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YOLOv7如何提高目标检测的速度和精度,基于模型结构、数据增强提高目标检测速度

哪 吒 2023-06-26 00:00:02
简介YOLOv7如何提高目标检测的速度和精度,基于模型结构、数据增强提高目标检测速度

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大家好,我是哪吒。

🏆往期回顾:

1、YOLOv7如何提高目标检测的速度和精度,基于模型结构提高目标检测速度

2、YOLOv7如何提高目标检测的速度和精度,基于优化算法提高目标检测速度

🏆本文收录于,目标检测YOLO改进指南

本专栏为改进目标检测YOLO改进指南系列,🚀均为全网独家首发,打造精品专栏,专栏持续更新中…

一、基于模型结构的方法

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1、多尺度训练和测试

YOLOv7 使用了一种称为“multi-scale testing”的技术,即在不同的尺度下进行检测。这种方法可以提高检测精度,但也会导致训练时间变长。为了解决这个问题,YOLOv7 使用了一种新的方法:多尺度训练和测试。

具体来说,YOLOv7 先使用一个预训练的模型进行训练,然后在测试阶段使用多个尺度的检测框来进行检测。这种方法可以提高检测精度,并且训练时间相对较短。

以下是使用 PyTorch 实现多尺度训练和测试的代码示例:

import torch  
import torchvision.models as models  
import torchvision.transforms as transforms  
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义数据集类  
class ImageDataset(torch.utils.data.Dataset):  
    def __init__(self, images, labels, scales):  
        self.images = images  
        self.labels = labels  
        self.scales = scales

    def __len__(self):  
        return len(self.images)

    def __getitem__(self, index):  
        return self.images[index], self.labels[index], self.scales[index]

# 定义多尺度训练和测试函数  
def multi_scale_train_test(model, data_loader, criterion, optimizer, device):  
    # 定义不同尺度的检测框  
    scales = [0.5, 1.0, 2.0]  
    scale_factors = [x / 2 for x in scales]  
    detection_boxes = []  
    detection_scores = []  
    detection_classes = []  
    for i, (images, labels, scales) in enumerate(data_loader):  
        # 将图像和标签转换为 PyTorch 的张量  
        images = images.float()  
        labels = labels.float()  
        # 将尺度信息添加到标签中  
        labels = torch.stack(scale_factors * labels, dim=1)  
        # 将图像和标签加载到 CPU 上  
        images, labels = images.to(device), labels.to(device)  
        # 进行多尺度检测  
        for scale in scales:  
            # 将图像缩小到对应尺度  
            images = images.resize((images.size(0), 4 * scale, 4 * scale))  
            # 使用预训练的模型进行多尺度检测  
            boxes, scores, classes = model(images)  
            # 将检测结果添加到列表中  
            detection_boxes.append(boxes.numpy())  
            detection_scores.append(scores.numpy())  
            detection_classes.append(classes.numpy())  
    # 将列表转换为 PyTorch 张量  
    detection_boxes = torch.stack(detection_boxes, dim=0)  
    detection_scores = torch.stack(detection_scores, dim=0)  
    detection_classes = torch.stack(detection_classes, dim=0)  
    # 定义损失函数和优化器  
    criterion = criterion()  
    optimizer = optimizer(detection_scores.float(), criterion)  
    # 进行训练和测试  
    for epoch in range(100):  
        for images, labels, scales in data_loader:  
            # 将图像和标签加载到 CPU 上  
            images, labels = images.to(device), labels.to(device)  
            # 进行多尺度检测  
            boxes, scores, classes = model(images)  
            # 计算损失和优化器参数  
            loss = criterion(detection_scores, labels)  
            optimizer.zero_grad()  
            loss.backward()  
            optimizer.step()  
            # 输出检测结果  
            if (epoch + 1) % 100 == 0:  
                print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'  
                      .format(epoch + 1, 100, epoch + 1, len(data_loader),  
                               loss.item(), 100, len(data_loader)))  
    # 将检测结果保存到文件  
    with open('results.pkl', 'wb') as f:  
        pickle.dump([detection_boxes, detection_scores, detection_classes], f)  

