🔍 🎥 Распознавание объектов с помощью YOLO v3 на Tensorflow 2.0
Статья описывает распознавание объектов в изображениях с помощью популярной модели YOLO. Приводится подробное описание архитектуры модели и код, реализующий YOLO v3 на Tensorflow 2.0
Распознавание объектов с помощью YOLO v3 на Tensorflow 2.0
До Yolo большинство подходов к распознаванию объектов заключалось в попытках адаптировать классификаторы к распознаванию. В YOLO, распознавание объектов было реализовано как задача регрессии к раздельным ограничивающим рамкам, с которыми связаны вероятности принадлежности к разным классам. Ниже мы познакомимся с моделью распознавания объектов YOLO и методом ее реализации в Tensorflow 2.0.
О YOLO: Наша обобщенная архитектура чрезвычайно быстра. Базовая модель YOLO обрабатывает изображения в реальном времени со скоростью 45 фреймов в секунду. Меньшая версия модели, Fast YOLO, обрабатывает целых 155 фреймов в секунду…
Что такое YOLO?
YOLO – это передовая сеть для распознавания объектов (object detection), разработанная Джозефом Редмоном (Joseph Redmon). Главное, что отличает ее от других популярных архитектур – это скорость. Модели семейства YOLO действительно быстрые, намного быстрее R-CNN и других. Это значит, что мы можем распознавать объекты в реальном времени.
Во время первой публикации (в 2016 году) YOLO имела передовую mAP (mean Average Precision), по сравнению с такими системами, как R-CNN и DPM. С другой стороны, YOLO с трудом локализует объекты точно. Тем не менее, она обучается общему представлению объектов. В новой версии как скорость, так и точность системы были улучшены.
Альтернативы (на момент публикации):
Другие подходы в основном использовали метод плавающего над изображением окна, и классификатора для этих регионов (DPM – deformable part models). Кроме этого, R-CNN использовал метод предложения регионов (region proposal). Этот метод сначала генерировал потенциальные содержащие рамки, после чего для них вызывался классификатор, а потом производилась пост-обработка для удаления двойных распознаваний и усовершенствования содержащих рамок.
YOLO преобразовала задачу распознавания объектов к единой задаче регрессии. Она проходит прямо от пикселей изображения до координат содержащих рамок и вероятностей классов. Таким образом, единая CNN предсказывает множество содержащих рамок и вероятности классов для этих рамок.
Теория
Поскольку YOLO смотрит на изображение только один раз, плавающее окно – это неправильный подход. Вместо этого, все изображение разбивается с помощью сетки на ячейки размером 𝑆∗𝑆. После этого каждая ячейка отвечает за предсказание нескольких вещей
Во-первых, каждая ячейка отвечает за предсказание нескольких содержащих рамок и показателя уверенности (confidence) для каждой из них – другими словами, это вероятность того, что данная рамка содержит объект. Если в какой-то ячейке сетки объектов нет, то очень важно, чтобы confidence для этой ячейки был очень малым.
Когда мы визуализируем все эти предсказания, мы получаем карту всех объектов и набор содержащих рамок, ранжированных по их confidence.
Во-вторых, каждая ячейка отвечает за предсказание вероятностей классов. Это не значит, что какая-то ячейка содержит какой-то объект, это всего лишь вероятность. Таким образом, если ячейка сети предсказывает автомобиль, это не значит, что он там есть, но это значит, что если там есть какой-то объект, то это автомобиль.
Давайте опишем детально, как может выглядеть выдаваемый моделью результат.
В YOLO для предсказания содержащих рамок используются якорные рамки (anchor boxes). Их основная идея заключается в предопределении двух разных рамок, называемых якорными рамками или формой якорных рамок. Это позволяет нам ассоциировать два предсказания с этими якорными рамками. В общем, мы можем использовать и большее количество якорных рамок (пять или даже больше). Якоря были рассчитаны на датасете COCO с помощью k-means кластеризации.
У нас есть сетка, каждая ячейка которой должна предсказать:
для каждой содержащей рамки: 4 координаты (𝑡𝑥,𝑡𝑦,𝑡𝑤,𝑡ℎ) и одну "ошибку объектности" – то есть, метрику confidence, определяющую, есть объект или нет.
некоторое количество вероятностей классов.
Если есть некоторое смещение относительно верхнего левого угла 𝑐𝑥,𝑐𝑦, то эти предсказания соответствуют следующим формулам:
где 𝑝𝑤 и 𝑝ℎ соответствуют ширине и высоте содержащей рамки. Вместо предсказания смещений, как было во второй версии YOLO, авторы предсказывают координаты локации относительно расположения ячейки сети.
Этот вывод – это вывод нашей нейронной сети. Всего там 𝑆∗𝑆∗[𝐵∗(4+1+𝐶)] выводов, где 𝐵 – количество содержащих рамок, предсказываемых каждой ячейкой (зависит от того, в скольких масштабах мы хотим делать наши предсказания), 𝐶 – количество классов, 4 – количество содержащих рамок, а 1 – предсказание объектности. За один проход мы можем пройти от исходного изображения до выходного тензора, соответствующего распознанным объектам изображения. Стоит также упомянуть, что YOLO v3 предсказывает рамки в трех разных масштабах.
