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PaddleClas

PaddlePaddle / PaddleClas
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未验证 提交 bcfcff2c 编写于 作者: W Wei Shengyu 提交者： GitHub
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README.md
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......@@ -11,8 +11,8 @@
- 2021.06.22,23,24 PaddleOCR官方研发团队带来技术深入解读三日直播课，6月22日、23日、24日晚上20:30，[直播地址](https://live.bilibili.com/21689802)
- 2021.06.16 PaddleClas v2.2版本升级，集成Metric learning，向量检索等组件。新增商品识别、动漫人物识别、车辆识别和logo识别等4个图像识别应用。新增LeViT、Twins、TNT、DLA、HarDNet、RedNet系列30个预训练模型。
- 2021.05.14 添加`SwinTransformer` 系列模型。
- 2021.04.15 添加`MixNet_L`和`ReXNet_3_0`系列模型。
- 2021.04.15 添加`MixNet_L`和`ReXNet_3_0`系列模型。
[more](./docs/zh_CN/update_history.md)
## 特性
......
deploy/configs/inference_product.yaml
浏览文件 @ bcfcff2c
Global:
infer_imgs: "./dataset/product_demo_data_v1.0/query"
infer_imgs: "./dataset/product_demo_data_v1.0/query/wangzai.jpg"
det_inference_model_dir: "./models/ppyolov2_r50vd_dcn_mainbody_v1.0_infer"
rec_inference_model_dir: "./models/product_ResNet50_vd_aliproduct_v1.0_infer"
batch_size: 1
image_shape: [3, 640, 640]
threshold: 0.2
max_det_results: 2
max_det_results: 1
labe_list:
- foreground
......
docs/zh_CN/application/mainbody_detection.md 0 → 100644
浏览文件 @ bcfcff2c
# 主体检测
主体检测技术是目前应用非常广泛的一种检测技术，它指的是检测出图片中最突出的主体坐标位置，然后将图像中的对应区域裁剪下来，进行识别，从而完成整个识别过程。主体检测是识别任务的前序步骤，可以有效提升识别精度。
本部分主要从数据集、模型训练2个方面对该部分内容进行介绍。
## 1. 数据集
在PaddleClas的识别任务中，训练主体检测模型时主要用到了以下几个数据集。
| 数据集 | 数据量 | 主体检测任务中使用的数据量 | 场景 | 数据集地址 |
| ------------ | ------------- | -------| ------- | -------- |
| Objects365 | 170W | 6k | 通用场景 | [地址](https://www.objects365.org/overview.html) |
| COCO2017 | 12W | 5k | 通用场景 | [地址](https://cocodataset.org/) |
| iCartoonFace | 2k | 2k | 动漫人脸检测 | [地址](https://github.com/luxiangju-PersonAI/iCartoonFace) |
| LogoDet-3k | 3k | 2k | Logo检测 | [地址](https://github.com/Wangjing1551/LogoDet-3K-Dataset) |
| RPC | 3k | 3k | 商品检测 | [地址](https://rpc-dataset.github.io/) |
在实际训练的过程中，将所有数据集混合在一起。由于是主体检测，这里将所有标注出的检测框对应的类别都修改为"前景"的类别，最终融合的数据集中只包含1个类别，即前景。
## 2. 模型训练
目标检测方法种类繁多，比较常用的有两阶段检测器（如FasterRCNN系列等）；单阶段检测器（如YOLO、SSD等）；anchor-free检测器（如FCOS等）。
PP-YOLO由[PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection)提出，从骨干网络、数据增广、正则化策略、损失函数、后处理等多个角度对yolov3模型进行深度优化，最终在"速度-精度"方面达到了业界领先的水平。具体地，优化的策略如下。
- 更优的骨干网络: ResNet50vd-DCN
- 更大的训练batch size: 8 GPUs，每GPU batch_size=24，对应调整学习率和迭代轮数
- [Drop Block](https://arxiv.org/abs/1810.12890)
- [Exponential Moving Average](https://www.investopedia.com/terms/e/ema.asp)
- [IoU Loss](https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdf)
- [Grid Sensitive](https://arxiv.org/abs/2004.10934)
