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        使用 YOLOv5 訓練自動駕駛目標檢測網絡

        2020-7-31 15:07| 發布者: 煉數成金_小數| 查看: 39599| 評論: 0|原作者: william|來自: 智車科技

        摘要: YOLO 是一種快速緊湊的開源對象檢測模型,與其它網絡相比,同等尺寸下性能更強,并且具有很不錯的穩定性,是第一個可以預測對象的類別和邊界框的端對端神經網絡。YOLO 家族一直有著旺盛的生命力,從YOLO V1一直到”V ...
        1、YOLO V5 網絡結構分析及遷移學習應用
        前言:本文會詳細介紹YOLO V5的網絡結構及組成模塊,并使用YOLO V5s在BDD100K自動駕駛數據集上進行遷移學習,搭建屬于自己的自動駕駛交通物體對象識別網絡。

        YOLO 是一種快速緊湊的開源對象檢測模型,與其它網絡相比,同等尺寸下性能更強,并且具有很不錯的穩定性,是第一個可以預測對象的類別和邊界框的端對端神經網絡。YOLO 家族一直有著旺盛的生命力,從YOLO V1一直到”V5“,如今已經延續五代,憑借著不斷的創新和完善,一直被計算機視覺工程師作為對象檢測的推薦框架之一。

        Ultralytics于5月27日發布了YOLOv5 的第一個正式版本,其性能與YOLO V4不相伯仲,是現今較先進的對象檢測技術之一,并在推理速度上是目前最強。

        我在前一篇文章:一文讀懂YOLO V5 與 YOLO V4介紹了YOLO V5和YOLO V4的原理,相似點及區別。

        在本文章中,我會詳細介紹YOLO V5的網絡結構及組成模塊,并使用YOLO V5s對BDD100K自動駕駛數據集進行遷移學習,使得訓練出的模型能夠識別包括交通燈顏色在內的所有交通對象。

        本文分成兩塊:模型結構及遷移學習。
        Model architecture
        Overview
        Focus
        BottleneckCSP
        SPP
        PANET

        Transfer learning
        Data prepration
        Setup enviorment
        Configuration
        Modify model architecture
        Transfer learning theory
        Inference

        2、Model architecture
        YOLO網絡由三個主要組件組成:

        1)Backbone:在不同圖像細粒度上聚合并形成圖像特征的卷積神經網絡。

        2)Neck:一系列混合和組合圖像特征的網絡層,并將圖像特征傳遞到預測層。

        3)Head:對圖像特征進行預測,生成邊界框和并預測類別。

        本文主要采用YOLO V5 1.0結構,7月23日作者更新了2.0版本代碼,對于模型定義做了些改變,我會后續進行更新。

        YOLO V5 1.0中用到的重要的模塊包括Focus,BottleneckCSP,SPP,PANET。模型的上采樣Upsample是采用nearst兩倍上采樣插值。

        值得注意的是YOLO V5 1.0最初為COCO數據集訓練的Pretrained_model 使用的是FPN作為Neck,在6月22日后,Ultralytics已經更新模型的Neck為PANET。網上很多的YOLO V5網絡結構介紹都是基于FPN-NECK,本文的模型訓練是基于PANET-NECK,下文中只介紹PANET-NECK。

        對于YOLO V5,無論是V5s,V5m,V5l還是V5x其Backbone,Neck和Head一致。的區別在與模型的深度和寬度設置,只需要修改這兩個參數就可以調整模型的網絡結構。V5l 的參數是默認參數。

        depth multiple是用來控制模型的深度,例如V5s的深度是0.33,而V5l的深度是1,也就是說V5l的Bottleneck個數是V5s的3倍。
        width_multiple是用來控制卷積核的個數,V5s的寬度是0.5,而V5l的寬度是1,表示V5s的卷積核數量是默認設置的一半,當然你也可以設置到1.25倍,即V5x。例如下面YOLO V5的yaml文件中的backbone的第一層是 [[-1, 1, Focus, [64, 3]],而V5s的寬度是0.5,因此這一層實際上是[[-1, 1, Focus, [32, 3]]。
        from列參數:-1 代表是從上一層獲得的輸入,-2表示從上兩層獲得的輸入(head同理)。
        number列參數:1表示只有一個,3表示有三個相同的模塊。

