Почему супер-мега-про машинного обучения за 15 минут всё же не стать
Вчера я опубликовал статью про машинное обучение и NVIDIA DIGITS. Как и обещал, сегодняшняя статья — почему всё не так уж и хорошо + пример выделения объектов в кадре на DIGITS.
В начале года я несколько раз упоминал про забавную сетку Yolo. В целом, весь народ, с которым я общался, отнеслись к ней скорее негативно, со словами, что Faster-RCNN куда быстрее и проще. Но, инженеры NVIDIA ею вдохновились и собрали свою сетку на Caffe, назвав её DetectNet.
Принцип сетки такой же как и в Yolo. Выходом сети для изображения (N*a*N*a) является массив N*N*5, в котором для каждого региона исходного изображения размером a*a вводиться 5 параметров: наличие объекта и его размер:
Плюс сетки:
Минус один: есть решения с более качественным детектированием.
В отличие от распознавания категорий, про которое я писал вчера, детектирование объектов сделано плохо. Не user friendly. Большая часть статьи будет на тему того, как всё же это чудо запустить. К сожалению, такой подход убивает изначальную идею DIGITS, что можно сделать что-то не разбираясь в логике системы и её математике.
Но если всё же запустили — пользоваться удобно.
Пару лет назад у нас была совсем безумная затея с автомобильными номерами. Которая вылилась в целую серию статей по ней. В том числе была порядочная база фотографий, которую мы выложили.
Выбрав в главном меню «New Dataset→Images→Object Detection» мы попадаем в меню создания датасета. Здесь нужно обязательно указать:
Тут есть сложность. Как делать текстовик-подпись к изображению с его описанием? Пример на ГитХабе от NVIDIA в официальном репозитории DIGITS скромно об этом умалчивает, упоминая лишь, что он такой же, как в датасете kitti. Меня несколько удивил такой подход к пользователям готового из коробки фреймворка. Но ок. Пошёл, скачал базу и доки к ней, прочитал. Формат файла:
Описание файла:
Естественно, большая часть параметров тут не нужна. Реально можно оставить только параметр «bbox», остальное всё равно не будет использоваться.
Класс. База сделана, Начинаем обучать. Для обучения нужно выставить такие же настройки, как указанные в примере:
Так же, я сделал следующее. Для скопированной сетки «detectnet_network.prototxt» все значения размера изображения »1248, 352» я заменил на размеры изображений из своей базы. Без этого обучение падало. Ну, естественно, ни в одном тьюторивале этого нет… ¯ \ _ (ツ) _ / ¯
Выглядит подозрительно. Открыв описание слоя clustering можно найти комментарий:
Становиться понятно, что это пороги. Зарандомил там 3 числа не вникая в суть. Обучение пошло + начал расти validation. Часов за 5 достиг каких-то разумных порогов.
Теперь их достаточно просто подобрать, чтобы всё заработало. А теперь юмор. Таки был ещё и третий тьюториал, где часть всего этого дела описана.
Но не вся ¯ \ _ (ツ) _ / ¯
В итоге можно посмотреть что сетка выделила:
Работает неплохо. На первый взгляд лучше, чем Хаар, который мы использовали. Но сразу стало понятно, что маленькая обучающая база (~1500 кадров) — даёт о себе знать. В базе не учли грязные номера => они не детектируются. В базе не учли сильную перспективу номера => они не детектируются. Не учли слишком крупные/слишком мелкие. Ну, вы поняли. Короче нужно не полениться и разметить тысяч 5 номеров нормально.
Приятный момент — результат можно запустить кодом из ~20 строчек. И это будет готовый детектор номеров:
Вот тут вот я выложил деплой файл для сетки и веса обученой сети, если кому надо.
NVIDIA подняла волну пиара по поводу разработанной и имплиментированной в DIGITS сетки DetectNet. Сетка позиционируется как решение для поиска одинаковых/похожих объектов на изображении.
Что это такое
В начале года я несколько раз упоминал про забавную сетку Yolo. В целом, весь народ, с которым я общался, отнеслись к ней скорее негативно, со словами, что Faster-RCNN куда быстрее и проще. Но, инженеры NVIDIA ею вдохновились и собрали свою сетку на Caffe, назвав её DetectNet.
Принцип сетки такой же как и в Yolo. Выходом сети для изображения (N*a*N*a) является массив N*N*5, в котором для каждого региона исходного изображения размером a*a вводиться 5 параметров: наличие объекта и его размер:
Плюс сетки:
- Быстро считает. У меня получалось по 10–20ms на кадр. В то время, когда Faster-RCNN тратил по 100–150.
- Просто обучается и настраивается. С Faster-RCNN нужно было долго возиться.
Минус один: есть решения с более качественным детектированием.
