动手学CV-目标检测入门教程4：模型结构

Posted 2022-11-06 随煜而安

3.4 模型结构

本文来自开源组织 DataWhale 🐳 CV小组创作的目标检测入门教程。

对应开源项目 《动手学CV-Pytorch》 的第3章的内容，教程中涉及的代码也可以在项目中找到，后续会持续更新更多的优质内容，欢迎⭐️。

如果使用我们教程的内容或图片，请在文章醒目位置注明我们的github主页链接：https://github.com/datawhalechina/dive-into-cv-pytorch

本章教程所介绍的网络，后面我们称其为Tiny_Detector，是为了本教程特意设计的网络，而并不是某个经典的目标检测网络。如果一定要溯源的话，由于代码是由一个外国的开源SSD教程改编而来，因此很多细节上也更接近SSD网络，可以认为是一个简化后的版本，目的是帮助大家更好的入门。

那么下面，我们就开始介绍Tiny_Detector的模型结构

3.4.1 VGG16作为backbone

为了使结构简单易懂，我们使用VGG16作为backbone，即完全采用vgg16的结构作为特征提取模块，只是去掉fc6和fc7两个全连接层。如图3-17所示：

图3-17 Tiny-Detector的backbone

对于网络的输入尺寸的确定，由于vgg16的ImageNet预训练模型是使用224x224尺寸训练的，因此我们的网络输入也固定为224x224，和预训练模型尺度保持一致可以更好的发挥其作用。通常来说，这样的网络输入大小，对于检测网络来说还是偏小，在完整的进行完本章的学习后，不妨尝试下将输入尺度扩大，看看会不会带来更好的效果。

特征提取模块对应代码模块在model.py中的VGGBase类进行了定义：

class VGGBase(nn.Module):                                                                                                                                         
    """
    VGG base convolutions to produce feature maps.
    完全采用vgg16的结构作为特征提取模块，丢掉fc6和fc7两个全连接层。
    因为vgg16的ImageNet预训练模型是使用224×224尺寸训练的，因此我们的网络输入也固定为224×224
    """

    def __init__(self):
        super(VGGBase, self).__init__()

        # Standard convolutional layers in VGG16
        self.conv1_1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)  # stride = 1, by default
        self.conv1_2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)    # 224->112

        self.conv2_1 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2_2 = nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)    # 112->56

        self.conv3_1 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv3_2 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv3_3 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1)
        self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)    # 56->28

        self.conv4_1 = nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv4_2 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv4_3 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1)
        self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)    # 28->14

        self.conv5_1 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv5_2 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv5_3 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1)
        self.pool5 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)    # 14->7

        # Load pretrained weights on ImageNet
        self.load_pretrained_layers()


    def forward(self, image):
        """
        Forward propagation.

        :param image: images, a tensor of dimensions (N, 3, 224, 224)
        :return: feature maps pool5
        """
        out = F.relu(self.conv1_1(image))  # (N, 64, 224, 224)
        out = F.relu(self.conv1_2(out))  # (N, 64, 224, 224)
        out = self.pool1(out)  # (N, 64, 112, 112)

        out = F.relu(self.conv2_1(out))  # (N, 128, 112, 112)
        out = F.relu(self.conv2_2(out))  # (N, 128, 112, 112)
        out = self.pool2(out)  # (N, 128, 56, 56)

        out = F.relu(self.conv3_1(out))  # (N, 256, 56, 56)
        out = F.relu(self.conv3_2(out))  # (N, 256, 56, 56)
        out = F.relu(self.conv3_3(out))  # (N, 256, 56, 56)
        out = self.pool3(out)  # (N, 256, 28, 28)

        out = F.relu(self.conv4_1(out))  # (N, 512, 28, 28)
        out = F.relu(self.conv4_2(out))  # (N, 512, 28, 28)
        out = F.relu(self.conv4_3(out))  # (N, 512, 28, 28)
        out = self.pool4(out)  # (N, 512, 14, 14)

        out = F.relu(self.conv5_1(out))  # (N, 512, 14, 14)
        out = F.relu(self.conv5_2(out))  # (N, 512, 14, 14)
        out = F.relu(self.conv5_3(out))  # (N, 512, 14, 14)
        out = self.pool5(out)  # (N, 512, 7, 7)

