В этом примере показано, как обучить и развернуть детектор объектов (YOLO) v2 только один раз.
Глубокое обучение является мощным методом машинного обучения, который можно использовать для обучения устойчивых детекторов объектов. Существует несколько методов обнаружения объектов, включая Faster R-CNN, и вы смотрите только один раз (YOLO) v2. Этот пример обучает детектор транспортного средства YOLO v2, используя trainYOLOv2ObjectDetector функция.
Этот пример использует небольшой набор данных транспортного средства, который содержит 295 изображений. Многие из этих изображений получены из наборов данных Caltech Cars 1999 и 2001, доступных на веб-сайте Caltech Computational Vision, созданном Пьетро Пероной и используемом с разрешения. Каждое изображение содержит один или два маркированных образца транспортного средства. Небольшой набор данных полезен для исследования процедуры обучения YOLO v2, но на практике для обучения устойчивого детектора необходимо больше маркированных изображений. Разархивируйте изображения транспортного средства и загружайте транспортное средство достоверных данных.
unzip vehicleDatasetImages.zip data = load('vehicleDatasetGroundTruth.mat'); vehicleDataset = data.vehicleDataset;
Данные о транспортном средстве хранятся в двухколоночной таблице, где в первом столбце содержатся пути к файлам изображений, а во втором-ограничительные рамки транспортного средства.
% Add the fullpath to the local vehicle data folder.
vehicleDataset.imageFilename = fullfile(pwd,vehicleDataset.imageFilename);Разделите набор данных на обучающие и тестовые наборы. Выберите 60% данных для обучения и остальное для проверки обученного детектора.
rng(0); shuffledIndices = randperm(height(vehicleDataset)); idx = floor(0.6 * length(shuffledIndices) ); trainingDataTbl = vehicleDataset(shuffledIndices(1:idx),:); testDataTbl = vehicleDataset(shuffledIndices(idx+1:end),:);
Использование imageDatastore и boxLabelDataStore создать хранилища данных для загрузки изображения и данных о метках во время обучения и оценки.
imdsTrain = imageDatastore(trainingDataTbl{:,'imageFilename'});
bldsTrain = boxLabelDatastore(trainingDataTbl(:,'vehicle'));
imdsTest = imageDatastore(testDataTbl{:,'imageFilename'});
bldsTest = boxLabelDatastore(testDataTbl(:,'vehicle'));Объедините хранилища данных меток изображений и коробок.
trainingData = combine(imdsTrain,bldsTrain); testData = combine(imdsTest,bldsTest);
Сеть обнаружения объектов YOLO v2 состоит из двух подсетей. Сеть редукции данных, за которой следует сеть обнаружения. Сеть редукции данных обычно является предварительно обученной CNN (для получения дополнительной информации смотрите Pretrained Глубоких нейронных сетей). Этот пример использует AlexNet для редукции данных. Можно также использовать другие предварительно обученные сети, такие как MobileNet v2 или ResNet-18, также могут использоваться в зависимости от требований приложения. Подсеть обнаружения является небольшой CNN по сравнению с сетью редукции данных и состоит из нескольких сверточных слоев и слоев, характерных для YOLO v2.
Используйте yolov2Layers функция для создания сети обнаружения объектов YOLO v2 автоматически с учетом предварительно обученной сети редукции данных AlexNet. yolov2Layers требует, чтобы вы задали несколько входов, которые параметризируют сеть YOLO v2:
Размер входа сети
Анкерные коробки
Сеть редукции данных
Во-первых, укажите размер входа сети и количество классов. При выборе размера входа сети учитывайте минимальный размер, требуемый самой сетью, размер обучающих изображений и вычислительные затраты, связанные с обработкой данных при выбранном размере. Когда это возможно, выберите размер входа сети, который близок к размеру обучающего изображения и больше, чем размер входного сигнала, необходимый для сети. Чтобы уменьшить вычислительные затраты на выполнение примера, укажите размер входа сети [224 224 3], который является минимальным размером, необходимым для запуска сети.
inputSize = [224 224 3];
Определите количество классов объектов, которые нужно обнаружить.
numClasses = width(vehicleDataset)-1;
Обратите внимание, что обучающие изображения, используемые в этом примере, больше 224 на 224 и варьируются в размере, поэтому вы должны изменить размер изображений на этапе предварительной обработки перед обучением.
