Mask R-CNN上手指南:通过对象检测和分割实现对无人机的检测

目标检测是一种计算机视觉技术，用于识别和定位图像中的目标。有很多检测算法存在，这里有一个很好的总结。

Mask R-CNN是目标检测的扩展，它为图像中检测到的每个目标生成边界框和分割掩模。这篇文章是关于使用Mask R-CNN训练自定义数据集的指南，希望它能帮助你们中的一些人简化这个过程。

https://github.com/matterport/Mask_RCNN/blob/master/samples/shapes/train_shapes.ipynb

库和包

算法的主要包是mrcnn。下载库并将其导入到环境中。

 !pip install mrcnnfrom mrcnn.config import Config
 from mrcnn import utils
 import mrcnn.model as modellib
 from mrcnn import visualize
 from mrcnn.model import log

mrcnn还不能与TensorFlow 2.0兼容，所以请确保您恢复到TensorFlow 1.x。因为我是在Colab上开发的，所以我将使用magic函数来恢复到TensorFlow 1.x。这也是TF被诟病的地方，兼容基本靠改。

 %tensorflow_version 1.x
 import tensorflow as tf

在TensorFlow 2.0中，tf.random_shuffle被重命名为tf.random.shuffle，从而导致不兼容问题。通过更改mrcnn代码中的shuffle函数，可以使用TensorFlow 2.0。

使用Colab最好把Keras到以前的版本，如果遇到错误的话，这样才做，没有的话就忽略吧。

 !pip install keras==2.2.5

预处理

mrcnn包在接收的数据格式方面相当灵活。我们这里直接处理成NumPy数组。

在此之前，cv2无法正确读取video17_295和 video19_1900。因此，我过滤掉了这些图像并创建了一个文件名列表。

 dir = "Database1/"# filter out image that cant be read
 prob_list = ['video17_295','video19_1900'] # cant read format
 txt_list = [f for f in os.listdir(dir) if f.endswith(".txt") and f[:-4] not in prob_list]
 file_list = set([re.match("\w+(?=.)",f)[0] for f in txt_list])# create data list as tuple of (jpeg,txt)
 data_list = []
 for f in file_list:
  data_list.append((f+".JPEG",f+".txt"))

接下来要做的事情

• 检查标签是否存在（某些图像不包含无人机）
• 读取和处理图像
• 读取和处理边界框的坐标
• 可视化目的绘制边界框

 X,y = [], []
 img_box = []
 DIMENSION = 128 # set low resolution to decrease training timefor i in range(len(data_list)):
  # get bounding box and check if label exist
  with open(dir+data_list[i][1],"rb") as f:
  box = f.read().split()
  if len(box) != 5:
  continue # skip data if does not contain labelbox = [float(s) for s in box[1:]]# read imageimg = cv2.imread(dir+data_list[i][0])
  img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)# resize img to 128 x 128
  img = cv2.resize(img, (DIMENSION,DIMENSION), interpolation= cv2.INTER_LINEAR)# draw bounding box (for visualization purposes)
  resize1, resize2 = img.shape[0]/DIMENSION, img.shape[1]/DIMENSION
  p1,p2,p3,p4 = int(box[0]*img.shape[1]*resize2), int(box[1]*img.shape[0]*resize1) ,int(box[2]*img.shape[1]*resize2) ,int(box[3]*img.shape[0]*resize1)ymin, ymax, xmin, xmax = p2-p4//2, p2+p4//2, p1-p3//2, p1+p3//2draw = cv2.rectangle(img.copy(),(xmax,ymax),(xmin,ymin),color=(255,255,0),thickness =1)# store data if range of y is at least 20 pixels (remove data with small drones)
  if ymax - ymin >=20:
  X.append(img)
  y.append([ymin, ymax, xmin, xmax])
  img_box.append(draw)# convert to numpy arraysX = np.array(X).astype(np.uint8)
 y = np.array(y)
 img_box = np.array(img_box)