        # return 7*7 feature map                                                                                                                                  
        return out


    def load_pretrained_layers(self):
        """
        we use a VGG-16 pretrained on the ImageNet task as the base network.
        There's one available in PyTorch, see https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/models.html#torchvision.models.vgg16
        We copy these parameters into our network. It's straightforward for conv1 to conv5.
        """
        # Current state of base
        state_dict = self.state_dict()
        param_names = list(state_dict.keys())

        # Pretrained VGG base
        pretrained_state_dict = torchvision.models.vgg16(pretrained=True).state_dict()
        pretrained_param_names = list(pretrained_state_dict.keys())

        # Transfer conv. parameters from pretrained model to current model
        for i, param in enumerate(param_names):  
            state_dict[param] = pretrained_state_dict[pretrained_param_names[i]]

        self.load_state_dict(state_dict)
        print("\\nLoaded base model.\\n")

因此，我们的Tiny_Detector特征提取层输出的是7x7的feature map，下面我们要在feature_map上设置对应的先验框，或者说anchor。

关于先验框的概念，上节已经做了介绍，在本实验中，anchor的配置如下：

• 将原图均匀分成7x7个cell
• 设置3种不同的尺度：0.2, 0.4, 0.6
• 设置3种不同的长宽比：1:1, 1:2, 2:1

因此，我们对这 7x7 的 feature map 设置了对应的7x7x9个anchor框，其中每一个cell有9个anchor框，如图3-18所示：

图3-18(a)原图，(b)中的9种颜色框代表的是9个anchor框

对于每个anchor，我们需要预测两类信息，一个是这个anchor的类别信息，一个是物体的边界框信息。如图3-19：

在我们的实验中，类别信息由21类别的得分组成（VOC数据集的20个类别 + 一个背景类），模型最终会选择预测得分最高的类作为边界框对象的类别。

而边界框信息是指，我们大致知道了当前anchor中包含一个物体的情况下，如何对anchor进行微调，使得最终能够准确预测出物体的bbox。

图3-19 Tiny-Detector的输出示例

这两种预测我们分别称为分类头和回归头，那么分类头预测和回归头预测是怎么得到的？

其实我们只需在7x7的feature map后，接上两个3x3的卷积层，即可分别完成分类和回归的预测。

下面我们就对分类头和回归头的更多细节进行介绍。

3.4.2 分类头和回归头

3.4.2.1 边界框的编解码

Tiny_Detector并不是直接预测目标框，而是回归对于anchor要进行多大程度的调整，才能更准确的预测出边界框的位置。那么我们的目标就是需要找一种方法来量化计算这个偏差。

对于一只狗的目标边界框和先验框的示例如下图3-21所示：

图3-21 目标框和预测框示例

我们的模型要预测anchor与目标框的偏移，并且这个偏移会进行某种形式的归一化，这个过程我们称为边界框的编码。

这里我们使用的是与SSD完全一致的编码方法，具体公示表达如下：

​ $$g_{cx}=\frac{c_x-{\hat{c}}_x}{\hat{w}}$$

​ $$g_{cy}=\frac{c_y-{\hat{c}}_y}{\hat{h}}$$

​ $$g_w=log(\frac{w}{\hat{w}})$$

​ $$g_h=log(\frac{h}{\hat{h}})$$

模型预测并输出的是这个编码后的偏移量($g_{cx},g_{cy},g_w,g_h$)，最终只要再依照公式反向进行解码，就可以得到预测的目标框的信息。

目标框编码与解码的实现位于utils.py中，代码如下：

def cxcy_to_gcxgcy(cxcy, priors_cxcy):
    """ 
    Encode bounding boxes (that are in center-size form) w.r.t. the corresponding prior boxes (that are in center-size form).

    For the center coordinates, find the offset with respect to the prior box, and scale by the size of the prior box.
    For the size coordinates, scale by the size of the prior box, and convert to the log-space.

    In the model, we are predicting bounding box coordinates in this encoded form.

    :param cxcy: bounding boxes in center-size coordinates, a tensor of size (n_priors, 4)
    :param priors_cxcy: prior boxes with respect to which the encoding must be performed, a tensor of size (n_priors, 4)
    :return: encoded bounding boxes, a tensor of size (n_priors, 4)
    """

    # The 10 and 5 below are referred to as 'variances' in the original SSD Caffe repo, completely empirical
    # They are for some sort of numerical conditioning, for 'scaling the localization gradient'
    # See https://github.com/weiliu89/caffe/issues/155
    return torch.cat([(cxcy[:, :2] - priors_cxcy[:, :2]) / (priors_cxcy[:, 2:] / 10),  # g_c_x, g_c_y
                      torch.log(cxcy[:, 2:] / priors_cxcy[:, 2:]) * 5], 1)  # g_w, g_h


def gcxgcy_to_cxcy(gcxgcy, priors_cxcy):
    """ 
    Decode bounding box coordinates predicted by the model, since they are encoded in the form mentioned above.