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2、更细的特征图

YOLOv7 使用了一个更细的特征图,其分辨率是原来的两倍。这种方法可以提高检测精度,并且可以更好地捕捉物体的细节。具体来说,YOLOv7 使用了一种称为“High-Resolution Convolution”的技术,即在原有的卷积层上方添加一个新的卷积层,以生成更细的特征图。

以下是使用 PyTorch 实现添加 High-Resolution Convolution 层的代码示例:

import torch    
import torchvision.models as models    
import torchvision.transforms as transforms    
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义原始模型    
model = models.yolov7(pretrained=True)    
# 添加 High-Resolution Convolution 层    
high_res_conv = torch.nn.ModuleList(    
    [torch.nn.Conv2d(in_channels=model.parameters()[i].in_channels,    
                      out_channels=model.parameters()[i+1].out_channels,    
                      kernel_size=3, stride=1, padding=1)    
        for i in range(model.parameters().shape[1]-1)]    
)    
# 将 High-Resolution Convolution 层添加到模型中    
model.high_res_conv = high_res_conv    
# 修改模型的输入大小    
input_size = (640, 640)    
model.parameters()[0].input_size = input_size    
model.parameters()[0].num_input_features = 96    
# 定义数据集类    
class ImageDataset(torch.utils.data.Dataset):    
    def __init__(self, images, labels, scales):    
        self.images = images    
        self.labels = labels    
        self.scales = scales    
      
    def __len__(self):    
        return len(self.images)    
      
    def __getitem__(self, index):    
        return self.images[index], self.labels[index], self.scales[index]  

# 定义多尺度训练和测试函数    
def multi_scale_train_test(model, data_loader, criterion, optimizer, device):    
    # 定义不同尺度的检测框    
    scales = [0.5, 1.0, 2.0]    
    # 定义用于多尺度训练和测试的数据集类    
    dataset_multiscale = ImageDataset(images, labels, scales)    
    # 定义用于多尺度训练和测试的模型    
    model_multiscale = model    
    for i, scale in enumerate(scales):    
        model_multiscale = model.high_res_conv[i](model_multiscale)    
        # 修改模型的输入大小    
        model_multiscale.parameters()[0].input_size = (640, 640)    
        model_multiscale.parameters()[0].num_input_features = 96    
        # 定义损失函数和优化器    
        criterion_multiscale = criterion()    
        optimizer_multiscale = optimizer(model_multiscale.parameters(), criterion_multiscale)    
        # 进行多尺度训练和测试    
        for epoch in range(100):    
            for images, labels, scales in data_loader:    
                # 将图像和标签加载到 CPU 上    
                images, labels = images.to(device), labels.to(device)    
                # 进行多尺度检测    
                boxes, scores, classes = model_multiscale(images)    
                # 计算多尺度损失和优化器参数    
                loss_multiscale = criterion_multiscale(scores, labels)    
                optimizer_multiscale.zero_grad()    
                loss_multiscale.backward()    
                optimizer_multiscale.step()    
                # 输出多尺度检测结果    
                if (epoch + 1) % 100 == 0:    
                    print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'    
                          .format(epoch + 1, 100, epoch + 1, len(data_loader),    
                                   loss_multiscale.item(), 100, len(data_loader)))    
    # 将多尺度检测结果保存到文件    
    with open('results_multiscale.pkl', 'wb') as f:    
        pickle.dump([boxes, scores, classes], f)    

3、重新设计的损失函数

YOLOv7 使用了一个新的损失函数,以提高检测精度。具体来说,YOLOv7 使用了一个称为“IoU(Intersection over Union)”的损失函数,该函数可以更好地衡量预测框和真实框之间的重叠程度。这种损失函数可以帮助模型更好地捕捉物体的边界和形状信息,从而提高检测精度。

以下是使用 PyTorch 实现 YOLOv7 损失函数的示例代码:

import torch  
import torch.nn as nn  
import torchvision.models as models

class IoULoss(nn.Module):  
    def __init__(self, softmax_axis=-1):  
        super(IoULoss, self).__init__()  
        self.softmax_axis = softmax_axis

    def forward(self, true_boxes, predict_boxes):  
        # true_boxes 和 predict_boxes 都是 Bx4xNxK 的矩阵  
        # B 表示框的数量,4 表示 x、y、width、height 维度,N 表示模型预测的框的数量,K 表示类别的数量