        下圖為YOLO V5 1.0的網絡結構圖(默認對應YOLO V5l),引用自Laughing-q。

        下圖中存在三種括號,其中 In_channel:輸入通道,out_channel:輸出通道,Kernel_size:卷積核大小,Stride:步長,x N代表此模塊的疊加次數,方框外數字:depth x weight x height,默認輸入為寬高為640x640的三通道圖像。


        下文我將詳細講述Focus,BottleneckCSP,SPP,PANET這幾個重要模塊,由于本項目使用YOLO V5s網絡結構訓練模型,因此下文中的網絡圖及實例都基于YOLO V5s,并且輸入圖像為3x640x640。
        YOLO V5s默認depth_multiple=0.33, width_multiple=0.50。即BottleneckCSP中Bottleneck的數量為默認的1/3,而所有卷積操作的卷積核個數均為默認的1/2。

        3、Focus
        下圖為YOLO V5s的Focus 隔行采樣拼接結構。


        YOLO V5默認3x640x640的輸入,復制四份,然后通過切片操作將這個四個圖片切成了四個3x320x320的切片,接下來使用concat從深度上連接這四個切片,輸出為12x320x320,之后再通過卷積核數為32的卷積層,生成32x320x320的輸出,最后經過batch_borm 和leaky_relu將結果輸入到下一個卷積層。

        Focus的代碼分析如下:
        class Focus(nn.Module):
            # Focus wh information into c-space
            def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True):  # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups
                super(Focus, self).__init__()
                self.conv = Conv(c1 * 4, c2, k, s, p, g, act)

            def forward(self, x):  # x(b,c,w,h) -> y(b,4c,w/2,h/2)
                return self.conv(torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1))


        我們拿上圖舉例,Focus是步長為2的隔行采樣。

        上圖第一張圖為原圖,第二張圖為Focus的特征圖,第三張圖為4x4的tensor代碼測試。

        核心為這段代碼self.conv(torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1)) 。x[..., ::2, ::2]是黃色部分,x[..., 1::2, ::2],是紅色部分,以此類推。對于x[..., ::2, ::2]其中第一個參數“..."代表深度,也就是說三個通道都要切,第二個和第三個代表不論是寬和高都是每隔一個采樣。對于x[..., 1::2, ::2],1::2代表從列位置1開始,也就是每序號奇數列采樣。藍色,綠色的生成方式以此類推。最后用cat連接這些隔行采樣圖,生成通道數為12的特征圖。

        4、BottlenneckCSP
        下圖為YOLO V5s的第一個BottlenneckCSP結構。


        BottlenneckCSP分為兩部分,Bottlenneck以及CSP。

        Bottlenneck
        Bottlenneck其實就是經典的殘差結構,先是1x1的卷積層(conv+batch_norm+leaky relu),然后再是3x3的卷積層,最后通過殘差結構與初始輸入相加。


        值得注意的是YOLO V5通過depth multiple控制模型的深度,例如V5s的深度是0.33,而V5l的深度是1,也就是說V5x的BottlenneckCSP中Bottleneck個數是V5s的3倍,模型中第一個BottlenneckCSP默認Bottleneck個數x3,對于V5s只有上圖中的一個Bottleneck。