Общие слова, перед тем как начну рассказ
В отличие от распознавания категорий, про которое я писал вчера, детектирование объектов сделано плохо. Не user friendly. Большая часть статьи будет на тему того, как всё же это чудо запустить. К сожалению, такой подход убивает изначальную идею DIGITS, что можно сделать что-то не разбираясь в логике системы и её математике.
Но если всё же запустили — пользоваться удобно.
Что будем распознавать
Пару лет назад у нас была совсем безумная затея с автомобильными номерами. Которая вылилась в целую серию статей по ней. В том числе была порядочная база фотографий, которую мы выложили.
Я решил воспользоваться частью наработок и подетектировать номера через DIGITS. Так что их-то и будем использовать.
База размеченная нужным образом у меня была совсем маленькая, под другие цели. Но обучить хватило.
Поехали
Выбрав в главном меню «New Dataset→Images→Object Detection» мы попадаем в меню создания датасета. Здесь нужно обязательно указать:
- Training image folder — папку с изображениями
- Training label folder — папку с текстовичками-подписями к изображениям
- Validation image folder — папку с изображениями для проверки
- Validation label folder — папку с текстовичками-подписями к ним
- Pad image — Если изображение меньше указанного тут, то оно будет дополнено чёрным фоном. Если больше — создание базы упадёт ¯ \ _ (ツ) _ / ¯
- Resize image — к какому размеру ресайзнуть изображение
- Minimum box size — лучше всего установить это значение. Это минимальный размер объекта при валидации
Тут есть сложность. Как делать текстовик-подпись к изображению с его описанием? Пример на ГитХабе от NVIDIA в официальном репозитории DIGITS скромно об этом умалчивает, упоминая лишь, что он такой же, как в датасете kitti. Меня несколько удивил такой подход к пользователям готового из коробки фреймворка. Но ок. Пошёл, скачал базу и доки к ней, прочитал. Формат файла:
Car 0.00 0 1.95 96.59 181.90 405.06 371.40 1.52 1.61 3.59 -3.49 1.62 7.68 1.53
Car 0.00 0 1.24 730.55 186.66 1028.77 371.36 1.51 1.65 4.28 2.61 1.69 8.27 1.53
Car 0.00 0 1.77 401.35 177.13 508.22 249.68 1.48 1.64 3.95 -3.52 1.59 16.82 1.57
Описание файла:
#Values Name Description
----------------------------------------------------------------------------
1 type Describes the type of object: 'Car', 'Van', 'Truck',
'Pedestrian', 'Person_sitting', 'Cyclist', 'Tram',
'Misc' or 'DontCare'
1 truncated Float from 0 (non-truncated) to 1 (truncated), where
truncated refers to the object leaving image boundaries
1 occluded Integer (0,1,2,3) indicating occlusion state:
0 = fully visible, 1 = partly occluded
2 = largely occluded, 3 = unknown
1 alpha Observation angle of object, ranging [-pi..pi]
4 bbox 2D bounding box of object in the image (0-based index):
contains left, top, right, bottom pixel coordinates
3 dimensions 3D object dimensions: height, width, length (in meters)
3 location 3D object location x,y,z in camera coordinates (in meters)
1 rotation_y Rotation ry around Y-axis in camera coordinates [-pi..pi]
1 score Only for results: Float, indicating confidence in
detection, needed for p/r curves, higher is better.
Естественно, большая часть параметров тут не нужна. Реально можно оставить только параметр «bbox», остальное всё равно не будет использоваться.
Как выяснилось позже, для DIGITS был ещё второй тьюториал, где формат файла всё же подписывался. Но был он не в репозитории DIGITS ¯ \ _ (ツ) _ / ¯
Там подтверждено, что мои догадки о том, что нужно использовать были верны:
Начинаем обучать
Класс. База сделана, Начинаем обучать. Для обучения нужно выставить такие же настройки, как указанные в примере:
- Subtract Mean в None
- base learning rate в 0.0001
- ADAM solver
- Выбрать вашу базу
- Выбрать вкладку «Custom Network». Скопировать в неё текст из файла »/caffe-caffe-0.15/examples/kitti/detectnet_network.prototxt» (это в форке caffe от nvidia, понятно).
- Так же, рекомендуется скачать предварительно натренированную модель GoogleNet вот тут. Указать её в «Pretrained model (s)»
Так же, я сделал следующее. Для скопированной сетки «detectnet_network.prototxt» все значения размера изображения »1248, 352» я заменил на размеры изображений из своей базы. Без этого обучение падало. Ну, естественно, ни в одном тьюторивале этого нет… ¯ \ _ (ツ) _ / ¯
График Loss падает, обучение пошло. Но… График точности стоит на нуле. Что такое?!
