物体检测YOLOv3实践

进入ModelArts

点击如下链接：https://www.huaweicloud.com/product/modelarts.html ， 进入ModelArts主页。点击“立即使用”按钮，输入用户名和密码登录，进入ModelArts使用页面。

创建ModelArts notebook

下面，我们在ModelArts中创建一个notebook开发环境，ModelArts notebook提供网页版的Python开发环境，可以方便的编写、运行代码，并查看运行结果。

第一步：在ModelArts服务主界面依次点击“开发环境”、“创建”

第二步：填写notebook所需的参数：

第三步：配置好notebook参数后，点击下一步，进入notebook信息预览。确认无误后，点击“立即创建”

第四步：创建完成后，返回开发环境主界面，等待Notebook创建完毕后，打开Notebook，进行下一步操作。

在ModelArts中创建开发环境

接下来，我们创建一个实际的开发环境，用于后续的实验步骤。

第一步：点击下图所示的“打开”按钮，进入刚刚创建的Notebook

第二步：创建一个Python3环境的的Notebook。点击右上角的"New"，然后选择TensorFlow 1.13.1开发环境。

第三步：点击左上方的文件名"Untitled"，并输入一个与本实验相关的名称，如"yolo_v3"

在Notebook中编写并执行代码

在Notebook中，我们输入一个简单的打印语句，然后点击上方的运行按钮，可以查看语句执行的结果：

开发环境准备好啦，接下来可以愉快地写代码啦！

数据和代码下载

运行下面代码，进行数据和代码的下载和解压

本案例使用coco数据，共80个类别。

In [1]:

import os from modelarts.session import Session sess = Session() if sess.region_name == 'cn-north-1': bucket_path="modelarts-labs/notebook/DL_object_detection_yolo/yolov3.tar.gz" elif sess.region_name == 'cn-north-4': bucket_path="modelarts-labs-bj4/notebook/DL_object_detection_yolo/yolov3.tar.gz" else: print("请更换地区到北京一或北京四") if not os.path.exists('./yolo3'): sess.download_data(bucket_path=bucket_path, path="./yolov3.tar.gz") if os.path.exists('./yolov3.tar.gz'): # 解压文件 os.system("tar -xf ./yolov3.tar.gz") # 清理压缩包 os.system("rm -r ./yolov3.tar.gz")

准备数据

文件路径定义

In [2]:

from train import get_classes, get_anchors # 数据文件路径 data_path = "./coco/coco_data" # coco类型定义文件存储位置 classes_path = './model_data/coco_classes.txt' # coco数据anchor值文件存储位置 anchors_path = './model_data/yolo_anchors.txt' # coco数据标注信息文件存储位置 annotation_path = './coco/coco_train.txt' # 预训练权重文件存储位置 weights_path = "./model_data/yolo.h5" # 模型文件存储位置 save_path = "./result/models/" classes = get_classes(classes_path) anchors = get_anchors(anchors_path) # 获取类型数量和anchor数量变量 num_classes = len(classes) num_anchors = len(anchors)

Using TensorFlow backend.

读取标注数据

In [3]:

import numpy as np # 训练集与验证集划分比例 val_split = 0.1 with open(annotation_path) as f: lines = f.readlines() np.random.seed(10101) np.random.shuffle(lines) np.random.seed(None) num_val = int(len(lines)*val_split) num_train = len(lines) - num_val

数据读取函数，构建数据生成器。每次读取一个批次的数据至内存训练，并做数据增强。

In [4]:

def data_generator(annotation_lines, batch_size, input_shape, data_path,anchors, num_classes): n = len(annotation_lines) i = 0 while True: image_data = [] box_data = [] for b in range(batch_size): if i==0: np.random.shuffle(annotation_lines) image, box = get_random_data(annotation_lines[i], input_shape, data_path,random=True) # 随机挑选一个批次的数据 image_data.append(image) box_data.append(box) i = (i+1) % n image_data = np.array(image_data) box_data = np.array(box_data) y_true = preprocess_true_boxes(box_data, input_shape, anchors, num_classes) # 对标注框预处理，过滤异常标注框 yield [image_data, *y_true], np.zeros(batch_size) def data_generator_wrapper(annotation_lines, batch_size, input_shape, data_path,anchors, num_classes): n = len(annotation_lines) if n==0 or batch_size<=0: return None return data_generator(annotation_lines, batch_size, input_shape, data_path,anchors, num_classes)

模型训练

本案例使用Keras深度学习框架搭建YOLOv3神经网络。

可以进入相应的文件夹路径查看源码实现。

构建神经网络

可以在./yolo3/model.py文件中查看细节

In [5]:

import keras.backend as K from yolo3.model import preprocess_true_boxes, yolo_body, yolo_loss from keras.layers import Input, Lambda from keras.models import Model # 初始化session K.clear_session() # 图像输入尺寸 input_shape = (416, 416) image_input = Input(shape=(None, None, 3)) h, w = input_shape # 设置多尺度检测的下采样尺寸 y_true = [Input(shape=(h//{0:32, 1:16, 2:8}[l], w//{0:32, 1:16, 2:8}[l], num_anchors//3, num_classes+5)) for l in range(3)] # 构建YOLO模型结构 model_body = yolo_body(image_input, num_anchors//3, num_classes) # 将YOLO权重文件加载进来，如果希望不加载预训练权重，从头开始训练的话，可以删除这句代码 model_body.load_weights(weights_path, by_name=True, skip_mismatch=True) # 定义YOLO损失函数 model_loss = Lambda(yolo_loss, output_shape=(1,), name='yolo_loss', arguments={'anchors': anchors, 'num_classes': num_classes, 'ignore_thresh': 0.5})([*model_body.output, *y_true]) # 构建Model，为训练做准备 model = Model([model_body.input, *y_true], model_loss)

WARNING:tensorflow:From /home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-1.13.1/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py:263: colocate_with (from tensorflow.python.framework.ops) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Colocations handled automatically by placer.

In [6]:

# 打印模型各层结构 model.summary()

训练回调函数定义

In [7]:

from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau, EarlyStopping # 定义回调方法 reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=3, verbose=1) # 学习率衰减策略 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0, patience=10, verbose=1) # 早停策略

AI开发平台ModelArts 机器学习

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