        作者的代碼如下,值得注意的是e就是width_multiple,表示當前操作卷積核個數占默認個數的比例:

        class Bottleneck(nn.Module):
            # Standard bottleneck
            def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, e=0.5):  # ch_in, ch_out, shortcut, groups, expansion
                super(Bottleneck, self).__init__()
                c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
                self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
                self.cv2 = Conv(c_, c2, 3, 1, g=g)
                self.add = shortcut and c1 == c2

            def forward(self, x):
                return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x))

        class BottleneckCSP(nn.Module):
            # CSP Bottleneck https://github.com/WongKinYiu/CrossStagePartialNetworks
            def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):  # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
                super(BottleneckCSP, self).__init__()
                c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
                self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
                self.cv2 = nn.Conv2d(c1, c_, 1, 1, bias=False)
                self.cv3 = nn.Conv2d(c_, c_, 1, 1, bias=False)
                self.cv4 = Conv(2 * c_, c2, 1, 1)
                self.bn = nn.BatchNorm2d(2 * c_)  # applied to cat(cv2, cv3)
                self.act = nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True)
                self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)])

            def forward(self, x):
                y1 = self.cv3(self.m(self.cv1(x)))
                y2 = self.cv2(x)
                return self.cv4(self.act(self.bn(torch.cat((y1, y2), dim=1))))

        CSP
        下圖為YOLO V5s的CSP結構,也就是說將原輸入分成兩個分支,分別進行卷積操作使得通道數減半,然后分支一進行Bottlenneck x N操作,隨后concat分支一和分支二,從而使得BottlenneckCSP的輸入與輸出是一樣的大小,目的是為了讓模型學習到更多的特征。


        很多人都對yaml文件中[[-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]]False的作用不太理解,其實這就是關閉了shortcut的選項。

        def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)

        下圖是YOLO V5s 中BottlenneckCSP有無False選項的結構對比:


        5、SPP
        下圖為YOLO V5s的SPP結構。

        SPP的輸入是512x20x20,經過1x1的卷積層后輸出256x20x20,然后經過并列的三個Maxpool進行下采樣,將結果與其初始特征相加,輸出1024x20x20,最后用512的卷積核將其恢復到512x20x20。

        作者代碼如下,重點是Maxpool操作:
        class SPP(nn.Module):
            # Spatial pyramid pooling layer used in YOLOv3-SPP
            def __init__(self, c1, c2, k=(5, 9, 13)):
                super(SPP, self).__init__()
                c_ = c1 // 2  # hidden channels
                self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
                self.cv2 = Conv(c_ * (len(k) + 1), c2, 1, 1)
                self.m = nn.ModuleList([nn.MaxPool2d(kernel_size=x, stride=1, padding=x // 2) for x in k])

            def forward(self, x):
                x = self.cv1(x)
                return self.cv2(torch.cat([x] + [m(x) for m in self.m], 1))

        6、PANET
        YOLO V5 1.0最初一版模型使用FPN作為NECK,后續在6月22號已經全面更新為PANET。PANET基于 Mask R-CNN 和 FPN 框架,加強了信息傳播,具有準確保留空間信息的能力,這有助于對像素進行適當的定位以形成掩模。

        下圖中pi 代表 CSP 主干網絡中的一個特征層


        該網絡的特征提取器采用了一種新的增強自下向上路徑的 FPN 結構,改善了低層特征的傳播(a部分)。第三條通路的每個階段都將前一階段的特征映射作為輸入,并用3x3卷積層處理它們。輸出通過橫向連接被添加到自上而下通路的同一階段特征圖中,這些特征圖為下一階段提供信息(b部分)。橫向連接,有助于縮短路徑,被稱為shortcut連接。

        同時使用自適應特征池化(Adaptive feature pooling)恢復每個候選區域和所有特征層次之間被破壞的信息路徑,聚合每個特征層次上的每個候選區域,避免被任意分配(c部分)。

        對于 Mask-RCNN(e部分),FCN可以保留空間信息并減少網絡中的參數數量,但是由于參數是為所有空間位置共享的,因此該網路實際上并未學習如何使用像素位置進行預測。

        而FC對位置敏感,可以適應不同的空間位置。因此PANet使用來自Fully Convolutional Network (FCN)和Fully-connected layers(FC)的信息提供更準確的掩碼預測。

        YOLO V5借鑒了YOLO V4的修改版PANET結構。

        PANET通常使用自適應特征池將相鄰層加在一起,以進行掩模預測。但是,當在YOLOv4中使用PANET時,此方法略麻煩,因此,YOLO V4的作者沒有使用自適應特征池添加相鄰層,而是對其進行Concat操作,從而提高了預測的準確性。


