睿智的目标检测54——Tensorflow2 搭建YoloX目标检测平台

Posted 2022-03-01 Bubbliiiing

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了睿智的目标检测54——Tensorflow2 搭建YoloX目标检测平台相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

睿智的目标检测54——Tensorflow2 搭建YoloX目标检测平台

学习前言
源码下载
YoloX改进的部分（不完全）
YoloX实现思路
训练自己的YoloX模型

学习前言

旷视新提出了YoloX，感觉蛮有意思，复现一下哈哈。

源码下载

https://github.com/bubbliiiing/yolox-tf2
喜欢的可以点个star噢。

YoloX改进的部分（不完全）

1、主干部分：使用了Focus网络结构，这个结构是在YoloV5里面使用到比较有趣的网络结构，具体操作是在一张图片中每隔一个像素拿到一个值，这个时候获得了四个独立的特征层，然后将四个独立的特征层进行堆叠，此时宽高信息就集中到了通道信息，输入通道扩充了四倍。

2、分类回归层：Decoupled Head，以前版本的Yolo所用的解耦头是一起的，也就是分类和回归在一个1X1卷积里实现，YoloX认为这给网络的识别带来了不利影响。在YoloX中，Yolo Head被分为了两部分，分别实现，最后预测的时候才整合在一起。

3、数据增强：Mosaic数据增强、Mosaic利用了四张图片进行拼接实现数据中增强，根据论文所说其拥有一个巨大的优点是丰富检测物体的背景！且在BN计算的时候一下子会计算四张图片的数据！

4、Anchor Free：不使用先验框。

5、SimOTA ：为不同大小的目标动态匹配正样本。

以上并非全部的改进部分，还存在一些其它的改进，这里只列出来了一些我比较感兴趣，而且非常有效的改进。

YoloX实现思路

一、整体结构解析

在学习YoloX之前，我们需要对YoloX所作的工作有一定的了解，这有助于我们后面去了解网络的细节。

和之前版本的Yolo类似，整个YoloX可以依然可以分为三个部分，分别是CSPDarknet，FPN以及Yolo Head。

CSPDarknet可以被称作YoloX的主干特征提取网络，输入的图片首先会在CSPDarknet里面进行特征提取，提取到的特征可以被称作特征层，是输入图片的特征集合。在主干部分，我们获取了三个特征层进行下一步网络的构建，这三个特征层我称它为有效特征层。

FPN可以被称作YoloX的加强特征提取网络，在主干部分获得的三个有效特征层会在这一部分进行特征融合，特征融合的目的是结合不同尺度的特征信息。在FPN部分，已经获得的有效特征层被用于继续提取特征。在YoloX里面同样使用了YoloV4中用到的Panet的结构，我们不仅会对特征进行上采样实现特征融合，还会对特征再次进行下采样实现特征融合。

Yolo Head是YoloX的分类器与回归器，通过CSPDarknet和FPN，我们已经可以获得三个加强过的有效特征层。每一个特征层都有宽、高和通道数，此时我们可以将特征图看作一个又一个特征点的集合，每一个特征点都有通道数个特征。Yolo Head实际上所做的工作就是对特征点进行判断，判断特征点是否有物体与其对应。以前版本的Yolo所用的解耦头是一起的，也就是分类和回归在一个1X1卷积里实现，YoloX认为这给网络的识别带来了不利影响。在YoloX中，Yolo Head被分为了两部分，分别实现，最后预测的时候才整合在一起。

因此，整个YoloX网络所作的工作就是 特征提取-特征加强-预测特征点对应的物体情况。

二、网络结构解析

1、主干网络CSPDarknet介绍

YoloX所使用的主干特征提取网络为CSPDarknet，它具有五个重要特点：
1、使用了残差网络Residual，CSPDarknet中的残差卷积可以分为两个部分，主干部分是一次1X1的卷积和一次3X3的卷积；残差边部分不做任何处理，直接将主干的输入与输出结合。整个YoloV3的主干部分都由残差卷积构成：

def Bottleneck(x, out_channels, shortcut=True, name = ""):
    y = compose(
            DarknetConv2D_BN_SiLU(out_channels, (1,1), name = name + '.conv1'),
            DarknetConv2D_BN_SiLU(out_channels, (3,3), name = name + '.conv2'))(x)
    if shortcut:
        y = Add()([x, y])
    return y

残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。其内部的残差块使用了跳跃连接，缓解了在深度神经网络中增加深度带来的梯度消失问题。