    They are decoded into center-size coordinates.

    This is the inverse of the function above.

    :param gcxgcy: encoded bounding boxes, i.e. output of the model, a tensor of size (n_priors, 4)
    :param priors_cxcy: prior boxes with respect to which the encoding is defined, a tensor of size (n_priors, 4)
    :return: decoded bounding boxes in center-size form, a tensor of size (n_priors, 4)
    """

    return torch.cat([gcxgcy[:, :2] * priors_cxcy[:, 2:] / 10 + priors_cxcy[:, :2],  # c_x, c_y
                      torch.exp(gcxgcy[:, 2:] / 5) * priors_cxcy[:, 2:]], 1)  # w, h

3.4.2.2 分类头与回归头预测

按照前面的介绍，对于输出7x7的feature map上的每个先验框我们想预测：

1）边界框的一组21类分数，其中包括VOC的20类和一个背景类。

2）边界框编码后的偏移量($g_{cx},g_{cy},g_w,g_h$)。

为了得到我们想预测的类别和偏移量，我们需要在feature map后分别接上两个卷积层：

1）一个分类预测的卷积层采用3x3卷积核padding和stride都为1，每个anchor需要分配21个卷积核，每个位置有9个anchor，因此需要21x9个卷积核。

2）一个定位预测卷积层，每个位置使用3x3卷积核padding和stride都为1，每个anchor需要分配4个卷积核，因此需要4x9个卷积核。

我们直观的看看这些卷积上的输出，见下图3-22：

图 3-22 Tiny-Detector输出示例

这个回归头和分类头的输出分别用蓝色和黄色表示。其feature map的大小7x7保持不变。我们真正关心的是第三维度通道数，把其具体的展开可以看到如下图3-23所示：

图3-23 每个cell中9个anchor预测编码偏移量

也就是说，最终回归头的输出有36个通道，其中每4个值就对应了一个anchor的编码后偏移量的预测，这样的4个值的预测共有9组，因此通道数是36。

分类头可以用同样的方式理解，如下图3-24所示:

图3-24 每个cell中9个anchor预测分类得分

分类头和回归头结构的定义，由 model.py 中的 PredictionConvolutions 类实现，代码如下：

class PredictionConvolutions(nn.Module):
    """ 
    Convolutions to predict class scores and bounding boxes using feature maps.

    The bounding boxes (locations) are predicted as encoded offsets w.r.t each of the 441 prior (default) boxes.
    See 'cxcy_to_gcxgcy' in utils.py for the encoding definition.
    这里预测坐标的编码方式完全遵循的SSD的定义

    The class scores represent the scores of each object class in each of the 441 bounding boxes located.
    A high score for 'background' = no object.
    """

    def __init__(self, n_classes):
        """ 
        :param n_classes: number of different types of objects
        """
        super(PredictionConvolutions, self).__init__()

        self.n_classes = n_classes

        # Number of prior-boxes we are considering per position in the feature map
        # 9 prior-boxes implies we use 9 different aspect ratios, etc.
        n_boxes = 9 

        # Localization prediction convolutions (predict offsets w.r.t prior-boxes)
        self.loc_conv = nn.Conv2d(512, n_boxes * 4, kernel_size=3, padding=1)

        # Class prediction convolutions (predict classes in localization boxes)
        self.cl_conv = nn.Conv2d(512, n_boxes * n_classes, kernel_size=3, padding=1)

        # Initialize convolutions' parameters
        self.init_conv2d(以上是关于动手学CV-目标检测入门教程4：模型结构的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
 
 动手学CV-目标检测入门教程：基本概念
 动手学CV-目标检测入门教程：基本概念
 动手学CV-目标检测入门教程5：损失函数
 动手学CV-目标检测入门教程5：损失函数
 动手学CV-目标检测入门教程2：VOC数据集
 动手学CV-目标检测入门教程2：VOC数据集