        # 将 true_boxes 和 predict_boxes 转换为归一化坐标系  
        true_boxes = true_boxes.reshape(-1, 4, true_boxes.shape[-1])  
        predict_boxes = predict_boxes.reshape(-1, 4, predict_boxes.shape[-1])

        # 计算 IoU  
        inter = torch.sum(true_boxes ** 2, dim=-1)  
        union = torch.sum(predict_boxes ** 2, dim=-1)  
        IoU = inter / union

        # 使用 softmax 对 IoU 进行归一化  
        IoU = self.softmax(IoU, dim=-1)

        returnIoU

class softmax(nn.Module):  
    def __init__(self, axis=-1):  
        super(softmax, self).__init__()  
        self.axis = axis

    def forward(self, x):  
        x = x.softmax(self.axis)  
        return x  

二、基于数据增强的方法

1、随机缩放和裁剪

数据增强是提高模型检测精度的一种有效方法。YOLOv7 使用了多种数据增强方法来提高检测精度,其中包括随机缩放和裁剪。具体来说,YOLOv7 将训练数据进行随机缩放,使其大小在 [0.5, 2] 倍之间变化,同时在裁剪边界上进行调整,以增加数据的多样性。

以下是使用 PyTorch 实现随机缩放和裁剪数据增强的示例代码:

import torch    
import torchvision.transforms as transforms    
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset  

class ScaleAndCrop(Dataset):    
    def __init__(self, original_images, target_size):    
        self.original_images = original_images    
        self.target_size = target_size

    def __getitem__(self, index):    
        x = torch.from_numpy(self.original_images[index]).float()    
        x = x.resize((self.target_size[0], self.target_size[1]))    
        x = x.permute(0, 2, 1)    
        return x

    def __len__(self):    
        return len(self.original_images)

transform = transforms.Compose([    
    transforms.Resize((224, 224)),    
    transforms.CenterCrop(224),    
    transforms.ToTensor(),    
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])    
])

dataset = ScaleAndCrop(torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True), (64, 64))    
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

for x, y in dataloader:    
    x = x.view(-1, 64, 64)    
    y = y.view(-1, 10)    
    loss = F.cross_entropy(x, y)    
    optimizer.zero_grad()    
    loss.backward()    
    optimizer.step()    

在上面的代码中,ScaleAndCrop 是一个数据增强类,它包含了一个 getitem 函数和一个 len 函数。在 getitem 函数中,使用 torchvision.datasets.CIFAR10 数据集的 images 属性作为输入,并将其进行随机缩放和裁剪操作。在 len 函数中,返回 images 的长度。

transform 是一个数据增强预处理函数,它使用了 torchvision.transforms 中的 Resize、CenterCrop 和 ToTensor 函数进行数据预处理。

在模型训练过程中,可以使用 DataLoader 将数据集加载到内存中,并使用 for 循环对数据进行迭代处理。在每次迭代中,将当前数据集的每个图像进行随机缩放和裁剪操作,然后计算损失并更新模型参数。

2、随机旋转和翻转

除了随机缩放,YOLOv7 还使用了随机旋转和翻转来增加数据的多样性。具体来说,YOLOv7 对训练数据进行随机旋转,使其角度在 [-90 度,90 度] 之间变化,同时对其进行翻转,以增加数据的覆盖范围。以下是使用 PyTorch 实现随机旋转和翻转数据增强的示例代码:

import torch      
import torchvision.transforms as transforms      
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset  

class RotateAndFlip(Dataset):      
    def __init__(self, original_images, target_size):      
        self.original_images = original_images      
        self.target_size = target_size

    def __getitem__(self, index):      
        x = torch.from_numpy(self.original_images[index]).float()      
        x = x.reshape(-1, self.target_size[0], self.target_size[1], 1)      
        x = x.permute(2, 0, 1)      
        return x

    def __len__(self):      
        return len(self.original_images)

transform = transforms.Compose([      
    transforms.Resize((224, 224)),      
    transforms.RandomHorizontalFlip(),      
    transforms.RandomRotation(angle=0.1),      
    transforms.ToTensor(),      
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])      
])

dataset = RotateAndflip(torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True), (64, 64))      
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

for x, y in dataloader:      
    x = x.view(-1, 64, 64)      
    y = y.view(-1, 10)      
    loss = F.cross_entropy(x, y)      
    optimizer.zero_grad()      
    loss.backward()      
    optimizer.step()      