Ни один из двух тьюториалов которые я нашел не отвечал на этот вопрос. Пошёл копаться в описание сетки. Где копаться, было понятно сразу. Раз падают loss — обучение идёт. Ошибка в validation пайплайне. И действительно. В конфигурации сети есть блок:
layer {
name: "cluster"
type: "Python"
bottom: "coverage"
bottom: "bboxes"
top: "bbox-list"
python_param {
module: "caffe.layers.detectnet.clustering"
layer: "ClusterDetections"
param_str: "1024, 640, 16, 0.05, 1, 0.02, 5, 1"
}
}
Выглядит подозрительно. Открыв описание слоя clustering можно найти комментарий:
# parameters - img_size_x, img_size_y, stride,
# gridbox_cvg_threshold,gridbox_rect_threshold,gridbox_rect_eps,min_height,num_classes
Становиться понятно, что это пороги. Зарандомил там 3 числа не вникая в суть. Обучение пошло + начал расти validation. Часов за 5 достиг каких-то разумных порогов.
Но вот облом. При успешном обучении 100% картинок не распонзавалось. Пришлось копаться и разбираться, что этот слой значит.
Слой реализует сбор полученных гипотез в единое решение. Как основной инструмент тут применяется OpenCV модуль «cv.groupRectangles». Это функция, которая ассоциирует группы прямоугольников в один прямоугольник. Как вы помните, у сети такая структура, что в окрестности объекта — должно быть много срабатываний. Их нужно собрать в единое решение. У алгоритма сбора есть куча параметров.
- gridbox_cvg_threshold (0.05) — порог детектирования объекта. По сути достоверность того, что мы нашли номер. Чем меньше — тем больше детекций.
- gridbox_rect_threshold (1) — сколько детекторов должно сработать, чтобы было принято решение «есть номер»
- gridbox_rect_eps (0.02) — во сколько раз могут отличаться размеры прямоугольников, чтобы объединить их в одну гипотезу
- min_height — минимальная высота объекта
Теперь их достаточно просто подобрать, чтобы всё заработало. А теперь юмор. Таки был ещё и третий тьюториал, где часть всего этого дела описана.
Но не вся ¯ \ _ (ツ) _ / ¯
Что в итоге
В итоге можно посмотреть что сетка выделила:
Работает неплохо. На первый взгляд лучше, чем Хаар, который мы использовали. Но сразу стало понятно, что маленькая обучающая база (~1500 кадров) — даёт о себе знать. В базе не учли грязные номера => они не детектируются. В базе не учли сильную перспективу номера => они не детектируются. Не учли слишком крупные/слишком мелкие. Ну, вы поняли. Короче нужно не полениться и разметить тысяч 5 номеров нормально.
При распознавании можно посмотреть прикольные картинки с картами активации (1,2,3). Видно, что на каждом следующем уровне номер виден всё чётче и чётче.
Как запустить
Приятный момент — результат можно запустить кодом из ~20 строчек. И это будет готовый детектор номеров:
import numpy as np
import sys
caffe_root = '../' # путь в корень каффе
sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')
import caffe
caffe.set_mode_cpu() # Если на проце. Иначе:
#caffe.set_device(0)
#caffe.set_mode_gpu()
model_def = caffe_root + 'models/DetectNet/deploy.prototxt' #описание сети
model_weights = caffe_root + 'models/DetectNet/DetectNet.caffemodel' #веса сети
net = caffe.Net(model_def, # defines the structure of the model
model_weights, # contains the trained weights
caffe.TEST) # use test mode (e.g., don't perform dropout)
#Как преобразовывать картинки перед отправкой в сеть
mean=np.array([128.0,128.0,128.0])
transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape})
transformer.set_transpose('data', (2,0,1)) # move image channels to outermost dimension
transformer.set_mean('data', mean) # subtract the dataset-mean value in each channel
transformer.set_raw_scale('data', 255) # rescale from [0, 1] to [0, 255]
transformer.set_channel_swap('data', (2,1,0)) # swap channels from RGB to BGR
# Вход сети на всякий случай поставим корректный
net.blobs['data'].reshape(1, # batch size
3, # 3-channel (BGR) images
640, 1024) # image size is 227x227
image = caffe.io.load_image('/media/anton/Bazes/ReInspect/CARS/test/0.jpg')# тестовое изображение загружаем
transformed_image = transformer.preprocess('data', image)# подготовим дял укладывания в сеть
output = net.forward() # распознаем
output_prob = output['bbox-list'][0] # массив результатов в формате нужном нам
print output_prob[0]
Вот тут вот я выложил деплой файл для сетки и веса обученой сети, если кому надо.
Комментарии (1)
18 октября 2016 в 20:11
0↑
↓
Передайте центру личностного и духовного развития, что силой мысли можно не только ложки гнуть, но и мягкие знаки правильно расставлять.