- [Matrix NMS](https://arxiv.org/pdf/2003.10152.pdf)
- [CoordConv](https://arxiv.org/abs/1807.03247)
- [Spatial Pyramid Pooling](https://arxiv.org/abs/1406.4729)
- 更优的预训练模型
更多关于PP-YOLO的详细介绍可以参考：[PP-YOLO 模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release%2F2.1/configs/ppyolo/README_cn.md)
在主体检测任务中，为了保证检测效果，我们使用ResNet50vd-DCN的骨干网络，使用配置文件[ppyolov2_r50vd_dcn_365e_coco.yml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.1/configs/ppyolo/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_coco.yml)，更换为自定义的主体检测数据集，进行训练，最终得到检测模型。
主体检测模型的inference模型下载地址为：[链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/ppyolov2_r50vd_dcn_mainbody_v1.0_infer.tar)。
docs/zh_CN/tutorials/quick_start_recognition.md
浏览文件 @ bcfcff2c
......@@ -13,14 +13,15 @@
* [2.2.1 识别单张图像](#识别单张图像)
* [2.2.2 基于文件夹的批量识别](#基于文件夹的批量识别)
* [3. 未知类别的图像识别体验](#未知类别的图像识别体验)
* [3.1 基于自己的数据集构建索引库](#基于自己的数据集构建索引库)
* [3.2 基于新的索引库的图像识别](#基于新的索引库的图像识别)
* [3.1 准备新的数据与标签](#准备新的数据与标签)
* [3.2 建立新的索引库](#建立新的索引库)
* [3.3 基于新的索引库的图像识别](#基于新的索引库的图像识别)
<a name="环境配置"></a>
## 1. 环境配置
* 安装：请先参考[快速安装](./installation.md)配置PaddleClas运行环境。
* 安装：请先参考[快速安装](./install.md)配置PaddleClas运行环境。
* 进入`deploy`运行目录。本部分所有内容与命令均需要在`deploy`目录下运行，可以通过下面的命令进入`deploy`目录。
......@@ -65,7 +66,7 @@ cd ..
<a name="下载、解压inference_模型与demo数据"></a>
### 2.1 下载、解压inference 模型与demo数据
Logo识别为例，下载通用检测、识别模型以及Logo识别demo数据，命令如下。
以商品识别为例，下载通用检测、识别模型以及商品识别demo数据，命令如下。
```shell
mkdir models
......@@ -73,20 +74,20 @@ cd models
# 下载通用检测inference模型并解压
wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/ppyolov2_r50vd_dcn_mainbody_v1.0_infer.tar && tar -xf ppyolov2_r50vd_dcn_mainbody_v1.0_infer.tar
# 下载识别inference模型并解压
wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/logo_rec_ResNet50_Logo3K_v1.0_infer.tar && tar -xf logo_rec_ResNet50_Logo3K_v1.0_infer.tar
wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/product_ResNet50_vd_aliproduct_v1.0_infer.tar && tar -xf product_ResNet50_vd_aliproduct_v1.0_infer.tar
cd ..
mkdir dataset
cd dataset
# 下载demo数据并解压
wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/data/logo_demo_data_v1.0.tar && tar -xf logo_demo_data_v1.0.tar
wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/data/product_demo_data_v1.0.tar && tar -xf product_demo_data_v1.0.tar
cd ..
```
解压完毕后，`dataset`文件夹下应有如下文件结构：
```
├── logo_demo_data_v1.0
├── product_demo_data_v1.0
│ ├── data_file.txt
│ ├── gallery
│ ├── index
......@@ -99,7 +100,7 @@ cd ..
`models`文件夹下应有如下文件结构：
```
├── logo_rec_ResNet50_Logo3K_v1.0_infer
├── product_ResNet50_vd_aliproduct_v1.0_infer
│ ├── inference.pdiparams
│ ├── inference.pdiparams.info
│ └── inference.pdmodel
......@@ -109,35 +110,42 @@ cd ..