2、使用CSPnet网络结构，CSPnet结构并不算复杂，就是将原来的残差块的堆叠进行了一个拆分，拆成左右两部分：主干部分继续进行原来的残差块的堆叠；另一部分则像一个残差边一样，经过少量处理直接连接到最后。因此可以认为CSP中存在一个大的残差边。

def CSPLayer(x, num_filters, num_blocks, shortcut=True, expansion=0.5, name=""):
    hidden_channels = int(num_filters * expansion)  # hidden channels
    #----------------------------------------------------------------#
    #   主干部分会对num_blocks进行循环，循环内部是残差结构。
    #----------------------------------------------------------------#
    x_1 = DarknetConv2D_BN_SiLU(hidden_channels, (1,1), name = name + '.conv1')(x)
    #--------------------------------------------------------------------#
    #   然后建立一个大的残差边shortconv、这个大残差边绕过了很多的残差结构
    #--------------------------------------------------------------------#
    x_2 = DarknetConv2D_BN_SiLU(hidden_channels, (1,1), name = name + '.conv2')(x)
    for i in range(num_blocks):
        x_1 = Bottleneck(x_1, hidden_channels, shortcut, name = name + '.m.' + str(i))
    #----------------------------------------------------------------#
    #   将大残差边再堆叠回来
    #----------------------------------------------------------------#
    route = Concatenate()([x_1, x_2])

    #----------------------------------------------------------------#
    #   最后对通道数进行整合
    #----------------------------------------------------------------#
    return DarknetConv2D_BN_SiLU(num_filters, (1,1), name = name + '.conv3')(route)

3、使用了Focus网络结构，这个网络结构是在YoloV5里面使用到比较有趣的网络结构，具体操作是在一张图片中每隔一个像素拿到一个值，这个时候获得了四个独立的特征层，然后将四个独立的特征层进行堆叠，此时宽高信息就集中到了通道信息，输入通道扩充了四倍。拼接起来的特征层相对于原先的三通道变成了十二个通道，下图很好的展示了Focus结构，一看就能明白。

class Focus(Layer):
    def __init__(self):
        super(Focus, self).__init__()

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return (input_shape[0], input_shape[1] // 2 if input_shape[1] != None else input_shape[1], input_shape[2] // 2 if input_shape[2] != None else input_shape[2], input_shape[3] * 4)

    def call(self, x):
        return tf.concat(
            [x[...,  ::2,  ::2, :],
             x[..., 1::2,  ::2, :],
             x[...,  ::2, 1::2, :],
             x[..., 1::2, 1::2, :]],
             axis=-1
        )

4、使用了SiLU激活函数，SiLU是Sigmoid和ReLU的改进版。SiLU具备无上界有下界、平滑、非单调的特性。SiLU在深层模型上的效果优于 ReLU。可以看做是平滑的ReLU激活函数。
$\\textsigmoid(x)$

class SiLU(Layer):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(SiLU, self).__init__(**kwargs)
        self.supports_masking = True

    def call(self, inputs):
        return inputs * K.sigmoid(inputs)

    def get_config(self):
        config = super(SiLU, self).get_config()
        return config

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return input_shape

5、使用了SPP结构，通过不同池化核大小的最大池化进行特征提取，提高网络的感受野。在YoloV4中，SPP是用在FPN里面的，在YoloX中，SPP模块被用在了主干特征提取网络中。

def SPPBottleneck(x, out_channels, name = ""):
    #---------------------------------------------------#
    #   使用了SPP结构，即不同尺度的最大池化后堆叠。
    #---------------------------------------------------#
    x = DarknetConv2D_BN_SiLU(out_channels // 2, (1,1), name = name + '.conv1')(x)
    maxpool1 = MaxPooling2D(pool_size=(5,5), strides=(1,1), padding='same')(x)
    maxpool2 = MaxPooling2D(pool_size=(9,9), strides=(1,1), padding='same')(x)
    maxpool3 = MaxPooling2D(pool_size=(13,13), strides=(1,1), padding='same')(x)
    x = Concatenate()([x, maxpool1, maxpool2, maxpool3])
    x = DarknetConv2D_BN_SiLU(out_channels, (1,1), name = name + '.conv2')(x)
    return x

整个主干实现代码为：

from functools import wraps

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import backend as K
from tensorflow.keras.initializers import RandomNormal
from tensorflow.keras.layers import (Add, BatchNormalization, Concatenate,
                                     Conv2D, Layer, MaxPooling2D,
                                     ZeroPadding2D)
from tensorflow.keras.regularizers import l2
from utils.utils import compose


class SiLU(Layer):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(SiLU, self).__init__(**kwargs)
        self.supports_masking = True

    def call(self, inputs):
        return inputs * K.sigmoid(inputs)

    def get_config(self):
        config = super(SiLU, self).get_config()
        return config

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return input_shape

class Focus(Layer):
    def __init__(self):
        super(Focus, self).__init__()

