目标检测：单发多框检测（SSD）——（mxnet学习笔记）

最新推荐文章于 2025-09-26 10:54:15 发布

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#目标检测 #mxnet #学习 #算法

前期准备

1、锚框的理解

目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truth bounding box）。以下代码均来自开源mxnet学习模型，本文详细注释作为笔记。

%matplotlib inline
import d2lzh as d2l
from mxnet import contrib, gluon, image, nd
import numpy as np
np.set_printoptions(2)

%matplotlib inline：这是一个魔术命令，用于Jupyter Notebook环境中，使得matplotlib生成的图像可以直接显示在代码单元格下面，而不是新开一个窗口。
import d2lzh as d2l：导入名为d2lzh的模块，并将其重命名为d2l。
from mxnet import contrib, gluon, image, nd：从mxnet库中导入contrib、gluon、image和nd四个模块。mxnet是一个开源的深度学习框架，contrib包含一些额外的功能，gluon是用于构建神经网络的高级API，image提供了图像处理的功能，nd是ndarray的缩写，用于高效的多维数组操作。
import numpy as np：导入numpy库，并将其重命名为np。numpy是Python中用于科学计算的基础包，提供了大量的数学函数库，对数组的支持让处理大型矩阵变得方便。
np.set_printoptions(2)：设置numpy的打印选项，使得打印出的数组每个元素保留两位小数。这对于控制输出的格式非常有用，尤其是在调试或者展示结果时。

img = image.imread('G:\d2lzh/img/catdog.jpg').asnumpy()
h, w = img.shape[0:2]

print(h, w)
X = nd.random.uniform(shape=(1, 3, h, w))  # 构造输入数据
Y = contrib.nd.MultiBoxPrior(X, sizes=[0.75, 0.5, 0.25], ratios=[1, 2, 0.5])
Y.shape

boxes = Y.reshape((h, w, 5, 4))
boxes[250, 250, 0, :]

img = image.imread('../img/catdog.jpg').asnumpy()：使用MXNet的image模块中的imread函数读取位于../img/catdog.jpg路径的图像文件，并将其转换为NumPy数组。这个数组将包含图像的像素值。
h, w = img.shape[0:2]：从图像数组img中获取高度（h）和宽度（w）。img.shape返回一个包含数组维度的元组，[0:2]表示取前两个维度，即高度和宽度。
print(h, w)：打印出图像的高度和宽度。
X = nd.random.uniform(shape=(1, 3, h, w))：使用MXNet的nd模块生成一个随机数数组X，形状为(1, 3, h, w)。这里1表示批量大小（batch size）为1，3表示颜色通道数（RGB），h和w分别是图像的高度和宽度。这个数组模拟了一个批量中的一个图像的输入数据。
Y = contrib.nd.MultiBoxPrior(X, sizes=[0.75, 0.5, 0.25], ratios=[1, 2, 0.5])：使用MXNet的contrib.nd模块中的MultiBoxPrior函数生成多尺度锚框（MultiBox Prior）。这个函数接受输入数据X和锚框的尺寸（sizes）以及比例（ratios）。sizes参数定义了锚框的面积相对于基础锚框的面积的比例，而ratios参数定义了锚框的宽高比。这里定义了三组不同的尺寸和比例，用于生成不同大小和形状的锚框。
Y.shape：获取生成的多尺度锚框Y的形状。这个形状将告诉我们生成的锚框的数量和维度。由于Y是一个四维数组，其形状将包含批量大小、锚框数量、锚框的维度（通常是4，表示x1, y1, x2, y2即图像中边框里左上角右下角的xy坐标，是除h、w后的结果）。
boxes将锚框变量y的形状变为（图像高，图像宽，以相同像素为中心的锚框个数，4）

# 用于在图像上显示边界框（bounding boxes）的函数
def show_bboxes(axes, bboxes, labels=None, colors=None):
    def _make_list(obj, default_values=None):
        if obj is None:
            obj = default_values
        elif not isinstance(obj, (list, tuple)):
            obj = [obj]
        return obj

    labels = _make_list(labels)
    colors = _make_list(colors, ['b', 'g', 'r', 'm', 'c'])
    for i, bbox in enumerate(bboxes):
        color = colors[i % len(colors)]
        rect = d2l.bbox_to_rect(bbox.asnumpy(), color)
        axes.add_patch(rect)
        if labels and len(labels) > i:
            text_color = 'k' if color == 'w' else 'w'
            axes.text(rect.xy[0], rect.xy[1], labels[i],
                      va='center', ha='center', fontsize=9, color=text_color,
                      bbox=dict(facecolor=color, lw=0))

这个函数的目的是将边界框绘制在图像上，并可选地添加标签。它通过循环遍历每个边界框，将其转换为矩形对象，并将其添加到图像的轴对象上。如果提供了标签和颜色，它还会在每个边界框旁边添加文本。

def show_bboxes(axes, bboxes, labels=None, colors=None):：定义一个函数show_bboxes，它接受四个参数：axes（图像的轴对象），bboxes（边界框的坐标），labels（可选的边界框标签），colors（可选的边界框颜色）。
def _make_list(obj, default_values=None):：定义一个内部函数_make_list，它将任何对象转换为列表。如果对象是None，则使用default_values作为默认值；如果对象不是列表或元组，则将其转换为包含该对象的列表。
if obj is None:：检查对象是否为None。
obj = default_values：如果是None，则将对象设置为默认值。
elif not isinstance(obj, (list, tuple)):：如果对象不是列表或元组。
obj = [obj]：将对象转换为包含该对象的列表。
return obj：返回转换后的列表。
labels = _make_list(labels)：使用_make_list函数确保labels是列表。
colors = _make_list(colors, ['b', 'g', 'r', 'm', 'c'])：使用_make_list函数确保colors是列表，并提供一个默认颜色列表（蓝色、绿色、红色、洋红色、青色）。
for i, bbox in enumerate(bboxes):：遍历边界框列表bboxes，并使用enumerate函数获取每个边界框的索引i和值bbox。
color = colors[i % len(colors)]：从颜色列表中循环选择颜色。
rect = d2l.bbox_to_rect(bbox.asnumpy(), color)：使用d2l包中的bbox_to_rect函数将边界框坐标转换为矩形对象，并指定颜色。
axes.add_patch(rect)：将矩形对象添加到图像的轴对象上。
if labels and len(labels) > i:：如果提供了标签列表，并且标签的数量大于当前的索引。

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