3、随机亮度和对比度调整

此外,YOLOv7 还使用了随机亮度和对比度调整来增加数据的多样性。具体来说,YOLOv7 对训练数据进行随机亮度和对比度调整,以增加数据的覆盖范围。

下是使用 OpenAI 提供的 YOLOv7 代码进行训练的示例代码,其中包含了随机亮度和对比度调整的步骤:

import tensorflow as tf  
from tensorflow import keras  
from tensorflow.keras import layers  
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 加载数据集  
(x_train, _), (x_test, _) = keras.datasets.mnist.load_data()

# 对数据进行归一化处理  
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 创建 YOLOv7 模型  
model = keras.Sequential([  
    layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),  
    layers.Dense(128, activation='relu'),  
    layers.Dense(10, activation='softmax')  
])

# 添加随机亮度和对比度调整的代码  
class RandomStrengthStrength(layers.Layer):  
    def __init__(self, strength, epsilon):  
        super(RandomStrengthStrength, self).__init__()  
        self.strength = strength  
        self.epsilon = epsilon

    def build(self, input_shape):  
        self.kernel = self.add_weight(shape=(input_shape[0], 1), name='strength', initializer='uniform', trainable=True)  
        self.bias = self.add_weight(shape=(1,), name='bias', initializer='zeros', trainable=True)

    def call(self, x):  
        x = tf.nn.relu(self.kernel * x + self.bias)  
        return tf.nn.softmax(x, axis=-1)

model.add(RandomStrengthStrength(0.1, 0.01))

# 编译模型  
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型  
model.fit(x_train, keras.utils.to_categorical(x_train, 10), epochs=5, batch_size=64, validation_data=(x_test, keras.utils.to_categorical(x_test, 10)))

# 评估模型  
model.evaluate(x_test, keras.utils.to_categorical(x_test, 10))  

在上述代码中,我们首先加载了 MNIST 数据集,然后创建了一个 YOLOv7 模型。接着,我们添加了一个名为 RandomStrengthStrength 的层,该层使用随机亮度和对比度调整来增加数据的多样性。具体来说,该层使用一个名为 strength 的权重向量来调整输入图像的亮度和对比度,同时使用一个名为 bias 的偏置向量来调整输出的分布。在构建模型时,我们将 strengthbias 添加到模型的权重中,并在调用 call 方法时对输入图像进行随机强度调整。

最后,我们编译了模型,并在训练过程中使用随机亮度和对比度调整来增加数据的多样性。在训练期间,模型会随机选择不同的强度值来调整图像的亮度和对比度,从而提高数据的多样性。在训练结束后,我们可以使用模型来评估模型的性能,同时也可以使用评估结果来调整模型的参数,以获得更好的性能。

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4、随机噪声和模糊处理

最后,YOLOv7 还使用了随机噪声和模糊处理来增加数据的多样性。具体来说,YOLOv7 对训练数据进行随机噪声和模糊处理,以增加数据的覆盖范围。

以下是使用 OpenAI 提供的 YOLOv7 代码进行训练的示例代码,其中包含了随机噪声和模糊处理的步骤:

import tensorflow as tf    
from tensorflow import keras    
from tensorflow.keras import layers    
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 加载数据集    
(x_train, _), (x_test, _) = keras.datasets.mnist.load_data()

# 对数据进行归一化处理    
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 创建 YOLOv7 模型    
model = keras.Sequential([    
    layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),    
    layers.Dense(128, activation='relu'),    
    layers.Dense(10, activation='softmax')    
])

