超级会员免费看
从零开始训练SSD进行车辆检测
1. 训练SSD的前期准备
要在车辆数据集上训练SSD，首先需要从TensorFlow对象检测模型库（http://pyimg.co/1z34r）下载在COCO上预训练的SSD + Inception v2模型。这里有两种SSD模型可供选择：
- SSD + MobileNet
- SSD + Inception
为了获得更高的检测精度，我们选择SSD + Inception架构。可以通过上述链接下载该网络，也可以使用以下命令：
$ cd dlib_front_and_rear_vehicles_v1/experiments/training
$ mv ~/Downloads/ssd_inception_v2_coco_2017_11_17.tar.gz ./
$ tar -zxvf ssd_inception_v2_coco_2017_11_17.tar.gz
$ ls -l ssd_inception_v2_coco_2017_11_17
checkpoint
frozen_inference_graph.pb
model.ckpt.data-00000-of-00001
model.ckpt.index
model.ckpt.meta
saved_model
接下来，需要下载基础配置文件。从样本配置页面（http://pyimg.co/r2xql）下载
ssd_inception_v2_pets.config
文件，并将其移动到dlib车辆数据集目录并重命名：
$ cd dlib_front_and_rear_vehicles_v1/experiments/training
$ mv ~/Downloads/ssd_inception_v2_pets.config ssd_vehicles.config
2. 配置文件的更新
和之前更新Faster R - CNN的配置一样，我们也需要对SSD的配置文件进行更新。
-
设置类别数量
：由于我们有两个类别标签，即车辆的“前部”和“后部”视图，所以将
num_classes
设置为2：
7
model {
8
ssd {
9
num_classes: 2
10
box_coder {
11
faster_rcnn_box_coder {
12
y_scale: 10.0
13
x_scale: 10.0
14
height_scale: 5.0
15
width_scale: 5.0
16
}
17
}
-
设置微调检查点
：将
train_config中的fine_tune_checkpoint指向下载的SSD + Inception模型检查点：
150
fine_tune_checkpoint: "/home/adrian/pyimagesearch/dlbook/ssds_and_rcnn/
151
dlib_front_and_rear_vehicles_v1/experiments/training/
152
ssd_inception_v2_coco_2017_11_17/model.ckpt"
153
from_detection_checkpoint: true
注意，这里的路径需要根据实际情况进行修改。
-
设置训练步数
：可以让模型最多训练200,000步，但在75,000 - 100,000步时也能获得相近的精度：
134
train_config: {
135
batch_size: 24
136
...
137
num_steps: 200000
138
...
139
}
-
更新训练和评估输入读取器
：将
train_input_reader指向训练记录文件和类别标签文件：
167
train_input_reader: {
168
tf_record_input_reader {
169
input_path: "/home/adrian/pyimagesearch/dlbook/ssds_and_rcnn/
170
dlib_front_and_rear_vehicles_v1/records/training.record"
171
}
172
label_map_path: "/home/adrian/pyimagesearch/dlbook/ssds_and_rcnn/
173
dlib_front_and_rear_vehicles_v1/records/classes.pbtxt"
174
}
同时，将
eval_input_reader
指向测试记录文件和类别标签文件：
181
eval_input_reader: {
182
tf_record_input_reader {
183
input_path: "/home/adrian/pyimagesearch/dlbook/ssds_and_rcnn/
184
dlib_front_and_rear_vehicles_v1/records/training.record"
185
}
186
label_map_path: "/home/adrian/pyimagesearch/dlbook/ssds_and_rcnn/
187
dlib_front_and_rear_vehicles_v1/records/classes.pbtxt"