        YOLO V5同樣采用了級聯操作。詳情可以參看模型大圖及Netron網絡圖中對應的Concat操作。


        7、Transfer learning
        在自定義數據集上訓練YOLO V5,包括以下幾個步驟:

        準備數據集
        環境設定
        配置/修改文件和目錄結構
        訓練
        推理
        結果

        8、Data Prepration
        在準備數據集方面,最重要的是明白YOLO家族獨特的標簽數據集格式。
        每個圖片文件.jpg,都有同一命名的標簽文件.txt。

        標簽文件中每個對象獨占一行,格式為<object-class> <x> <y> <width> <height>。

        其中:
        <object-class>-表示對象的類別序號:從0 到 (classes-1)
        <x> <y> <width> <height> -參照圖片寬度和高度的相對比例(浮點數值),從0.0到1.0
        例如:<x> = <absolute_x> / <image_width>或<height> = <absolute_height> / <image_height>
        注意:<x> <y>是矩形的中心,而不是左上角位置。

        如下圖所示:


        接下來我們要清楚YOLO V5的訓練文件結構是什么。

        YOLO V5的標簽文件夾和圖像文件夾應位于同一目錄下。

        其次自定義數據集應該分成Train,Valid, Test三個部分,比例可以按照7:2:1分配。由于BDD100k數據集已經為我們分好了Train,Valid, Test三部分,因此我們不需要自己分割數據集。

        下圖為YOLO V5的訓練文件結構:


        讓我們來看看BDD100K數據集的概覽。

        BDD100K是較大的開放式駕駛視頻數據集之一,其中包含10萬個視頻和10個任務,目的是方便評估自動駕駛圖像識別算法的的進展。每個高分辨率視頻一共40秒。該數據集包括超過1000個小時的駕駛數據,總共超過1億幀。這些視頻帶有GPU / IMU數據以獲取軌跡信息。

        該數據集具有地理,環境和天氣多樣性,從而能讓模型能夠識別多種場景,具備更多的泛化能力。這些豐富的戶外場景和復雜的車輛運動使感知任務更具挑戰性。

        該數據集上的任務包括圖像標記,車道檢測,可駕駛區域分割,道路對象檢測,語義分割,實例分割,多對象檢測跟蹤,多對象分割跟蹤,領域自適應和模仿學習。我們可以在BDD100K數據網站上下載數據。

        Bdd100k的標簽是由Scalabel生成的JSON格式。

        - labels [ ]:
            - id: int32
            - category: string (classification)
            - manualShape: boolean (whether the shape of the label is created or modified manually)
            - manualAttributes: boolean (whether the attribute of the label is created or modified manually)
            - score: float (the confidence or some other ways of measuring the quality of the label.)
            - attributes:
                - occluded: boolean
                - truncated: boolean
                - trafficLightColor: "red|green|yellow|none"
                - areaType: "direct | alternative" (for driving area)
                - laneDirection: "parallel|vertical" (for lanes)
                - laneStyle: "solid | dashed" (for lanes)
                - laneTypes: (for lanes)
            - box2d:
               - x1: float
               - y1: float
               - x2: float
               - y2: float

        道路對象類別包括以下幾類:
        [
            "bike",
            "bus",
            "car",
            "motor",
            "person",
            "rider",
            "traffic light",
            "traffic sign",
            "train",
            "truck"
        ]

        我們實際關注的只有- labels [ ]欄目下的內容。

        現在我們可以開始轉換Bdd100k的標簽為YOLO 格式了。

        Berkerley 提供了Bdd100k數據集的標簽查看及標簽格式轉化工具。由于沒有直接從bdd100k轉換成YOLO的工具,因此我們首先得使用將bdd100k的標簽轉換為coco格式,然后再將coco格式轉換為yolo格式。

        bdd to coco
        我的目的是識別包括不同顏色交通燈在內的所有交通對象,因此我們需要對原版的bdd2coco.py進行一些修改,以獲取交通燈顏色并產生新的類別。

