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关于SSD目标检测模型的人脸口罩识别

Mabel-mql 人气:0

最近学习了SSD算法,了解了其基本的实现思路,并通过SSD模型训练自己的模型。

基本环境

安装

建议创建一个虚拟环境,本文使用到的是在Pycharm环境下

打开pytorch的官方安装方法:

http://pytorch.org/get-started/previous-versions/

但是可以先进入:

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

找到自己需要下载自己需要的即可。

找到自己的下载路径,然后再命令窗口定位,再使用

pip install +下载好的whl文件即可

再安装相关依赖包需要先激活环境,进行安装。

同时安装CUDA和visual studio 2019可参考网上教程,这里不细讲。

数据集的准备

本文使用VOC格式进行训练,

训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中,文件格式为xml。

图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中,格式为jpg,如下图所示。

数据集处理

整个项目的文件如下(里面包含一些个人测试的代码):

第一步需要运行voc_annotation.py,并更改其代码里面的一些参数(annotation_mode、classes_path、trainval_percent、train_percent、VOCdevkit_path都可以修改,但也可以只修改以下内容即可):

需要修改model_data文件里面的voc_classes.txt内容,例如本例中修改如下:

即可生成训练用的2007_train.txt以及2007_val.txt。

图片处理

本例统一输入进来的图片是300*300大小的3通道图片。

模型训练

训练文件train.py中也要修改部分参数

classes_path一定要对应自己的分类文件,以及自己权重文件的位置。经过多次epochs后,权值会生成在logs文件夹。

在训练开始前还需要更改其他py文件的内容:

在summary.py文件中:

m=SSD300(7,‘vgg’).to(device)中7代表的是分类的个数,这里需要修改为2,因为只本例只分为了2类。

下面(3,300,300)代表输入的是300*300大小的3通道图片。

运行train.py文件进行模型训练,若出现out of memory问题,可以减小每次训练的batch_size的大小。

模型预测

模型预测先要去修改ssd.py文件中的model_path(在自己保存权值的logs文件当中选取一个权值文件,放到model_data文件夹中,并修改下面的路径,其次classes_path也要进行对应的修改:

这里单独调用摄像头进行预测,相关代码如下所示:

import time

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

from ssd import SSD


#口罩识别模型
if __name__ == "__main__":
   ssd = SSD()
   video_path      = 0
   video_save_path = ""
   video_fps       = 25.0
   # 指定测量fps的时候,图片检测的次数
   test_interval = 100
   capture=cv2.VideoCapture(video_path)
   if video_save_path!="":
       fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
       size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
       out = cv2.VideoWriter(video_save_path, fourcc, video_fps, size)

   ref, frame = capture.read()
   if not ref:
       raise ValueError("未能正确读取摄像头(视频),请注意是否正确安装摄像头(是否正确填写视频路径)。")

   fps = 0.0
   while(True):
       t1 = time.time()
       # 读取某一帧
       ref, frame = capture.read()
       if not ref:
           break
       # 格式转变,BGRtoRGB
       frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)
       # 转变成Image
       frame = Image.fromarray(np.uint8(frame))
       # 进行检测
       frame = np.array(ssd.detect_image(frame))
       # RGBtoBGR满足opencv显示格式
       frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2BGR)
       
       fps  = ( fps + (1./(time.time()-t1)) ) / 2
       print("fps= %.2f"%(fps))
       frame = cv2.putText(frame, "fps= %.2f"%(fps), (0, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
       
       cv2.imshow("video",frame)
       if video_save_path!="":
           out.write(frame)

       if cv2.waitKey(10) & 0xff==ord('q'):
           break
   capture.release()
   cv2.destroyAllWindows()

效果图如下

未戴口罩

戴口罩

整体来说效果还是不错的。

后续

后面我又去找了其他数据集进行训练,对其进行不同的图片处理以及模型的改进,达到的效果还不错。但是图片格式为jpeg的,因此在代码当中添加了对图片类型的判断,但是若不添加代码,则需要更改文件

get_map.py中:

后缀为对应的图片类型,还有在voc_annotation.py代码中有一处也需要修改图片后缀名。

其次自己写了一个简易版的GUI界面,使其输出各坐标,以及害虫的分类

效果图如下:

但在模型对小目标检测方面还是存在一点问题,正在尝试提高其精度。

建议还是要先去学习下SSD模型的基本算法思路,理解起来更加清楚、明白.

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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