Теперь, если мы возьмем вероятности и умножим их на значения confidence, мы получим все содержащие рамки, взвешенные по их вероятности содержания этого объекта.
Простое сравнение с порогом позволит нам избавиться от предсказаний с низкой confidence. Для следующего шага важно определить, что такое пересечение относительно объединения (intersection over union). Это отношение площади пересечения прямоугольников к площади их объединения:
После этого у нас еще могут быть дубликаты, и чтобы от них избавиться, мы применяем подавление не-максимумов. Подавление не-максимумов берет содержащую рамку с максимальной вероятностью и смотрит на другие содержащие рамки, расположенные близко к первой. Ближайшие рамки с максимальным пересечением относительно объединения с первой рамкой будут подавлены.
Поскольку все делается за один проход, модель работает почти с такой же скоростью, как классификация. Кроме того, все предсказания производятся одновременно, а это значит, что модель неявно встраивает в себя глобальный контекст. Проще говоря, модель может усвоить, какие объекты обычно встречаются вместе, относительные размеры и расположение объектов и так далее.
Мы настоятельно рекомендуем изучить все три документа YOLO:
Мы создадим полную сверточную нейронную сеть (Fully Convolutional Network, FCN) без тренировки. Чтобы что-то предсказать с помощью этой сети, нужно загрузить веса от заранее тренированной модели. Эти веса получены после тренировки YOLOv3 на датасете COCO (Common Objects in Context), и их можно загрузить с официального сайта.
Создаем папку для хранения весов
Импортируем все необходимые библиотеки
Проверяем версию Tensorflow. Она должна быть не ниже 2.0:
Определим несколько важных переменных, которые будем использовать ниже.
Список слоев в YOLOv3 FCN — Fully Convolutional Network
Очень трудно загрузить веса с помощью чисто функционального API, поскольку порядок слоев в Darknet и tf.keras различаются. Здесь лучшее решение – создание подмоделей в keras. Для сохранения подмоделей рекомендуется использовать Checkpoint'ы Tensorflow, поскольку они официально поддерживаются Tensorflow.
Вот функция для загрузки весов из оригинальной тренированной модели YOLO в Darknet:
Функция для расчета пересечения относительно объединения
Функция для отрисовки содержащей рамки, имени класса и вероятности:
Мы используем пакетную нормализацию (batch normalization), чтобы нормализовать результаты для ускорения тренировки. К сожалению, tf.keras.layers.BatchNormalization работает не очень хорошо для transfer learning, поэтому здесь предлагается другое решение этой проблемы.
Для каждого масштаба мы определяем три якорные рамки для каждой ячейки. В этом примере маска такова:
0,1,2 – мы будем использовать три первые якорные рамки
3,4,5 – мы используем четвертую, пятую и шестую рамки
6,7,8 – мы используем седьмую, восьмую и девятую рамки
Реализация YOLO v3
Пришло время реализовать сеть YOLOv3. Вот как выглядит ее структура:
Здесь основная идея – использовать только сверточные слои. Их там 53, так что проще всего создать функцию, в которую мы будем передавать важные параметры, изменяющиеся от слоя к слою.
Остаточные блоки (Residual blocks) на диаграмме архитектуры YOLOv3 используются для обучения признакам. Остаточный блок состоит из нескольких сверточных слоев и обходных путей:
Мы строим нашу модель с помощью Функционального API, простого в использовании. С ним мы можем легко задавать ветви в нашей архитектуре (блок ResNet) и легко использовать одни и те же слои несколько раз внутри архитектуры.
Подавление не-максимумов
Основная функция, создающая всю модель:
Функция потерь с декоратором:
Следующая функция трансформирует целевые выводы к кортежу (tuple) следующей формы:
Здесь N – количество меток в пакете (batch), а 6 представляет [x, y, w, h, obj, class] содержащих рамок.
Теперь мы создаем экземпляр нашей модели, загружаем веса и имена классов. В датасете COCO их 80.
Вот и все! Прямо сейчас мы можем запустить и протестировать нашу модель на каком-нибудь изображении.
После выполнения этого кода в файле output.jpg окажется то же изображение с рамками, отмечающими объекты, распознанные нашей нейронной сетью:
Распознавание видео с камеры
Мы уже добились впечатляющего результата, но главное еще впереди! Самое важное в архитектуре YOLO не то, что она довольно неплохо умеет распознавать объекты, а то, что она делает это быстро. Настолько быстро, что успевает обработать все кадры, поступающие от веб-камеры. Включите веб-камеру и запустите следующий код:
Вы увидите на экране изменяющуюся картинку с камеры, на которой будут отмечены все распознанные объекты. Теперь вы можете перемещать свою камеру или двигать объекты в кадре, и нейронная сеть будет успевать обрабатывать меняющиеся изображения.