        這是修改完的核心代碼:
        for label in i['labels']:
                    annotation = dict()
                    category=label['category']
                    if (category == "traffic light"):
                        color = label['attributes']['trafficLightColor']
                        category = "tl_" + color
                    if category in id_dict.keys():
                        empty_image = False
                        annotation["iscrowd"] = 0
                        annotation["image_id"] = image['id']
                        x1 = label['box2d']['x1']
                        y1 = label['box2d']['y1']
                        x2 = label['box2d']['x2']
                        y2 = label['box2d']['y2']
                        annotation['bbox'] = [x1, y1, x2-x1, y2-y1]
                        annotation['area'] = float((x2 - x1) * (y2 - y1))
                        annotation['category_id'] = id_dict[category]
                        annotation['ignore'] = 0
                        annotation['id'] = label['id']
                        annotation['segmentation'] = [[x1, y1, x1, y2, x2, y2, x2, y1]]
                        annotations.append(annotation)

        在完成bdd100k格式到yolo格式的轉換后,會獲得bdd100k_labels_images_det_coco_train.json和bdd100k_labels_images_det_coco_val.json兩個文件。

        Coco to yolo
        在完成先前的轉換之后,我們需要將訓練集和驗證集的coco格式標簽轉換為yolo格式。注意需要分別指定訓練集和驗證集圖片位置,對應的coco標簽文件位置,及生成yolo標簽的目標位置。

        config_train ={
                "datasets": "COCO",
                "img_path": "bdd100k_images/bdd100k/images/100k/train",
                "label": "labels/bdd100k_labels_images_det_coco_train.json",
                "img_type": ".jpg",
                "manipast_path": "./",
                "output_path": "labels/trains/",
                "cls_list": "bdd100k.names",
            }
            config_valid ={
                "datasets": "COCO",
                "img_path": "bdd100k_images/bdd100k/images/100k/val",
                "label": "labels/bdd100k_labels_images_det_coco_val.json",
                "img_type": ".jpg",
                "manipast_path": "./",
                "output_path": "labels/valids/",
                "cls_list": "bdd100k.names",
            }

        除此之外,我們還得將所有的類別寫入bdd100k.names文件。
        person
        rider
        car
        bus
        truck
        bike
        motor
        tl_green
        tl_red
        tl_yellow
        tl_none
        traffic sign
        train
        tl_green

        運行Bdd_preprocessing中的完整代碼可以完成Bdd100k格式標簽到YOLO標簽格式的轉換。

        Bdd2coco以及coco2yolo的詳細說明可以參看bdd100k代碼庫和convert2Yolo代碼庫。

        為了方便將重心放在YOLO V5模型訓練上,我為大家提供了預處理過后的Bdd100k數據集(1drv.ms/u/s!An7G4eYRvZz),該預處理過后的數據集可以直接用來訓練YOLO V5對象檢測網絡。

        9、Setup environment
        運行YOLO V5的第一步是克隆YOLO V5的官方代碼庫。

        YOLO V5 需要的Pytorch版本>=1.5, Python版本3.7, CUDA版本10.2。
        Ultralytics提供了requirement.txt文件來方便新環境配置。

        通過在shell中運行pip install -r requirement.txt 命令,可以自動安裝所有依賴項。

        numpy==1.17
        scipy==1.4.1
        cudatoolkit==10.2.89
        OpenCV-python
        torch==1.5
        torchvision==0.6.0
        matplotlib
        pycocotools
        tqdm
        pillow
        tensorboard
        pyyaml

        10、Configuration
        YOLO V5的默認YAML文件coco.yaml 中是coco數據集所有的類對象名稱和類數量(80)。由于我們的目的是基于bdd100k數據集來訓練檢測少量特定交通物體的模型,我們不需要訓練檢測80類網絡的模型,所有我們得重新創建一個uc_data.yaml文件來描述bdd100k數據集的數據特性。由于我們模型的輸出不是coco數據集的80個類,而是13類,因此我們得修改此處的輸出類別數量為13。