Далее используйте estimateAnchorBoxes для оценки анкерных коробок на основе размера объектов в обучающих данных. Чтобы учесть изменение размера изображений перед обучением, измените размер обучающих данных для оценки анкерных коробок. Использование transform для предварительной обработки обучающих данных задайте количество анкерных коробок и оцените анкерные коробки. Измените размер обучающих данных на размер входного изображения сети с помощью вспомогательной функции yolo_preprocessData.
trainingDataForEstimation = transform(trainingData,@(data)yolo_preprocessData(data,inputSize)); numAnchors = 7; [anchorBoxes, meanIoU] = estimateAnchorBoxes(trainingDataForEstimation, numAnchors)
anchorBoxes = 7×2
145 126
91 86
161 132
41 34
67 64
136 111
33 23
meanIoU = 0.8651
Для получения дополнительной информации о выборе якорей, смотрите Оценить якорные коробки из обучающих данных (Computer Vision Toolbox) (Computer Vision Toolbox™) и Якорные коробки для обнаружения объектов (Computer Vision Toolbox).
Теперь используйте alexnet для загрузки предварительно обученной модели AlexNet.
featureExtractionNetwork = alexnet
featureExtractionNetwork =
SeriesNetwork with properties:
Layers: [25×1 nnet.cnn.layer.Layer]
InputNames: {'data'}
OutputNames: {'output'}
Выберите 'relu5' как слой редукции данных для замены слоев после 'relu5' с подсетью обнаружения. Этот слой редукции данных выводит карты функций, которые уменьшаются в 16 раз. Такое количество понижающей дискретизации является хорошим компромиссом между пространственным разрешением и силой извлечённых функций, поскольку функции, извлеченные далее по сети, кодируют более сильные функции изображения за счет пространственного разрешения. Выбор оптимального слоя редукции данных требует эмпирического анализа.
featureLayer = 'relu5';Создайте сеть обнаружения объектов YOLO v2..
lgraph = yolov2Layers(inputSize,numClasses,anchorBoxes,featureExtractionNetwork,featureLayer);
Визуализировать сеть можно используя analyzeNetwork или Deep Network Designer из Deep Learning Toolbox™.
Если требуется дополнительное управление сетевой архитектурой YOLO v2, используйте Deep Network Designer для разработки сети обнаружения YOLO v2 вручную. Для получения дополнительной информации смотрите Проект сети обнаружения YOLO v2 (Computer Vision Toolbox).
Увеличение количества данных используется для повышения точности сети путем случайного преобразования исходных данных во время обучения. При помощи увеличения данных вы можете добавить больше разнообразия к обучающим данным, не увеличивая на самом деле количество маркированных обучающих выборок.
Использование transform увеличение обучающих данных путем случайного поворота изображения и связанных с ним прямоугольных меток горизонтально. Обратите внимание, что увеличение количества данных не применяется к тестовым и валидационным данным. В идеале данные испытаний и валидации должны быть показательными по сравнению с исходными данными и не должны быть изменены для объективной оценки.
augmentedTrainingData = transform(trainingData,@yolo_augmentData);
Предварительно обработайте дополненные обучающие данные и данные валидации для подготовки к обучению.
preprocessedTrainingData = transform(augmentedTrainingData,@(data)yolo_preprocessData(data,inputSize));
Использование trainingOptions для определения опций обучения. Задайте 'ValidationData' к предварительно обработанным данным валидации. Задайте 'CheckpointPath' во временное место. Это позволяет экономить частично обученные детекторы в процессе обучения. Если обучение прервано, например, отключение степени или отказ системы, можно возобновить обучение с сохраненной контрольной точки.
options = trainingOptions('sgdm', ... 'MiniBatchSize', 16, .... 'InitialLearnRate',1e-3, ... 'MaxEpochs',20,... 'CheckpointPath', tempdir, ... 'Shuffle','never');
Использование trainYOLOv2ObjectDetector функция для обучения детектора объектов YOLO v2.
