目标检测是一种计算机视觉技术，用于识别和定位图像中的目标。有很多检测算法存在，这里有一个很好的总结。
Mask R-CNN是目标检测的扩展，它为图像中检测到的每个目标生成边界框和分割掩模。这篇文章是关于使用Mask R-CNN训练自定义数据集的指南，希望它能帮助你们中的一些人简化这个过程。
库和包
算法的主要包是mrcnn。下载库并将其导入到环境中。
<code>!pip install mrcnnfrom mrcnn.config import Config
from mrcnn import utils
import mrcnn.model as modellib
from mrcnn import visualize
from mrcnn.model import log/<code>
mrcnn还不能与TensorFlow 2.0兼容，所以请确保您恢复到TensorFlow 1.x。因为我是在Colab上开发的，所以我将使用magic函数来恢复到TensorFlow 1.x。这也是TF被诟病的地方，兼容基本靠改。
<code>%tensorflow_version 1.x
import tensorflow as tf/<code>
在TensorFlow 2.0中，tf.random_shuffle被重命名为tf.random.shuffle，从而导致不兼容问题。通过更改mrcnn代码中的shuffle函数，可以使用TensorFlow 2.0。
使用Colab最好把Keras到以前的版本，如果遇到错误的话，这样才做，没有的话就忽略吧。
<code>!pip install keras==2.2.5/<code>
预处理
mrcnn包在接收的数据格式方面相当灵活。我们这里直接处理成NumPy数组。
在此之前，cv2无法正确读取video17295和 video191900。因此，我过滤掉了这些图像并创建了一个文件名列表。
<code>dir = "Database1/"# filter out image that cant be read
prob_list = ['video17_295','video19_1900'] # cant read format
txt_list = [f for f in os.listdir(dir) if f.endswith(".txt") and f[:-4] not in prob_list]
file_list = set([re.match("\\w+(?=.)",f)[0] for f in txt_list])# create data list as tuple of (jpeg,txt)
data_list = []
for f in file_list:
data_list.append((f+".JPEG",f+".txt"))/<code>
接下来要做的事情
· 检查标签是否存在（某些图像不包含无人机）
· 读取和处理图像
· 读取和处理边界框的坐标
· 可视化目的绘制边界框
<code>X,y = [], []
img_box = []
DIMENSION = 128 # set low resolution to decrease training timefor i in range(len(data_list)):
# get bounding box and check if label exist
with open(dir+data_list[i][1],"rb") as f:
box = f.read().split()
if len(box) != 5:
continue # skip data if does not contain labelbox = [float(s) for s in box[1:]]# read imageimg = cv2.imread(dir+data_list[i][0])
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)# resize img to 128 x 128
img = cv2.resize(img, (DIMENSION,DIMENSION), interpolation= cv2.INTER_LINEAR)# draw bounding box (for visualization purposes)
resize1, resize2 = img.shape[0]/DIMENSION, img.shape[1]/DIMENSION
p1,p2,p3,p4 = int(box[0]*img.shape[1]*resize2), int(box[1]*img.shape[0]*resize1) ,int(box[2]*img.shape[1]*resize2) ,int(box[3]*img.shape[0]*resize1)ymin, ymax, xmin, xmax = p2-p4//2, p2+p4//2, p1-p3//2, p1+p3//2draw = cv2.rectangle(img.copy(),(xmax,ymax),(xmin,ymin),color=(255,255,0),thickness =1)# store data if range of y is at least 20 pixels (remove data with small drones)
if ymax - ymin >=20:
X.append(img)
y.append([ymin, ymax, xmin, xmax])
img_box.append(draw)# convert to numpy arraysX = np.array(X).astype(np.uint8)
y = np.array(y)
img_box = np.array(img_box)/<code>
在转换为NumPy数组之前，我获取数据集的一个子集，作为测试可以减少训练时间。
如果你有计算能力的话，可以省略。
MRCNN处理
现在来看看mrcnn本身，我们需要在训练过程之前定义一个mrcnn数据集类。这个数据集类提供图像的信息，比如它所属的类和对象在其中的位置。mrcnn.utils包含这个类
这里的事情变得有点棘手，需要阅读一些源代码。这些是你需要修改的功能：
· add_class，用于确定模型的类数
· 添加映像，在其中定义映像id和映像路径（如果适用）
· 加载图像，其中加载图像数据
· 加载掩码，获取有关图像的掩码/边框的信息
<code># define drones dataset using mrcnn utils classclass DronesDataset(utils.Dataset):
def __init__(self,X,y): # init with numpy X,y
self.X = X
self.y = y
super().__init__()def load_dataset(self):
self.add_class("dataset",1,"drones") # only 1 class, drones
for i in range(len(self.X)):
self.add_image("dataset",i,path=None)def load_image(self,image_id):
image = self.X[image_id] # where image_id is index of X
return imagedef load_mask(self,image_id):
# get details of image
info = self.image_info[image_id]
#create one array for all masks, each on a different channel
masks = np.zeros([128, 128, len(self.X)], dtype='uint8')class_ids = []
for i in range(len(self.y)):
box = self.y[info["id"]]
row_s, row_e = box[0], box[1]
col_s, col_e = box[2], box[3]
masks[row_s:row_e, col_s:col_e, i] = 1 # create mask with similar boundaries as bounding box
class_ids.append(1)return masks, np.array(class_ids).astype(np.uint8)/<code>
我们已经将图像格式化为NumPy数组，因此可以简单地用数组初始化Dataset类，并通过索引到数组中来加载图像和边界框。
接下来分割训练和测试集。
<code># train test split 80:20np.random.seed(42) # for reproducibility
p = np.random.permutation(len(X))
X = X[p].copy()
y = y[p].copy()split = int(0.8 * len(X))X_train = X[:split]
y_train = y[:split]X_val = X[split:]
y_val = y[split:]/<code>
现在将数据加载到数据集类中。
<code># load dataset into mrcnn dataset classtrain_dataset = DronesDataset(X_train,y_train)
train_dataset.load_dataset()
train_dataset.prepare()val_dataset = DronesDataset(X_val,y_val)
val_dataset.load_dataset()
val_dataset.prepare()/<code>
prepare（）函数使用图像ID和类ID信息为mrcnn模型准备数据，下面是我们从mrcnn导入的config类的修改。Config类确定训练中使用的变量，应该根据数据集进行调整。
下面的这些变量并非详尽无遗，您可以参考文档中的完整列表。
<code>class DronesConfig(Config):
# Give the configuration a recognizable name
NAME = "drones"# Train on 1 GPU and 2 images per GPU.