        # here you need to specify the files train, test and validation txt
        train: bdd100k/images/train
        val: bdd100k/images/valid
        test: bdd100k/images/test

        nc: 13
        names: ['person','rider','car','bus','truck','bike','motor','tl_green','tl_red','tl_yellow','tl_none','t_sign','train']

        之后我們會用到上述YAML文件來訓練模型。

        11、Modify Model arichtecture
        YOLO V5通過models文件家中的cfg文件*.yaml來調整訓練模型的結構。

        由于我們模型的輸出不是coco數據集的80個類,而是13類,因此我們需要修改模型的對象預測層輸出類別數量為13。

        # parameters
        nc: 13  # number of classes

        我們可以直接修改YAML文件下各個組件的細節(如數字),來重新定義自己的模型架構。

        # YOLO V5s
        # parameters
        nc: 13  # number of classes
        depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
        width_multiple: 0.50  # layer channel multiple

        # anchors
        anchors:
          - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32
          - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
          - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8

        # YOLOv5 backbone
        backbone:
          # [from, number, module, args]
          [[-1, 1, Focus, [64, 3]],  # 0-P1/2
           [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
           [-1, 3, BottleneckCSP, [128]],
           [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
           [-1, 9, BottleneckCSP, [256]],
           [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
           [-1, 9, BottleneckCSP, [512]],
           [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32
           [-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],
          ]

        # YOLOv5 head
        head:
          [[-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 9

           [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
           [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
           [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
           [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 13

           [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
           [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
           [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
           [-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]],
           [-1, 1, nn.Conv2d, [na * (nc + 5), 1, 1]],  # 18 (P3/8-small)

           [-2, 1, Conv, [256, 3, 2]],
           [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
           [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],
           [-1, 1, nn.Conv2d, [na * (nc + 5), 1, 1]],  # 22 (P4/16-medium)

           [-2, 1, Conv, [512, 3, 2]],
           [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
           [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],
           [-1, 1, nn.Conv2d, [na * (nc + 5), 1, 1]],  # 26 (P5/32-large)

           [[], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P5, P4, P3)
          ]

        為了更清楚的了解YOLO V5的模型結構,我們使用netron來實現模型可視化,值得注意的是,如果想獲得清晰的網絡圖,需要將pt文件轉化為torchscipt格式。

        由于Bdd100k數據集與COCO數據的數據量級,場景及部分對象類別相近,因此我并沒有修改模型結構。如果將YOLO V5運用在一些小數據場景或者對象類別相差較大的場景如醫學視覺,則可以根據實際情況增減模型。

        12、Transfer learning theory
        現在讓我們來了解下本文的重點遷移學習。

        什么是遷移學習?遷移學習(Transfer learning) 顧名思義就是就是把已學訓練好的模型參數遷移到新的模型來幫助新模型訓練?紤]到大部分數據或任務是存在相關性的,所以通過遷移學習我們可以將已經學到的模型參數(也可理解為模型學到的知識)通過某種方式來分享給新模型從而加快并優化模型的學習效率不用像大多數網絡那樣從零學習(starting from scratch,tabula rasa)。
        https://www.zhihu.com/question/41979241/answer/123545914

        再來看看我們面臨的問題,我們已經有了YOLO V5模型框架,有了針對COCO數據集預訓練的權重文件*.pt,Bdd100k的訓練數據很龐大,而我們需要額外提取紅綠燈的顏色作為新的類別。
        那怎么樣才能把YOLO V5已經學習的模型參數通過某種方式分享給新模型從而加快并優化模型的學習效率?