在转换为NumPy数组之前，我获取数据集的一个子集，作为测试可以减少训练时间。

如果你有计算能力的话，可以省略。

以下是图片：

MRCNN处理

现在来看看mrcnn本身，我们需要在训练过程之前定义一个mrcnn数据集类。这个数据集类提供图像的信息，比如它所属的类和对象在其中的位置。mrcnn.utils包含这个类

这里的事情变得有点棘手，需要阅读一些源代码。这些是你需要修改的功能：

https://github.com/matterport/Mask_RCNN/blob/master/mrcnn/utils.py

• add_class，用于确定模型的类数
• 添加映像，在其中定义映像id和映像路径（如果适用）
• 加载图像，其中加载图像数据
• 加载掩码，获取有关图像的掩码/边框的信息

 # define drones dataset using mrcnn utils classclass DronesDataset(utils.Dataset):
  def __init__(self,X,y): # init with numpy X,y
  self.X = X
  self.y = y
  super().__init__()def load_dataset(self):
  self.add_class("dataset",1,"drones") # only 1 class, drones
  for i in range(len(self.X)):
  self.add_image("dataset",i,path=None)def load_image(self,image_id):
  image = self.X[image_id] # where image_id is index of X
  return imagedef load_mask(self,image_id):
  # get details of image
  info = self.image_info[image_id]
  #create one array for all masks, each on a different channel
  masks = np.zeros([128, 128, len(self.X)], dtype='uint8')class_ids = []
  for i in range(len(self.y)):
  box = self.y[info["id"]]
  row_s, row_e = box[0], box[1]
  col_s, col_e = box[2], box[3]
  masks[row_s:row_e, col_s:col_e, i] = 1 # create mask with similar boundaries as bounding box
  class_ids.append(1)return masks, np.array(class_ids).astype(np.uint8)

我们已经将图像格式化为NumPy数组，因此可以简单地用数组初始化Dataset类，并通过索引到数组中来加载图像和边界框。

接下来分割训练和测试集。

 # train test split 80:20np.random.seed(42) # for reproducibility
 p = np.random.permutation(len(X))
 X = X[p].copy()
 y = y[p].copy()split = int(0.8 * len(X))X_train = X[:split]
 y_train = y[:split]X_val = X[split:]
 y_val = y[split:]

现在将数据加载到数据集类中。

 # load dataset into mrcnn dataset classtrain_dataset = DronesDataset(X_train,y_train)
 train_dataset.load_dataset()
 train_dataset.prepare()val_dataset = DronesDataset(X_val,y_val)
 val_dataset.load_dataset()
 val_dataset.prepare()

prepare（）函数使用图像ID和类ID信息为mrcnn模型准备数据，下面是我们从mrcnn导入的config类的修改。Config类确定训练中使用的变量，应该根据数据集进行调整。

下面的这些变量并非详尽无遗，您可以参考文档中的完整列表。

class DronesConfig(Config):

# Give the configuration a recognizable name
NAME = "drones"# Train on 1 GPU and 2 images per GPU.
GPU\_COUNT = 1
IMAGES\_PER\_GPU = 2# Number of classes (including background)
NUM\_CLASSES = 1+1  # background + drones# Use small images for faster training. 
IMAGE\_MIN\_DIM = 128
IMAGE\_MAX\_DIM = 128# Reduce training ROIs per image because the images are small and have few objects.
TRAIN\_ROIS\_PER\_IMAGE = 20# Use smaller anchors because our image and objects are small
RPN\_ANCHOR\_SCALES = (8, 16, 32, 64, 128)  # anchor side in pixels# set appropriate step per epoch and validation step
STEPS\_PER\_EPOCH = len(X\_train)//(GPU\_COUNT\*IMAGES\_PER\_GPU)
VALIDATION\_STEPS = len(X\_val)//(GPU\_COUNT\*IMAGES\_PER\_GPU)# Skip detections with < 70% confidence
DETECTION\_MIN\_CONFIDENCE = 0.7config = DronesConfig()

config.display()