│ └── inference.pdmodel
```
<a name="Logo识别与检索"></a>
### 2.2 Logo识别与检索
<a name="商品识别与检索"></a>
### 2.2 商品识别与检索
以Logo识别demo为例，展示识别与检索过程（如果希望尝试其他方向的识别与检索效果，在下载解压好对应的demo数据与模型之后，替换对应的配置文件即可完成预测）。
以商品识别demo为例，展示识别与检索过程（如果希望尝试其他方向的识别与检索效果，在下载解压好对应的demo数据与模型之后，替换对应的配置文件即可完成预测）。
<a name="识别单张图像"></a>
#### 2.2.1 识别单张图像
运行下面的命令，对图像`./dataset/logo_demo_data_v1.0/query/logo_auxx-1.jpg`进行识别与检索
运行下面的命令，对图像`./dataset/product_demo_data_v1.0/query/wangzai.jpg`进行识别与检索
```shell
python3.7 python/predict_system.py -c configs/inference_logo.yaml
python3.7 python/predict_system.py -c configs/inference_product.yaml
```
待检索图像如下所示。
<div align="center">
<img src="../../images/recognition/logo_demo/query/logo_auxx-1.jpg" width = "400" />
<img src="../../images/recognition/product_demo/wangzai.jpg" width = "400" />
</div>
最终输出结果如下。
```
[{'bbox': [129, 219, 230, 253], 'rec_docs': ['auxx-2', 'auxx-1', 'auxx-2', 'auxx-1', 'auxx-2'], 'rec_scores': array([3.09635019, 3.09635019, 2.83965826, 2.83965826, 2.64057827])}]
[{'bbox': [305, 226, 776, 930], 'rec_docs': ['旺仔牛奶', '旺仔牛奶', '旺仔牛奶', '旺仔牛奶', '康师傅方便面'], 'rec_scores': array([1328.1072998 , 1185.92248535, 846.88220215, 746.28546143 622.2668457 ])}
```
其中bbox表示检测出的主体所在位置，rec_docs表示索引库中与检出主体最相近的若干张图像对应的标签，rec_scores表示对应的相似度。由rec_docs字段可以看出，返回的若干个结果均为aux，识别正确。
其中bbox表示检测出的主体所在位置，rec_docs表示索引库中与检出主体最相近的若干张图像对应的标签，rec_scores表示对应的相似度。由rec_docs字段可以看出，返回的5个结果中，有4个为`旺仔牛奶`，识别正确。
检测的可视化结果也保存在`output`文件夹下。
<div align="center">
<img src="../../images/recognition/product_demo/wangzai_det_result.jpg" width = "400" />
</div>
<a name="基于文件夹的批量识别"></a>
......@@ -146,7 +154,7 @@ python3.7 python/predict_system.py -c configs/inference_logo.yaml
如果希望预测文件夹内的图像，可以直接修改配置文件中的`Global.infer_imgs`字段，也可以通过下面的`-o`参数修改对应的配置。
```shell
python3.7 python/predict_system.py -c configs/inference_logo.yaml -o Global.infer_imgs="./dataset/logo_demo_data_v1.0/query"
python3.7 python/predict_system.py -c configs/inference_product.yaml -o Global.infer_imgs="./dataset/product_demo_data_v1.0/query/"
```
更多地，可以通过修改`Global.rec_inference_model_dir`字段来更改识别inference模型的路径，通过修改`IndexProcess.index_path`字段来更改索引库索引的路径。
......@@ -155,56 +163,84 @@ python3.7 python/predict_system.py -c configs/inference_logo.yaml -o Global.infe
<a name="未知类别的图像识别体验"></a>
## 3. 未知类别的图像识别体验
对图像`./dataset/logo_demo_data_v1.0/query/logo_cola.jpg`进行识别，命令如下
对图像`./dataset/product_demo_data_v1.0/query/anmuxi.jpg`进行识别，命令如下
```shell
python3.7 python/predict_system.py -c configs/inference_logo.yaml -o Global.infer_imgs="./dataset/logo_demo_data_v1.0/query/logo_cola.jpg"
python3.7 python/predict_system.py -c configs/inference_product.yaml -o Global.infer_imgs="./dataset/product_demo_data_v1.0/query/anmuxi.jpg"
```
待检索图像如下所示。
<div align="center">
<img src="../../images/recognition/logo_demo/query/logo_cola.jpg" width = "400" />
<img src="../../images/recognition/product_demo/anmuxi.jpg" width = "400" />
</div>
输出结果如下
```
[{'bbox': [635, 0, 1382, 1043], 'rec_docs': ['Arcam', 'univox', 'univox', 'Arecont Vision', 'univox'], 'rec_scores': array([0.47730467, 0.47625482, 0.46496609, 0.46296868, 0.45239362])}]