        下圖為針對不同場景的遷移學習指南。


        如果訓練集小,訓練數據與預訓練數據相似,那么我們可以凍住卷積層,直接訓練全連接層。
        如果訓練集小,訓練數據與預訓練數據不相似,那么必須從頭訓練卷積層及全連接層。
        如果訓練集大,訓練數據與預訓練數據相似,那么我們可以使用預訓練的權重參數初始化網絡,然后從頭開始訓練。
        如果訓練集大,訓練數據與預訓練數據不相似,那么我們可以使用預訓練的權重參數初始化網絡,然后從頭開始訓練或者完全不使用預訓練權重,重新開始從頭訓練。
        值得注意的是,對于大數據集,不推薦凍住卷積層,直接訓練全連接層的方式,這可能會對性能造成很大影響。

        我們的情況,符合上述第三種,通常只需要使用預訓練的權重初始化網絡,然后直接從頭開始訓練,從而更快的使模型有效收斂。但是由于之前沒有人公開過對于Bdd100k數據集使用YOLO V5預訓練權重和不使用其訓練權重的對比,甚至你也可以說COCO數據集80類,而Bdd100k數據集13類,兩者大部分類是不相似的。我并不能百分百確定哪個方案更適合本項目。

        于是我分別使用YOLO V5s預訓練權重和不使用其訓練權重來訓練基于Bdd100k數據集的對象識別網絡,并對比它們的效果。

        Ultralytics一共提供了四個版本的YOLO V5模型。

        下圖是它們的比較:


        YOLO V5x是非常巨型的網絡,同樣也是訓練精度較好的網絡,關于YOLO V5x與YOLO V4的性能對比尚未有百分百定論,根據WongKinYiu的6月22日的Benchmarks結論,YOLO V4仍然稍微優于YOLO V5x,但是根據最近很多kaggle比賽的同學反映,YOLO V5的比賽結果普遍由于YOLO V4,當然不排除這是tensorflow和pytorch等版本的YOLO V4優化不夠。

        我覺得YOLO V5最驚艷的是它的速度和尺寸。因此我在本文中只使用YOLO V5s來訓練基于Bdd100k自動駕駛數據集的對象檢測深度網絡。另外一個影響因素是,Bdd100k的數據集龐大,YOLO V5s在 Intel Xeon W-2145 ,64 GB RAM,NVIDIA RTX 2080Ti,batch_size 32, Use RAM cache的情況下訓練300 epochs 需要66小時,YOLO V5x是它的三倍。還是等我有時間再訓練下YOLO V5x吧~

        13、Traininig
        在我們完成所有的準備工作之后,我們可以開始訓練了!

        準備文件:
        YOLO v5代碼庫
        預處理后的bdd100k數據集:將JSON標簽轉換為YOLO格式,并按照YOLO V5的訓練文件結構要求布置
        custom_yolov5s.yaml:修改后的模型文件
        uc_data.yaml: 包含訓練,驗證集的位置,類別數目及名稱

        訓練配置:
        Intel Xeon W-2145 ,64 GB RAM,NVIDIA RTX 2080Ti。

        訓練參數(基于bdd100k數據集進行分析):

        — img: 輸入圖像的大小,建議使用640,因為對于交通場景,輸入圖片尺寸過小時,會導致部分對象寬高小于3像素,可能會影響訓練精度
        — batch-size: 批次大小,對于2080Ti-11GB 或者P100-16GB,輸入img-size 640,batch-size 32為上限
        — epochs: 訓練迭代數,作者建議訓練300個epochs起
        — data: 創建的 YAML 文件uc_data.yaml
        — cfg: 模型文件Custom_yolov5s.yaml,需要自己至少修改類別數量及類別種類
        — weights: 對于本項目不使用預訓練權重,如果需要預訓練權重,可以訪問此地址
        — cache-images: 將預處理后的訓練數據全部存儲在RAM中,能夠加快訓練速度
        — hyp: 這個參數是自定義的hyp.yaml地址,對于小尺寸數據,可以更改hyp中optimizer為Adam,并修改配套參數為作者預設的Adam參數
        — rect:輸入這個參數,會關閉Mosaic數據增強
        — resume:從上次訓練的結束last.pt繼續訓練
        — nosave:輸入這個參數將存儲最后的checkpoint,可以加快整體訓練速度,但是建議關閉這個參數,這樣能保留best.pt
        — notest:只測試最后一個epoch,能加快整體訓練速度
        — noautoanchor:關閉自適應自適應錨定框,YOLO V5會自動分析當前錨定框的 Best Possible Recall (BPR) ,對于img-size 640,較佳BPR為0.9900,隨著img-size降低,BPR也隨之變差
        — multi-scale:輸入圖像多尺度訓練,在訓練過程中,輸入圖像會自動resize至 img-size +/- 50%,能一定程度上防止模型過擬合,但是對于GPU顯存要求很高,對于640的img-size至少使用16GB顯存,才能保證運行不出錯
        — single-cls:模型的輸出為單一類別,比如我只需要識別Trunk
        — device: 選擇使用CUDA或者CPU