[detector,info] = trainYOLOv2ObjectDetector(preprocessedTrainingData,lgraph,options);
************************************************************************* Training a YOLO v2 Object Detector for the following object classes: * vehicle Training on single CPU. Initializing input data normalization. |========================================================================================| | Epoch | Iteration | Time Elapsed | Mini-batch | Mini-batch | Base Learning | | | | (hh:mm:ss) | RMSE | Loss | Rate | |========================================================================================| | 1 | 1 | 00:00:02 | 7.23 | 52.3 | 0.0010 | | 5 | 50 | 00:00:43 | 0.99 | 1.0 | 0.0010 | | 10 | 100 | 00:01:24 | 0.77 | 0.6 | 0.0010 | | 14 | 150 | 00:02:03 | 0.64 | 0.4 | 0.0010 | | 19 | 200 | 00:02:41 | 0.57 | 0.3 | 0.0010 | | 20 | 220 | 00:02:55 | 0.58 | 0.3 | 0.0010 | |========================================================================================| Detector training complete. *************************************************************************
В качестве быстрого теста запустите детектор на одном тестовом изображении. Убедитесь, что вы изменили размер изображения на тот же размер, что и обучающие изображения.
I = imread(testDataTbl.imageFilename{2});
I = imresize(I,inputSize(1:2));
[bboxes,scores] = detect(detector,I);Отображение результатов.
I_new = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores);
figure
imshow(I_new)
Загрузите предварительно обученную сеть.
snet=detector.Network; I_pre=yolo_pre_proc(I);
Использование analyzeNetwork для получения информации о слоях сети:
analyzeNetwork(snet)
Создайте целевой объект для вашего целевого устройства с именем продавца и интерфейсом, чтобы подключить ваше целевое устройство к хосту-компьютеру. Опции интерфейса JTAG (по умолчанию) и Ethernet. Опции поставщиков: Intel или Xilinx. Используйте установленный Xilinx Vivado Design Suite через подключение Ethernet для программирования устройства.
hTarget = dlhdl.Target('Xilinx', 'Interface', 'Ethernet');
Создайте объект dlhdl.Workflow класс. Когда вы создаете объект, задайте сеть и имя битового потока. Укажите сохраненную предварительно обученную последовательную сеть, trainedNetNoCar, как сеть. Убедитесь, что имя битового потока соответствует типу данных и плате FPGA, на которую вы нацелены. В этом примере целевой платой FPGA является плата ZCU102 Zynq UltraScale + MPSoC. Битовый поток использует один тип данных.
hW=dlhdl.Workflow('Network', snet, 'Bitstream', 'zcu102_single','Target',hTarget)
hW =
Workflow with properties:
Network: [1×1 DAGNetwork]
Bitstream: 'zcu102_single'
ProcessorConfig: []
Target: [1×1 dlhdl.Target]
Чтобы скомпилировать snet series network, запустите функцию компиляции dlhdl.Workflow объект.
dn = hW.compile
### Compiling network for Deep Learning FPGA prototyping ...
### Targeting FPGA bitstream zcu102_single ...
### The network includes the following layers:
1 'data' Image Input 224×224×3 images with 'zerocenter' normalization (SW Layer)
2 'conv1' Convolution 96 11×11×3 convolutions with stride [4 4] and padding [0 0 0 0] (HW Layer)
3 'relu1' ReLU ReLU (HW Layer)
4 'norm1' Cross Channel Normalization cross channel normalization with 5 channels per element (HW Layer)
5 'pool1' Max Pooling 3×3 max pooling with stride [2 2] and padding [0 0 0 0] (HW Layer)
6 'conv2' Grouped Convolution 2 groups of 128 5×5×48 convolutions with stride [1 1] and padding [2 2 2 2] (HW Layer)
7 'relu2' ReLU ReLU (HW Layer)
8 'norm2' Cross Channel Normalization cross channel normalization with 5 channels per element (HW Layer)
9 'pool2' Max Pooling 3×3 max pooling with stride [2 2] and padding [0 0 0 0] (HW Layer)
10 'conv3' Convolution 384 3×3×256 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] (HW Layer)
11 'relu3' ReLU ReLU (HW Layer)
12 'conv4' Grouped Convolution 2 groups of 192 3×3×192 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] (HW Layer)
13 'relu4' ReLU ReLU (HW Layer)
14 'conv5' Grouped Convolution 2 groups of 128 3×3×192 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] (HW Layer)
15 'relu5' ReLU ReLU (HW Layer)
16 'yolov2Conv1' Convolution 256 3×3×256 convolutions with stride [1 1] and padding 'same' (HW Layer)
17 'yolov2Batch1' Batch Normalization Batch normalization with 256 channels (HW Layer)
18 'yolov2Relu1' ReLU ReLU (HW Layer)
19 'yolov2Conv2' Convolution 256 3×3×256 convolutions with stride [1 1] and padding 'same' (HW Layer)
20 'yolov2Batch2' Batch Normalization Batch normalization with 256 channels (HW Layer)
21 'yolov2Relu2' ReLU ReLU (HW Layer)
22 'yolov2ClassConv' Convolution 42 1×1×256 convolutions with stride [1 1] and padding [0 0 0 0] (HW Layer)
23 'yolov2Transform' YOLO v2 Transform Layer. YOLO v2 Transform Layer with 7 anchors. (SW Layer)
24 'yolov2OutputLayer' YOLO v2 Output YOLO v2 Output with 7 anchors. (SW Layer)