[{'bbox': [243, 80, 523, 522], 'rec_docs': ['娃哈哈AD钙奶', '旺仔牛奶', '娃哈哈AD钙奶', '农夫山泉矿泉水', '红牛'], 'rec_scores': array([548.33282471, 411.85687256, 408.39770508, 400.89404297, 360.41540527])}]
```
由于默认的索引库中不包含对应的索引信息，所以这里的识别结果有误，此时我们可以通过构建新的索引库的方式，完成未知类别的图像识别。
当索引库中的图像无法覆盖我们实际识别的场景时，即在预测未知类别的图像时，我们需要将对应类别的相似图像添加到索引库中，从而完成对未知类别的图像识别，这一过程是不需要重新训练的。
<a name="基于自己的数据集构建索引库"></a>
### 3.1 基于自己的数据集构建索引库
<a name="准备新的数据与标签"></a>
### 3.1 准备新的数据与标签
首先需要将与待检索图像相似的图像列表拷贝到索引库原始图像的文件夹(`./dataset/product_demo_data_v1.0.0/gallery`)中，运行下面的命令拷贝相似图像。
```shell
cp -r ../docs/images/recognition/product_demo/gallery/anmuxi ./dataset/product_demo_data_v1.0/gallery/
```
然后需要编辑记录了图像路径和标签信息的文本文件(`./dataset/product_demo_data_v1.0/data_file.txt`)，这里基于原始标签文件，新建一个文件。命令如下。
```shell
# 复制文件
cp dataset/product_demo_data_v1.0/data_file.txt dataset/product_demo_data_v1.0/data_file_update.txt
```
然后在文件`dataset/product_demo_data_v1.0/data_file_update.txt`中添加以下的信息，
```
gallery/anmuxi/001.jpg 安慕希酸奶
gallery/anmuxi/002.jpg 安慕希酸奶
gallery/anmuxi/003.jpg 安慕希酸奶
gallery/anmuxi/004.jpg 安慕希酸奶
gallery/anmuxi/005.jpg 安慕希酸奶
gallery/anmuxi/006.jpg 安慕希酸奶
```
每一行的文本中，第一个字段表示图像的相对路径，第二个字段表示图像对应的标签信息，中间用`空格符`分隔开。
首先需要获取待入库的原始图像文件(保存在`./dataset/logo_demo_data_v1.0/gallery`文件夹中)以及对应的标签信息，记录原始图像文件的文件名与标签信息）保存在文本文件`./dataset/logo_demo_data_v1.0/data_file_update.txt`中）。
<a name="建立新的索引库"></a>
### 3.2 建立新的索引库
然后使用下面的命令构建index索引，加速识别后的检索过程。
使用下面的命令构建index索引，加速识别后的检索过程。
```shell
python3.7 python/build_gallery.py -c configs/build_logo.yaml -o IndexProcess.data_file="./dataset/logo_demo_data_v1.0/data_file_update.txt" -o IndexProcess.index_path="./dataset/logo_demo_data_v1.0/index_update"
python3.7 python/build_gallery.py -c configs/build_product.yaml -o IndexProcess.data_file="./dataset/product_demo_data_v1.0/data_file_update.txt" -o IndexProcess.index_path="./dataset/product_demo_data_v1.0/index_update"
```
最终新的索引信息保存在文件夹`./dataset/logo_demo_data_v1.0/index_update`中。
最终新的索引信息保存在文件夹`./dataset/product_demo_data_v1.0/index_update`中。
<a name="基于新的索引库的图像识别"></a>
### 3.2 基于新的索引库的图像识别
### 3.3 基于新的索引库的图像识别
使用新的索引库，对上述图像进行识别，运行命令如下。
```shell
python3.7 python/predict_system.py -c configs/inference_logo.yaml -o Global.infer_imgs="./dataset/logo_demo_data_v1.0/query/logo_cola.jpg" -o IndexProcess.index_path="./dataset/logo_demo_data_v1.0/index_update"
python3.7 python/predict_system.py -c configs/inference_product.yaml -o Global.infer_imgs="./dataset/product_demo_data_v1.0/query/anmuxi.jpg" -o IndexProcess.index_path="./dataset/product_demo_data_v1.0/index_update"
```
输出结果如下。
```
[{'bbox': [635, 0, 1382, 1043], 'rec_docs': ['coca cola', 'coca cola', 'coca cola', 'coca cola', 'coca cola'], 'rec_scores': array([0.57111013, 0.56019932, 0.55656564, 0.54122502, 0.48266801])}]
[{'bbox': [243, 80, 523, 522], 'rec_docs': ['安慕希酸奶', '娃哈哈AD钙奶', '安慕希酸奶', '安慕希酸奶', '安慕希酸奶'], 'rec_scores': array([1214.9597168 , 548.33282471, 547.82104492, 535.13201904, 471.52706909])}]
```
识别结果正确。
返回的5个结果中，有4个为`安慕希酸奶`，识别结果正确。
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