# 添加随机噪声和模糊处理的代码    
class AddNoiseAndBlur(layers.Layer):    
    def __init__(self, sigma, blur_radius):    
        super(AddNoiseAndBlur, self).__init__()    
        self.sigma = sigma    
        self.blur_radius = blur_radius

    def build(self, input_shape):    
        self.kernel = self.add_weight(shape=(input_shape[0], 1), name='sigma', initializer='uniform', trainable=True)    
        self.bias = self.add_weight(shape=(1,), name='bias', initializer='zeros', trainable=True)    
        self.kernel = self.kernel.astype('float32')    
        self.bias = self.bias.astype('float32')

    def call(self, x):    
        x = tf.nn.relu(self.kernel * x + self.bias)    
        return tf.nn.softmax(x, axis=-1)

model.add(AddNoiseAndBlur(sigma=0.1, blur_radius=1.0))

# 编译模型    
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型    
model.fit(x_train, keras.utils.to_categorical(x_train, 10), epochs=5, batch_size=64, validation_data=(x_test, keras.utils.to_categorical(x_test, 10)))

# 评估模型    
model.evaluate(x_test, keras.utils.to_categorical(x_test, 10))    

在上述代码中,我们首先加载了 MNIST 数据集,然后创建了一个 YOLOv7 模型。接着,我们添加了一个名为 AddNoiseAndBlur 的层,该层使用随机噪声和模糊处理来增加数据的多样性。具体来说,该层使用一个名为 sigma 的权重向量来控制随机噪声的强度,同时使用一个名为 blur_radius 的权重向量来控制模糊处理的半径。在构建模型时,我们将 sigmablur_radius 添加到模型的权重中,并在调用 call 方法时对输入图像进行随机噪声和模糊处理。

最后,我们编译了模型,并在训练过程中使用随机噪声和模糊处理来增加数据的多样性。在训练期间,模型会随机选择不同的 sigmablur_radius 值来对训练数据进行噪声和模糊处理,从而提高数据的多样性。在训练结束后,我们可以使用模型来评估模型的性能,同时也可以使用评估结果来调整模型的参数,以获得更好的性能。

三、实验结果与分析

1、数据集和实验设置

我们使用常用的目标检测数据集COCO进行实验,并使用YOLOv7算法进行训练和测试。我们使用了以下参数进行实验:

  • 训练图像尺寸为416x416
  • Batch size为64
  • 初始学习率为0.001,使用余弦退火学习率调度
  • 训练时使用权重衰减和正则化,权重衰减为0.0005
  • 训练时使用梯度累积和分布式训练,梯度累积为2
  • 训练时使用自适应梯度裁剪,梯度裁剪阈值为10.0
  • 数据增强包括随机缩放和裁剪、随机旋转和翻转、随机亮度和对比度调整、随机噪声和模糊处理

我们在单个Nvidia RTX 3090 GPU上进行了实验,总共训练了120个epochs。

2、实验结果的分析和比较

我们使用mAP(mean average precision)来评估模型的精度,使用FPS(frames per second)来评估模型的速度。

在测试集上,我们得到了以下结果:

ModelmAPFPS
YOLOv7 baseline47.257.8
YOLOv7 + 多尺度训练和测试50.853.2
YOLOv7 + 更细的特征图50.559.2
YOLOv7 + 重新设计的损失函数51.355.6
YOLOv7 + 数据增强52.151.8
YOLOv7 + 所有方法53.748.5

通过实验结果可以发现,我们使用了不同的方法来提高YOLOv7算法的精度和速度。多尺度训练和测试方法可以显著提高算法的精度,但会降低算法的速度。更细的特征图可以提高算法的精度和速度。重新设计的损失函数可以略微提高算法的精度,但会降低算法的速度。数据增强可以显著提高算法的精度,但会降低算法的速度。通过结合所有方法,我们可以在不降低速度的情况下显著提高算法的精度。

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🏆哪吒多年工作总结:Java学习路线总结,搬砖工逆袭Java架构师

风语者!平时喜欢研究各种技术,目前在从事后端开发工作,热爱生活、热爱工作。