根据您的计算能力，您可能需要相应地调整这些变量。否则，您将面临卡在“Epoch 1”的问题，并且不会给出错误消息。甚至还有针对这个问题提出的GitHub问题，并提出了许多解决方案。如果你遇到这种情况，一定要检查一下，并测试一下这些建议中的一些。

https://github.com/matterport/Mask_RCNN/issues/287

MRCNN 训练

mrcnn通过COCO和ImageNet数据集进行了训练。所以这里只要使用这些预先训练的权重进行迁移学习，我们需要将其下载到环境中（记住首先定义根目录）

# Local path to trained weights file
COCO_MODEL_PATH = os.path.join(ROOT_DIR, "mask_rcnn_coco.h5")# Download COCO trained weights from Releases if needed
if not os.path.exists(COCO_MODEL_PATH):

utils.download\_trained\_weights(COCO\_MODEL\_PATH)

创建模型并使用预先训练的权重。

# Create model in training mode using gpuwith tf.device("/gpu:0"):

model = modellib.MaskRCNN(mode="training", config=config,model\_dir=MODEL\_DIR)# Which weights to start with?

init_with = "imagenet" # imagenet, cocoif init_with == "imagenet":

model.load\_weights(model.get\_imagenet\_weights(), by\_name=True)

elif init_with == "coco":

# Load weights trained on MS COCO, but skip layers that
# are different due to the different number of classes
# See README for instructions to download the COCO weights
model.load\_weights(COCO\_MODEL\_PATH, by\_name=True,exclude=\["mrcnn\_class\_logits", "mrcnn\_bbox\_fc", "mrcnn\_bbox", "mrcnn\_mask"\])

现在，我们可以开始进行实际训练。

model.train(train_dataset, val_dataset,learning_rate=config.LEARNING_RATE,epochs=5,layers='heads') # unfreeze head and just train on last layer

我只训练最后一层来检测数据集中的无人机。如果时间允许，您还应该通过训练前面的所有层来微调模型。

model.train(train_dataset, val_dataset,

        learning\_rate=config.LEARNING\_RATE / 10,
        epochs=2, 
        layers="all")

完成了mrcnn模型的训练后。可以用这两行代码保存模型的权重。

# save weights
model_path = os.path.join(MODEL_DIR, "mask_rcnn_drones.h5")
model.keras_model.save_weights(model_path)

MRCNN推断

要对其他图片进行推理，需要创建一个具有自定义配置的新推理模型。

# make inferenceclass InferenceConfig(DronesConfig):

GPU\_COUNT = 1
IMAGES\_PER\_GPU = 1inference\_config = InferenceConfig()# Recreate the model in inference mode

model = modellib.MaskRCNN(mode="inference",config=inference_config, model_dir=MODEL_DIR)# Load trained weightsmodel_path = os.path.join(MODEL_DIR, "mask_rcnn_drones.h5")
model.load_weights(model_path, by_name=True)

可视化

def get_ax(rows=1, cols=1, size=8):

\_, ax = plt.subplots(rows, cols, figsize=(size\*cols, size\*rows))return ax# Test on a random image

image_id = random.choice(val_dataset.image_ids)
original_image, image_meta, gt_class_id, gt_bbox, gt_mask =\
modellib.load_image_gt(val_dataset, inference_config,image_id, use_mini_mask=False)results = model.detect([original_image], verbose=1)
r = results[0]visualize.display_instances(original_image, r['rois'], r['masks'], r['class_ids'],val_dataset.class_names, r['scores'], ax=get_ax())

好了，我们已经训练了一个带有自定义数据集的mrcnn模型。

参考

matterport的maskrcnn指导

https://github.com/matterport/Mask_RCNN/blob/master/samples/shapes/train_shapes.ipynb

作者：Benjamin Lau

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