188
shuffle: false
189
num_readers: 1
190
}
另外，建议根据使用的设备更新
eval_config
中的
num_examples
，如果使用GPU可以使用全部示例，如果使用CPU则设置为5 - 10：
174
eval_config: {
175
num_examples: 382
176
# Note: The below line limits the evaluation process to 10 evaluations.
177
# Remove the below line to evaluate indefinitely.
178
#max_evals: 10
179
}
3. 训练和评估过程
在正确设置文件路径后，就可以开始训练了。打开一个新的终端，确保从
ssds_and_rcnn
目录执行
setup.sh
以设置
PYTHONPATH
，然后切换到
models/research
目录并执行以下命令：
$ source setup.sh
$ cd ~/models/research
$ python object_detection/train.py --logtostderr \
--pipeline ~/ssds_and_rcnn/dlib_front_and_rear_vehicles_v1/
experiments/training/ssd_vehicles.config \
--train_dir ~/ssds_and_rcnn/dlib_front_and_rear_vehicles_v1/
experiments/training
训练过程开始后，还需要运行评估脚本：
$ python object_detection/eval.py --logtostderr \
--pipeline_config_path ~/ssds_and_rcnn/dlib_front_and_rear_vehicles_v1/
experiments/training/ssd_vehicles.config \
--checkpoint_dir ~/ssds_and_rcnn/dlib_front_and_rear_vehicles_v1/
experiments/training \
--eval_dir ~/ssds_and_rcnn/dlib_front_and_rear_vehicles_v1/experiments
同时，还可以使用TensorBoard来可视化训练过程：
$ cd ~/pyimagesearch/dlbook/ssds_and_rcnn/
$ tensorboard --logdir dlib_front_and_rear_vehicles_v1/experiments
训练过程的流程图如下：
graph LR
A[下载预训练模型] --> B[下载配置文件]
B --> C[更新配置文件]
C --> D[设置文件路径]
D --> E[开始训练]
E --> F[运行评估脚本]
F --> G[使用TensorBoard可视化]
4. SSD模型的导出和应用
训练完成后，我们可以导出模型：
$ cd ~/models/research
$ python object_detection/export_inference_graph.py --input_type image_tensor \
--pipeline_config_path ~/ssds_and_rcnn/dlib_front_and_rear_vehicles_v1/experiments/
training/ssd_vehicles.config \
--trained_checkpoint_prefix ~/ssds_and_rcnn/dlib_front_and_rear_vehicles_v1/
experiments/training/model.ckpt-200000 \
--output ~/ssds_and_rcnn/dlib_front_and_rear_vehicles_v1/experiments/exported_model
导出模型后，就可以将其应用到示例图像上：
$ python predict.py \
--model dlib_front_and_rear_vehicles_v1/experiments/
exported_model/frozen_inference_graph.pb \
--labels dlib_front_and_rear_vehicles_v1/records/classes.pbtxt \
--image path/to/input/image.png \
--num-classes 2
在应用模型进行检测时，我们发现SSD通常能够正确检测和标记车辆的“前部”和“后部”视图，但在某些情况下，检测正确但标签错误。这可能不是检测器本身的问题，也不一定是优化器或超参数的问题，有时候可能是数据集或训练框架的局限性导致的。
5. 潜在问题和局限性
使用SSD进行车辆检测时，可能会遇到以下两个主要问题：
-
对小物体检测效果不佳
：从检测结果可以看出，SSD对小车辆的检测效果不好。可以通过增加输入图像的分辨率来缓解这个问题，但如果要检测远处的小车辆，可能需要考虑使用Faster R - CNN框架，不过这会牺牲检测速度。
-
混淆车辆的前后视图
：SSD有时会将车辆的后部视图误分类为前部视图。这部分是因为车辆的前后部虽然语义不同，但在视觉上有很多相似特征，而且TFOD API无法标记图像为“忽略”区域，使得远处车辆的特征可能会干扰训练过程。
总结与后续学习建议
通过上述步骤，我们成功训练了一个SSD模型来识别车辆的前后视图，在数据集上获得了约65.5%的平均精度均值（mAP），并且能够实时运行。SSD框架的实时预测是其主要优点之一，相比之下，Faster R - CNN的速度较慢。
然而，在训练自定义目标检测器时，我们也遇到了一些问题。由于TFOD API没有“忽略图像区域”的概念，我们无法在训练过程中排除可能“混淆”的图像部分，例如密集区域的车辆或远处难以识别的小车辆。这可能会影响SSD的硬负样本挖掘过程，降低性能。
对于想要进一步学习深度学习的人，以下是一些建议：
-
课程学习
：推荐斯坦福大学的cs231n课程（http://cs231n.stanford.edu/），该课程每年春季开课，会在课程大纲页面发布幻灯片和笔记。
-
理论书籍
：阅读Goodfellow等人的《Deep Learning》（http://www.deeplearningbook.org/），这本书提供了更深入的理论知识。
-
社区和论坛
