Tensorflow SSD实现与理解

1. 论文解读

1.1 模型特点

多个feature map作为目标检测的输入；通过卷积获得目标检测的得分和位置偏移；默认窗和纵横比，feature map上的每一个cell产生默认bounding box，feature map上产生的box与其周边的box相对位置是固定的，在每个cell上我们预测偏移和得分，针对每个box我们需要计算c个类别的得分，4个位置offset，因此需要（c+4）k个filter，因此feature map = mxnxp的输出为（c+4）kmn。

2.1 训练特点

• 匹配策略
  Ground Truth与default box计算IOU，之后设置IOU > 0.5认为匹配。
• 目标函数
  包含定位loc loss和类别conf loss：
  
  其中N代表default box与GT匹配的个数，if N =0,loss = 0. loc loss 为smooth L1 loss，类似与FasterRCNN，如下：
  
  
  其中l为predict box，g为GT box，Xi,jP = {1,0}，表示第i个default box与第j个GT box匹配，且类别为P；cx，cy表示default box的center offset，

需要注意的是负样本的选取（论文中Hard negative mining部分），什么是hard negative mining，主要是为了降低假阳性即背景被识别成目标，粘一段百度的回答：对于目标检测中我们会事先标记处ground truth，然后再算法中会生成一系列proposal，这些proposal有跟标记的ground truth重合的也有没重合的，那么重合度（IOU）超过一定阈值（通常0.5）的则认定为是正样本，以下的则是负样本。然后扔进网络中训练。However，这也许会出现一个问题那就是正样本的数量远远小于负样本，这样训练出来的分类器的效果总是有限的，会出现许多false positive，把其中得分较高的这些false positive当做所谓的Hard negative，既然mining出了这些Hard negative，就把这些扔进网络再训练一次，从而加强分类器判别假阳性的能力。
注这部分连接原文：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37541097/article/details/80917536

• 尺度和default box纵横比的选择
  多个feature map预测搞定尺度问题，不同层每个cell的感受野不同；每一个目标检测层生成default box的方法为：每个cell 产生一个固定大小，固定比例的default box，这里的default box的大小对应的事原图上的大小比例。
• 数据增广
  针对每个图片随机采用如下措施：
  使用原图
  取图像切片使目标的IOU介于：0.1:0.2:0.9
  随机切片；

2. 网络结构

vsd文件在github：SSD 网络结构

2.1 特征提取卷积层

VGG16为backbone网络，如下图：

第17层卷积，即block6 为dilated convolution，rate = 6，，kernel= 3*3，kernel_num = 1024.

采用网络结构中的：‘block4’, ‘block7’, ‘block8’, ‘block9’, ‘block10’, 'block11’作为ssd_multi_box的输入，如下图：

2.2 anchor_box产生

• anchor_sizes的产生
  paper中有两个超参数：Smin = 0.2；Smax = 0.9，表示所有的目标检测层中，最(前)大的层用来预测原图大小0.2尺度的目标，最小（后）层用来预测原图大小0.9尺度的目标，其他的层介于Smin~Smax之间的目标；因此通过下式计算得到每个层对应的Smin和Smax
  
  这里论文与代码有一点不同，论文中的描述k=6,代码m=5. 这里还有一些向下取整的操作：
  
  得出：S = [0.2,0.37,0.54，0.71，0.88，1.05]
  因此得出6个区间片段：[0.1=0.5Smin*, 0.2],[0.2,0.37],[0.37,0.54],[0.54.0.71],[0.71,0.88],[0.88,1.05]
  按照比例映射到原图中anchor_sizes: = S300 ,得出anchor_size:
  [30, 60], [60,111],[111,162],[162,213],[213,264],[264,315];
  第一层这里的min_sizes我考虑应该是作者给的一个 超参数：0.5Sminmin(high,width)*，对第一层单独设置了一下。

作者的原始代码：

import math
min_dim = 300
# conv4_3 ==> 38 x 38
# fc7 ==> 19 x 19
# conv6_2 ==> 10 x 10
# conv7_2 ==> 5 x 5
# conv8_2 ==> 3 x 3
# conv9_2 ==> 1 x 1
mbox_source_layers = ['conv4_3', 'fc7', 'conv6_2', 'conv7_2', 'conv8_2', 'conv9_2']
min_ratio = 20
max_ratio = 90
step = int(math.floor((max_ratio - min_ratio) / (len(mbox_source_layers) - 2)))
min_sizes = []
max_sizes = []
for ratio in xrange(min_ratio, max_ratio + 1, step):
  min_sizes.append(min_dim * ratio / 100.)
  max_sizes.append(min_dim * (ratio + step) / 100.)
  print(min_sizes)
  print(max_sizes)
min_sizes = [min_dim * 10 / 100.] + min_sizes
max_sizes = [min_dim * 20 / 100.] + max_sizes
steps = [8, 16, 32, 64, 100, 300]，对于feature map一个格反应到原图的步进。
aspect_ratios = [[2], [2, 3], [2, 3], [2, 3], [2], [2]]
print(min_sizes)
print(max_sizes)
#https://blog.youkuaiyun.com/xunan003/article/details/79186162

在tensorflow的代码中：
anchor_size_bound设置的为smin=0.15，smax=0.9；steps = 0.75/4 = 0.1875；
得出：S = [0.15,0.3375,0.525，0.7125，0.9，1.275]
得出区间片段：（保留2位小数有效数字向下取floor计算）
[0.075 = 0.5Smin*, 0.15]，[0.15, 0.03375],…
因此得出：

[anchor_sizes=[(21., 45.),
(45., 99.),
(99., 153.),
(153., 207.),
(207., 261.),
(261., 315.)],

• anchor_ratio
  anchor_ratios=[[2, .5],
  [2, .5, 3, 1./3],
  [2, .5, 3, 1./3],
  [2, .5, 3, 1./3],
  [2, .5],
  [2, .5]],
  在每一个特征提取层，生成一个边长为min_size和sqrt(min_sizemax_size)的正方形box；针对每个ratio，生成一个[sqrt(ratio)min_size, 1/sqrt(ratio)min_size]和[1/sqrt(ratio)min_size, sqrt(ratio)min_size]的长方形。
  
  anchor_num
  由以上两部分可以得出：
  我们都知道SSD默认框从6层卷积层输出的特征图中产生，分别为conv4_3、fc7、conv6_2、conv7_2、conv8_2、conv9_2。这6个特征层产生的特征图的大小分别为3838、1919、1010、55、33、11。每个nn大小的特征图中有nn个中心点，每个中心点产生k个默认框，六层中每层的每个中心点产生的k分别为4、6、6、6、4、4。所以6层中的每层取一个特征图共产生38384+19196+10106+556+334+114=8732个默认框。

3. TensorFlow 实现

TensorFlow的实现代码来自：https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow, 小弟作为代码的搬运工，也在我的git上复制了一份，并封装了两个分别调用图片和camera的接口，代码地址：https://github.com/ZhangChuann/go_elife/tree/master/AI_Demo/ssd。
本文代码运行基于TensorFlow 1.8.0, G{U为GTX 970M, 显存2G。

3.1 运行图片检测

source activate tensorflow
cd go_elife/AI_Demo/ssd
python img_demo.py -i demo/dog.jpg

运行效果：

3.2 运行camera检测

python video_demo.py

运行效果：

4. NANO计算量评估，理论计算

5. NVIDIA NANO嵌入式实现