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return (input_shape[0], input_shape[1] // 2 if input_shape[1] != None else input_shape[1], input_shape[2] // 2 if input_shape[2] != None else input_shape[2], input_shape[3] * 4)

    def call(self, x):
        return tf.concat(
            [x[...,  ::2,  ::2, :],
             x[..., 1::2,  ::2, :],
             x[...,  ::2, 1::2, :],
             x[..., 1::2, 1::2, :]],
             axis=-1
        )
#------------------------------------------------------#
#   单次卷积DarknetConv2D
#   如果步长为2则自己设定padding方式。
#------------------------------------------------------#
@wraps(Conv2D)
def DarknetConv2D(*args, **kwargs):
    darknet_conv_kwargs = 'kernel_initializer' : random_normal(stddev=0.02)
    darknet_conv_kwargs['padding'] = 'valid' if kwargs.get('strides')==(2,2) else 'same'
    darknet_conv_kwargs.update(kwargs)
    return Conv2D(*args, **darknet_conv_kwargs)

#---------------------------------------------------#
#   卷积块 -> 卷积 + 标准化 + 激活函数
#   DarknetConv2D + BatchNormalization + SiLU
#---------------------------------------------------#
def DarknetConv2D_BN_SiLU(*args, **kwargs):
    no_bias_kwargs = 'use_bias': False
    no_bias_kwargs.update(kwargs)
    if "name" in kwargs.keys():
        no_bias_kwargs['name'] = kwargs['name'] + '.conv'
    return compose(
        DarknetConv2D(*args, **no_bias_kwargs),
        BatchNormalization(name = kwargs['name'] + '.bn'),
        SiLU())

def SPPBottleneck(x, out_channels, name = ""):
    #---------------------------------------------------#
    #   使用了SPP结构，即不同尺度的最大池化后堆叠。
    #---------------------------------------------------#
    x = DarknetConv2D_BN_SiLU(out_channels // 2, (1,1), name = name + '.conv1')(x)
    maxpool1 = MaxPooling2D(pool_size=(5,5), strides=(1,1), padding='same')(x)
    maxpool2 = MaxPooling2D(pool_size=(9,9), strides=(1,1), padding='same')(x)
    maxpool3 = MaxPooling2D(pool_size=(13,13), strides=(1,1), padding='same')(x)
    x = Concatenate()([x, maxpool1, maxpool2, maxpool3])
    x = DarknetConv2D_BN_SiLU(out_channels, (1,1), name = name + '.conv2')(x)
    return x

def Bottleneck(x, out_channels, shortcut=True, name = ""):
    y = compose(
            DarknetConv2D_BN_SiLU(out_channels, (1,1), name = name + '.conv1'),
            DarknetConv2D_BN_SiLU(out_channels, (3,3), name = name + '.conv2'))(x)
    if shortcut:
        y = Add()([x, y])
    return y

def CSPLayer(x, num_filters, num_blocks, shortcut=True, expansion=0.5, name=""):
    hidden_channels = int(num_filters * expansion)  # hidden channels
    #----------------------------------------------------------------#
    #   主干部分会对num_blocks进行循环，循环内部是残差结构。
    #----------------------------------------------------------------#
    x_1 = DarknetConv2D_BN_SiLU(hidden_channels, (1,1), name = name + '.conv1')(x)
    #--------------------------------------------------------------------#
    #   然后建立一个大的残差边shortconv、这个大残差边绕过了很多的残差结构
    #--------------------------------------------------------------------#
    x_2 = DarknetConv2D_BN_SiLU(hidden_channels, (1,1), name = name + '.conv2')(x)
    for i in range(num_blocks):
        x_1 = Bottleneck(x_1, hidden_channels, shortcut, name = name + '.m.' + str(i))
    #----------------------------------------------------------------#
    #   将大残差边再堆叠回来
    #----------------------------------------------------------------#
    route = Concatenate()([x_1, x_2])

    #----------------------------------------------------------------#
    #   最后对通道数进行整合
    #----------------------------------------------------------------#
    return DarknetConv2D_BN_SiLU(num_filters, (1,1), name = name + '.conv3')(route)

def resblock_body(x, num_filters, num_blocks, shortcut=True, expansion=0.5, last = False, name = ""):
    #----------------------------------------------------------------#
    #   利用ZeroPadding2D和一个步长为2x2的卷积块进行高和宽的压缩
    #----------------------------------------------------------------#
    x = ZeroPadding2D(((1,1),(1,1)))(x)
    #----------------------------------------------------------------#
    #   利用ZeroPadding2D和一个步长为2x2的卷积块进行高和宽的压缩
    #----------------------------------------------------------------#
    x = DarknetConv2D_BN_SiLU(num_filters, (3,3), strides=(2,2), name = name + '.0')(x)
    if last:
        x = SPPBottleneck(x, num_filters, name = name + '.1')
    return CSPLayer(x, num_filters, num_blocks, shortcut=shortcut, expansion=expansion, name = name 以上是关于睿智的目标检测54——Tensorflow2 搭建YoloX目标检测平台的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章 
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 睿智的目标检测61——Tensorflow2 Focal loss详解与在YoloV4当中的实现
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