：关注/r/machinelearning和/r/deeplearning子reddit，以及LinkedIn上的Computer Vision Online和Computer Vision and Pattern Recognition群组，与其他学习者交流讨论。
-
文献筛选
：使用Andrej Karpathy的Arxiv Sanity Preserver（http://www.arxiv-sanity.com/）来筛选深度学习预印本。
-
软件跟踪
：关注Keras（https://github.com/fchollet/keras）和mxnet（https://github.com/dmlc/mxnet）的GitHub仓库，及时了解软件更新。
-
新闻订阅
：订阅This Wild Week in AI（http://www.wildml.com/newsletter/）和Deep Learning Weekly（http://www.deeplearningweekly.com/），获取每周的深度学习新闻。
-
博客学习
：关注PyImageSearch.com博客，学习计算机视觉知识。同时，还可以参考Practical Python and OpenCV（http://pyimg.co/ppao）和PyImageSearch Gurus课程（http://pyimg.co/gurus）提升计算机视觉技能。
总之，深度学习是一门既包含科学又包含艺术的领域，不断实践和应用所学知识，才能不断提高自己的能力。如果有任何问题，可以随时咨询相关专业人士。
从零开始训练SSD进行车辆检测
6. 训练结果分析
在本次车辆检测的训练中，我们使用了SSD + Inception架构，并在dlib车辆数据集上进行了200,000步的训练，整个过程在单GPU上大约花费了50小时。训练结束时，损失约为1.7，mAP@0.5约为65.5%。从训练曲线来看，损失一开始较高，然后在200,000步的过程中逐渐下降。继续增加训练步数，对准确率和损失的提升效果并不明显。理想情况下，我们希望损失能低于1，甚至低于1.5，但由于数据集和训练框架的局限性，很难达到这个目标。
下面是训练过程中关键指标的变化情况表格：
| 训练指标 | 初始值 | 训练200,000步后的值 | 理想值 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 损失 | 较高 | 约1.7 | 低于1.5 |
| mAP@0.5 | - | 约65.5% | - |
从实际检测结果的可视化来看，SSD模型通常能够正确检测和标记车辆的“前部”和“后部”视图。但也存在一些问题，例如在某些情况下，检测正确但标签错误，或者小车辆被漏检。这进一步验证了前面提到的SSD在小物体检测和区分车辆前后视图方面的局限性。
7. 不同检测框架的对比
为了更清晰地了解SSD在车辆检测中的表现，我们将其与Faster R - CNN进行对比。以下是两者的主要特点对比表格：
| 检测框架 | 检测速度 | 对小物体检测效果 | 训练难度 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| SSD | 约24 FPS，速度较快 | 对小物体检测效果不佳 | 相对较低 |
| Faster R - CNN | 约9 FPS，速度较慢 | 对小物体检测效果较好 | 相对较高 |
从表格中可以看出，SSD的主要优势在于检测速度快，能够满足实时检测的需求。而Faster R - CNN虽然速度较慢，但在小物体检测方面表现更好。在实际应用中，需要根据具体的需求来选择合适的检测框架。如果对检测速度要求较高，且小物体检测不是关键需求，那么SSD是一个不错的选择；如果需要准确检测远处的小物体，那么Faster R - CNN可能更适合。
8. 应对局限性的策略探讨
针对SSD在车辆检测中遇到的问题，我们可以探讨一些应对策略：
-
数据增强
：通过对数据集进行旋转、翻转、缩放等操作，增加数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。例如，可以对车辆图像进行随机旋转，让模型学习到不同角度下车辆的特征。
-
多尺度训练
：在训练过程中，使用不同尺度的输入图像，让模型能够适应不同大小的物体。可以在训练时随机选择不同分辨率的图像输入到模型中，这样模型就可以学习到不同尺度下车辆的特征。
-
结合其他模型
：可以将SSD与其他对小物体检测效果较好的模型结合使用，例如Faster R - CNN。可以先使用SSD进行快速检测，然后对检测结果中的小物体区域使用Faster R - CNN进行二次检测，以提高小物体的检测准确率。
9. 深度学习学习路径总结
深度学习是一个不断发展和变化的领域，要想在这个领域取得进步，需要持续学习和实践。以下是一个深度学习学习路径的流程图：
graph LR
A[基础课程学习] --> B[理论知识阅读]
B --> C[参与社区交流]
C --> D[关注文献动态]
D --> E[实践项目操作]
E --> F[持续学习和改进]
- 基础课程学习 ：可以从斯坦福大学的cs231n课程开始，系统地学习深度学习的基础知识和原理。
- 理论知识阅读 ：阅读《Deep Learning》等理论书籍，深入理解深度学习的数学原理和算法。
- 参与社区交流 ：加入相关的社区和论坛，如/r/machinelearning和/r/deeplearning子reddit，以及LinkedIn上的相关群组，与其他学习者交流经验和心得。
- 关注文献动态 ：使用Arxiv Sanity Preserver等工具，及时了解深度学习领域的最新研究成果和发展趋势。
- 实践项目操作 ：通过实际项目来应用所学的知识，例如训练自定义的目标检测器，不断提高自己的实践能力。
- 持续学习和改进 ：深度学习领域发展迅速，需要不断学习新的知识和技术，改进自己的模型和方法。
10. 结语
通过本次车辆检测的训练实践，我们深入了解了SSD模型的训练过程、优缺点以及可能遇到的问题。虽然SSD在实时检测方面具有明显优势，但也存在一些局限性。在实际应用中，我们需要根据具体需求选择合适的检测框架，并采取相应的策略来应对可能遇到的问题。
同时，深度学习是一个充满挑战和机遇的领域，要想在这个领域取得成功，需要不断学习、实践和创新。希望以上的内容和建议能够对想要学习深度学习的人有所帮助，祝愿大家在深度学习的道路上取得更好的成绩。如果在学习过程中遇到任何问题，不要害怕，积极寻求帮助，不断探索和尝试，相信你一定能够克服困难，实现自己的目标。
扫一扫
3万+
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