        YOLO V5的作者建議至少訓練300個回合,每次訓練完成后所有的結果及權重會儲存在runs文件夾下。

        訓練過程:
        Train from pre-weight(橘黃色)

        !python train.py --img 640 --batch 32 --epochs 300 --data './models/uc_data.yaml' --cfg ./models/custom_yolov5s.yaml --weights "./weights/yolov5s.pt" --name yolov5s_bdd_prew  --cache
        Train from scatch(藍色)
        !python train.py --img 640 --batch 32 --epochs 300 --data './models/uc_data.yaml' --cfg ./models/custom_yolov5s.yaml --weights "" --name yolov5s_bdd  --cache

        訓練結果:
        Metrics

        Train loss

        Valid loss

        結果分析:
        Train from pre-weight和Train from scatch的較高mAP_0.5均能達到46.5%。
        Train from pre-weight比Train from scatch能更快收斂,但是在250epochs左右兩者已經達到一致。
        Train from pre-weight和Train from scatch的模型大小均為14.8M,值得注意的是YOLO V5在訓練結束后會自動給模型剪枝,訓練過程中的last.pt有58.6M,作者考慮的非常周到。
        總的來說Train from pre-weight比Train from scatch能更快收斂,能一定程度上減少訓練時間開銷,對于和COCO數據集相近的數據集,可以采用Train from pre-weight,如果時間充裕,Train from scatch更為妥當。

        14、Inference
        現在我們已經完成了模型訓練了,讓我們在一些圖像上測試它的性能吧。

        檢測參數:
        — weights: 訓練權重的路徑
        — source:推理目標的路徑,可以是圖片,視頻,網絡攝像頭等
        — source:推理結果的輸出路徑
        — img-size:推理圖片的大小
        — conf-thres:對象置信閾值,默認0.4
        — iou-thres:NMS的IOU閾值,可以根據實際對象的重疊度調節,默認0.5
        — device: 選擇使用CUDA或者CPU
        — view-img:顯示所有推理結果
        — save-txt:將每一幀的推理結果及邊界框的位置,存入*.txt文件
        — classes:類別過濾,意思是只推理目標類別
        — agnostic-nms:使用agnostic-nms NMS

        !python detect.py --weights runs/exp0_yolov5s_bdd_prew/weights/best_yolov5s_bdd_prew.pt  --source bdd100k/images/test --save-txt

        為了測試YOLO V5s的實時視頻處理性能,我測試了一個4K 道路場景錄制視頻,推理速度高達7ms/幀。

        完整視頻,請用瀏覽器訪問下面鏈接:
        https://www.bilibili.com/video/BV1sz4y1Q7wi?from=search&seid=17636832624273422

        15、Summary
        至此我們已經了解了YOLO V5的網絡結構,并且基于Bdd100k數據集訓練了屬于自己的自動駕駛對象檢測模型。YOLO V5是個非常棒的開源對象檢測網絡,代碼庫的更新速度非?,不管它現階段配不配的上V5的名稱,它都是一個快速而且強大的對象檢測器。YOLO V5值得你去嘗試!

        作者:William
        Github: https://github.com/williamhyin/yolov5s_bdd100k
        Email: williamhyin@outlook.com
        知乎專欄: 自動駕駛全棧工程師 https://zhuanlan.zhihu.com/williamhyin

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