GPU_COUNT = 1
IMAGES_PER_GPU = 2# Number of classes (including background)
NUM_CLASSES = 1+1 # background + drones# Use small images for faster training.
IMAGE_MIN_DIM = 128
IMAGE_MAX_DIM = 128# Reduce training ROIs per image because the images are small and have few objects.
TRAIN_ROIS_PER_IMAGE = 20# Use smaller anchors because our image and objects are small
RPN_ANCHOR_SCALES = (8, 16, 32, 64, 128) # anchor side in pixels# set appropriate step per epoch and validation step
STEPS_PER_EPOCH = len(X_train)//(GPU_COUNT*IMAGES_PER_GPU)
VALIDATION_STEPS = len(X_val)//(GPU_COUNT*IMAGES_PER_GPU)# Skip detections with < 70% confidence
DETECTION_MIN_CONFIDENCE = 0.7config = DronesConfig()
config.display()/<code>
根据您的计算能力，您可能需要相应地调整这些变量。否则，您将面临卡在"Epoch 1"的问题，并且不会给出错误消息。甚至还有针对这个问题提出的GitHub问题，并提出了许多解决方案。如果你遇到这种情况，一定要检查一下，并测试一下这些建议中的一些。
https://github.com/matterport/Mask_RCNN/issues/287
MRCNN 训练
mrcnn通过COCO和ImageNet数据集进行了训练。所以这里只要使用这些预先训练的权重进行迁移学习，我们需要将其下载到环境中（记住首先定义根目录）
<code># Local path to trained weights file
COCO_MODEL_PATH = os.path.join(ROOT_DIR, "mask_rcnn_coco.h5")# Download COCO trained weights from Releases if needed
if not os.path.exists(COCO_MODEL_PATH):
utils.download_trained_weights(COCO_MODEL_PATH)/<code>
创建模型并使用预先训练的权重。
<code># Create model in training mode using gpuwith tf.device("/gpu:0"):
model = modellib.MaskRCNN(mode="training", config=config,model_dir=MODEL_DIR)# Which weights to start with?
init_with = "imagenet" # imagenet, cocoif init_with == "imagenet":
model.load_weights(model.get_imagenet_weights(), by_name=True)
elif init_with == "coco":
# Load weights trained on MS COCO, but skip layers that
# are different due to the different number of classes
# See README for instructions to download the COCO weights
model.load_weights(COCO_MODEL_PATH, by_name=True,exclude=["mrcnn_class_logits", "mrcnn_bbox_fc", "mrcnn_bbox", "mrcnn_mask"])/<code>现在，我们可以开始进行实际训练。
<code>model.train(train_dataset, val_dataset,learning_rate=config.LEARNING_RATE,epochs=5,layers='heads') # unfreeze head and just train on last layer/<code>
我只训练最后一层来检测数据集中的无人机。如果时间允许，您还应该通过训练前面的所有层来微调模型。
<code>model.train(train_dataset, val_dataset, learning_rate=config.LEARNING_RATE / 10, epochs=2, layers="all")/<code>
完成了mrcnn模型的训练后。可以用这两行代码保存模型的权重。
<code># save weights
model_path = os.path.join(MODEL_DIR, "mask_rcnn_drones.h5")
model.keras_model.save_weights(model_path)/<code>
MRCNN推断
要对其他图片进行推理，需要创建一个具有自定义配置的新推理模型。
<code># make inference
class InferenceConfig(DronesConfig):
GPU_COUNT = 1
IMAGES_PER_GPU = 1inference_config = InferenceConfig()# Recreate the model in inference mode
model = modellib.MaskRCNN(mode="inference",config=inference_config, model_dir=MODEL_DIR)# Load trained weightsmodel_path = os.path.join(MODEL_DIR, "mask_rcnn_drones.h5")
model.load_weights(model_path, by_name=True)/<code>
可视化
<code>def get_ax(rows=1, cols=1, size=8):
_, ax = plt.subplots(rows, cols, figsize=(size*cols, size*rows))return ax# Test on a random image
image_id = random.choice(val_dataset.image_ids)
original_image, image_meta, gt_class_id, gt_bbox, gt_mask =\\
modellib.load_image_gt(val_dataset, inference_config,image_id, use_mini_mask=False)results = model.detect([original_image], verbose=1)
r = results[0]visualize.display_instances(original_image, r['rois'], r['masks'], r['class_ids'],val_dataset.class_names, r['scores'], ax=get_ax())/<code>
好了，我们已经训练了一个带有自定义数据集的mrcnn模型。
閱讀更多 deephub 的文章