### Optimizing series network: Fused 'nnet.cnn.layer.BatchNormalizationLayer' into 'nnet.cnn.layer.Convolution2DLayer'
2 Memory Regions created.
Skipping: data
Compiling leg: conv1>>yolov2ClassConv ...
Compiling leg: conv1>>yolov2ClassConv ... complete.
Skipping: yolov2Transform
Skipping: yolov2OutputLayer
Creating Schedule...
......
Creating Schedule...complete.
Creating Status Table...
.....
Creating Status Table...complete.
Emitting Schedule...
.....
Emitting Schedule...complete.
Emitting Status Table...
.......
Emitting Status Table...complete.
### Allocating external memory buffers:
offset_name offset_address allocated_space
_______________________ ______________ ________________
"InputDataOffset" "0x00000000" "24.0 MB"
"OutputResultOffset" "0x01800000" "4.0 MB"
"SchedulerDataOffset" "0x01c00000" "0.0 MB"
"SystemBufferOffset" "0x01c00000" "28.0 MB"
"InstructionDataOffset" "0x03800000" "4.0 MB"
"ConvWeightDataOffset" "0x03c00000" "16.0 MB"
"EndOffset" "0x04c00000" "Total: 76.0 MB"
### Network compilation complete.
dn = struct with fields:
weights: [1×1 struct]
instructions: [1×1 struct]
registers: [1×1 struct]
syncInstructions: [1×1 struct]
Чтобы развернуть сеть на оборудовании Zynq ® UltraScale+™ MPSoC ZCU102, запустите функцию развертывания dlhdl.Workflow объект. Эта функция использует выход функции компиляции, чтобы запрограммировать плату FPGA с помощью файла программирования. Функция также загружает веса и смещения сети. Функция развертывания проверяет наличие инструмента Xilinx Vivado и поддерживаемой версии инструмента. Затем он начинает программировать устройство FPGA с помощью битового потока, отображает сообщения о прогрессе и время, необходимое для развертывания сети.
hW.deploy
### FPGA bitstream programming has been skipped as the same bitstream is already loaded on the target FPGA. ### Loading weights to Conv Processor. ### Conv Weights loaded. Current time is 20-Dec-2020 15:26:28
Выполните функцию предсказания на dlhdl.Workflow объект и отображение результата:
[prediction, speed] = hW.predict(I_pre,'Profile','on');
### Finished writing input activations.
### Running single input activations.
Deep Learning Processor Profiler Performance Results
LastFrameLatency(cycles) LastFrameLatency(seconds) FramesNum Total Latency Frames/s
------------- ------------- --------- --------- ---------
Network 8615567 0.03916 1 8615567 25.5
conv1 1357049 0.00617
norm1 569406 0.00259
pool1 205869 0.00094
conv2 2207222 0.01003
norm2 360973 0.00164
pool2 197444 0.00090
conv3 976419 0.00444
conv4 761188 0.00346
conv5 521782 0.00237
yolov2Conv1 660213 0.00300
yolov2Conv2 661162 0.00301
yolov2ClassConv 136816 0.00062
* The clock frequency of the DL processor is: 220MHz
Отображение результатов предсказания.
[bboxesn, scoresn, labelsn] = yolo_post_proc(prediction,I_pre,anchorBoxes,{'Vehicle'});
I_new3 = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxesn,scoresn);
figure
imshow(I_new3)