大数目是0.0615234375 (widthheight)，其中width和height是.cfg文件中[net]部分的参数)

训练小物体时(图像调整到416x416后物体小于16x16)，将[route]参数替换为layers=-1,11,将[upsample]参数改为stride=4

对于都包含小对象和大对象可以使用以下的修改模型：Full-model: 5 yolo layers: https://raw.githubusercontent.com/AlexeyAB/darknet/master/cfg/yolov3_5l.cfg Tiny-model: 3 yolo layers: https://raw.githubusercontent.com/AlexeyAB/darknet/master/cfg/yolov3-tiny_3l.cfg Spatial-full-model: 3 yolo layers: https://raw.githubusercontent.com/AlexeyAB/darknet/master/cfg/yolov3-spp.cfg

如果要训练区分左右的对象(例如左手右手，道路上左转右转标志等)，需要禁用数据翻转增强，在.cfg文件中17行左右的位置加入flip=0

一般规律——训练数据集应该包含一组您想要检测的对象的相对大小。简单来说，就是需要检测的对象在图像中的百分比是多少，那么训练的图像中也应该包含这个百分比的对象。例如：如果训练的时候目标在图像中都占80-90%，那检测的时候很可能就检测不出目标占0-10%情况。

同一个对象在不同的光照条件、侧面、尺寸、倾斜或旋转30度的情况下，对于神经网络的内部来说，都是不同的对象。因此，如果想检测更多的不同对象，就应该选择更复杂的神经网络。

在.cfg中重新计算锚(anchors)的width和height：在.cfg文件中的3个[yolo]层中的每个层中设置相同的9个锚，但是应该为每个[yolo]层更改锚点masks=的索引，以便[yolo]第一层的锚点大于60x60，第二层大于30x30，第三层剩余。此外，还应在每个[yolo]层之前更改过滤器filters=(classes + 5) * 。如果许多计算出的锚找不到适当的层，那么只需尝试使用所有的默认锚。这里提高了网络的分辨率，但是可以不需要重新训练(即使之前使用416*416分辨率训练的)。但是为了提高精度，还是建议使用更高的分辨率来重新训练。注意：如果出现了Out of memory的错误，建议提高.cfg文件中的subdivisions=16参数，改成32或者64等

在检测时，减小 yolo. py 文件参数中的 score 和 iou，如果这时候能出现框了，但是会发现效果不是很好，或者说置信度特别低，说明检测是成功的，但是训练做得比较差；如果还是不能出现框，考虑有可能检测方法错了(路径设置等)，或者是训练过程错误(类名称和索引没配置好等)。

增加业务流程控制，对识别结果进行业务处理，对识别过程进行时序分析、控制。

六.loss收敛情况解析

训练过程loss异常说明(train loss:使用训练集的样本来计算的损失，val loss使用验证集的样本来计算的损失, 过拟合：为了得到一致假设而使假设变得更严格)

train lossval loss说明

下降下降网络在不断学习收敛

下降不变网络过拟合

不变下降数据集有问题

不变不变此次条件下学习达到瓶颈

上升上升网络结构或设计参数有问题，无法收敛

若一开始loss就无穷变大，可能是训练集和验证集的数据不匹配，或者归一化量纲不对或者参数设置错误。

train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习。

train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合。

train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题。

train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目。

train loss 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题。

loss值不下降问题：模型结构和特征工程存在问题；权重初始化方案有问题；正则化过度；选择合适的激活函数、损失函数；选择合适的优化器和学习速率；训练时间不足；模型训练遇到瓶颈；batch size太大或者太小，数据导入不对，比如维度错了；数据集未打乱；数据集有问题；未进行归一化；特征工程中对数据特征的选取有问题。

LOSS持续不降，第一步先减小数据量，比方说只在单张图片上跑，使用小epochsize，观察每次LOSS下降情况，此时如果LOSS还是不下降说明网络没有学习能力，应该调整模型，一般是先把网络规模缩小，因为任何一个网络都会有学习能力，然而此时你的网络没有学习能力，则一定是你的模型有地方出错，而神经网络又是个黑盒，你只能摘除一部分网络，以排除“坏的”部分。此时网络的规模小了，又在一个相对较小的数据集上跑，必然会有个很好的学习能力。此时可以不断增加网络部件，来提高学习能力。

从训练开始就一直震荡或者发散：图片质量极差，人眼几乎无法识别其中想要识别的特征，对于网络来说相当于输入的一直都是噪音数据，比如通过resize的时候，图片的长宽比改变特别大，使图片丧失对应特征，或者tfrecord中图片大小是(m，n)，但是读取的时候，按照(n，m)读取，所以loss一直震荡无法收敛；大部分标签都是对应错误的标签；leaning rate 设置过大。

训练开始会有所下降，然后出现发散：数据标签中有错误，甚至所有标签都有一定的错误，比如生成的标签文件格式和读取标签时设置的文件格式不一样，导致读取的标签是乱码；或者为标签中存在的空格未分配对应的编码，导致读取的空格为乱码(在OCR问题中)；learning rate 设置过大。

训练开始会有所下降，然后出现震荡：loss函数中正则化系数设置有问题，或者loss函数本身有问题。比如，在序列化问题中的label_smoothing设置过大，比如设置为0.9，一般设置为0.1即可(OCR问题中)；数据标签中有错误，甚至所有标签都有一定的错误。

在自己训练新网络时，可以从0.1开始尝试，如果loss不下降的意思，那就降低，除以10，用0.01尝试，一般来说0.01会收敛，不行的话就用0.001. 学习率设置过大，很容易震荡。不过刚刚开始不建议把学习率设置过小，尤其是在训练的开始阶段。在开始阶段我们不能把学习率设置的太低否则loss不会收敛。我的做法是逐渐尝试，从0.1,0.08,0.06,0.05 …逐渐减小直到正常为止。

检查lable是否有错，有的时候图像类别的label设置成1，2，3正确设置应该为0,1,2。

训练神经网络的时候,如果不收敛你可以改变一下图像的大小,很有可能事半功万倍。

七.下载

yolov3开源代码：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3

本文练手工程GitHub：https://github.com/swliu2016/ai-core/tree/train-core-yolov3

CSDN下载地址：https://download.csdn.net/download/liuwuw/12066793

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