之前，对SSD的论文进行了解读，可以回顾之前的博客：https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。
为了加深对SSD的理解，因此对SSD的源码进行了复现，主要参考的github项目是ssd.pytorch。
搭建SSD的项目，可以分成以下四个部分：
接下来，本篇博客重点分析网络测试。
在eval.py文件中，首先需要搭建测试用的网络。此时，需要将传入的第一个参数换成"test"字符串，这是因为训练和测试阶段，网络的输出会有不同。在测试阶段，会对预测框进行nms等操作。然后是常规的加载训练模型，将网络设置成eval模式，不更新梯度。
num_classes = len(labelmap) + 1 # +1 for background net = build_ssd('test', 300, num_classes) # initialize SSD net.load_state_dict(torch.load(args.trained_model)) net.eval()
我们再来看看，测试阶段中SSD网络的不同。在ssd.py中，如果是test阶段，在类ssd()中，会初始化函数Detect()函数。并且在类SSD()的forward函数中，将坐标预测结果，经过softmax的置信度预测结果和先验锚点框传递进去，进行运算。最终输出一个tensor，shape为[batch,num_classes,top_k,5]。其中，num_classes是类别总数，对于VOC而言，为21；top_k表示最多取top_k个锚点框进行输出，论文中值为200；5表示[confidence,xmin,ymin,xmax,ymax]。
if phase == 'test': self.softmax = nn.Softmax(dim=-1) self.detect = Detect(num_classes=self.num_classes, top_k=200, conf_thresh=0.01, nms_thresh=0.45)
if self.phase == 'train': output = (loc.view(loc.size(0), -1, 4), # [batch_size,num_priors,4] conf.view(conf.size(0), -1, self.num_classes), # [batch_size,num_priors,21] self.priors) # [num_priors,4] else: # Test output = self.detect( loc.view(loc.size(0), -1, 4), # 位置预测 self.softmax(conf.view((conf.size(0), -1, self.num_classes))), # 置信度预测 self.priors.cuda() # 先验锚点框 )
在models/detection.py中，定义了类Detect()。首先，创建output来保存最终结果，其shape为[batch,num_classes,top_k,5]，其具体含义可以看上面。然后对对置信度结果进行transpose转置，这样做的目的是方便后续计算，conf_preds的shape为[batch,num_classes,num_priors]。接着，由于网络预测出来的位置预测结果，并不是真正的坐标，需要对其结果进行解码，得到真正的坐标（其范围是[0,1]之间）；然后，对每个类别进行单独计算（不包含背景）， c_mask = conf_scores[cl].gt(self.conf_thresh) 表示对某一类（如bike）得到shape为[1,8732]的tensor，每个值表示预测框对该类别的置信度，通过函数gt()，得到大于置信度阈值的掩码（即为c_mask，元素组成是true或者false）。通过这个mask，就可以获得大于置信度要求的预测框（包含置信度和坐标），并通过nms操作，得到最终输出锚点框的Index，将对应的结果（置信度和坐标）保存在output中。
class Detect(Function): def __init__(self, num_classes, top_k, conf_thresh, nms_thresh): self.num_classes = num_classes self.top_k = top_k # Parameters used in nms. self.nms_thresh = nms_thresh # 非极大值抑制阈值 self.conf_thresh = conf_thresh # 置信度阈值 def forward(self, loc_data, conf_data, prior_data): ''' :param loc_data: 模型预测的锚点框位置偏差信息,shape[batch,num_priors,4] :param conf_data: 模型预测的锚点框置信度,[batch,num_priors,num_classes] :param prior_data: 先验锚点框,[num_priors,4] :return:最终预测结果,shape[batch,num_classes,top_k,5],其中5表示[置信度,xmin,ymin,xmax,ymax], top_k中前面不为0的是预测结果,后面为0是为了填充 ''' num = loc_data.shape[0] # batch size num_priors = prior_data.shape[0] # 8732 output = torch.zeros(num, self.num_classes, self.top_k, 5) # 保存结果 conf_preds = conf_data.view(num, num_priors, self.num_classes).transpose(2, 1) # 置信度预测,transpose是为了后续操作方便 for i in range(num): decoded_boxes = decode(loc_data[i], prior_data, voc['variance']) # shape:[num_priors,4],对预测锚点框进行解码 # 对每个类别,执行nms conf_scores = conf_preds[i].clone() # shape:[num_classes,num_priors] for cl in range(1, self.num_classes): c_mask = conf_scores[cl].gt(self.conf_thresh) # 和置信度阈值进行比较,大于为true,否则为false scores = conf_scores[cl][c_mask] # 得到置信度大于阈值的那些锚点框置信度 if scores.shape[0] == 0: # 说明锚点框与这一类的GT框不匹配,简介说明,不存在这一类的目标 continue l_mask = c_mask.unsqueeze(1).expand_as(decoded_boxes) boxes = decoded_boxes[l_mask].view(-1, 4) # 得到置信度大于阈值的那些锚点框 ids = nms(boxes, scores, self.nms_thresh, self.top_k) # 对置信度大于阈值的那些锚点框进行nms,得到最终预测结果的index output[i, cl, :len(ids)] = torch.cat((scores[ids].unsqueeze(1), boxes[ids]), 1) # [置信度,xmin,ymin,xmax,ymax] return output
解码函数decode()在models.box_utils.py中。在训练阶段，我们对坐标进行了带方差的编码，因此，需要对坐标进行同样方式的解码。
$$b^{cx}=d^w(var[0]*l^{cx})+d^{cx}, b^{cy}=d^h(var[1]*l^{cy})+d^{cy}$$
$$b^w=d^wexp(var[2]*l^w), b^h=d^hexp(var[3]*l^h)$$
def decode(loc, priors, variances): ''' 对编码的坐标进行解码,返回预测框的坐标 :param loc: 网络预测的锚点框偏差信息,shape[num_priors,4] :param priors: 先验锚点框,[num_priors,4] :return: 预测框的坐标[num_priors,4],4代表[xmin,ymin,xmax,ymax] ''' boxes = torch.cat(( priors[:, :2] + loc[:, :2] * priors[:, 2:] * variances[0], priors[:, 2:] * torch.exp(loc[:, 2:] * variances[1])), 1) # [中心点x,中心点y,宽,高] boxes[:, :2] -= boxes[:, 2:] / 2 # xmin,ymin boxes[:, 2:] += boxes[:, :2] # xmax,ymax return boxes
在models.box_utils.py中，还存在着nms()函数。首先对置信度进行降序排序，取出置信度最大的前top_k个用于判断，其余的锚点框，则不加入判断中。然后，对这些预测框进行nms操作，即判断一个锚点框与其余锚点框的IOU，只保留IOU小于阈值的锚点框，排除大于阈值的锚点框，将剩余的锚点框再次循环，直至idx中不存在元素，即keep中保留的锚点框编号为最终输出的锚点框。
def nms(boxes, scores, overlap=0.5, top_k=200): ''' 进行nms操作 :param boxes: 模型预测的锚点框的坐标 :param scores: 模型预测的锚点框对应某一类的置信度 :param overlap:nms阈值 :param top_k:选取前top_k个预测框进行操作 :return:预测框的index ''' keep = torch.zeros(scores.shape[0]) if boxes.numel() == 0: # numel()返回tensor里面所有元素的个数 return keep _, idx = scores.sort(0) # 升序排序 idx = idx[-top_k:] # 取得最大的top_k个置信度对应的index keep = [] # 记录最大最终锚点框的index while idx.numel() > 0: i = idx[-1] # 取出置信度最大的锚点框的index keep.append(i) idx = idx[:-1] if idx.numel() == 0: break IOU = jaccard(boxes[i].unsqueeze(0), boxes[idx]) # 计算这个锚点框与其余锚点框的iou mask = IOU.le(overlap).squeeze(0) idx = idx[mask] # 排除大于阈值的锚点框 return torch.tensor(keep)
接下来，还是回到eval.py函数中，继续理解网络测试代码。接下来加载测试数据，方式与之前介绍的类似。但这里的图片处理方式函数BaseTransform()并不需要进行数据增强，值需要将数据进行resize和减去均值。其余的内容，几乎一致。
# 记载数据 dataset = VOCDetection(args.voc_root, [('2007', 'test')], BaseTransform(300, (104, 117, 123)), VOCAnnotationTransform())
接下来，循环每张测试图片。根据每类类别，得到第i张图片的第j个类别的信息，包含检测框的置信度和坐标，其中，坐标是真实坐标（不是[0,1]之间），并将其放入变量all_boxes中。变量all_boxes是一个类似二维矩阵的变量， all_boxes = [[[] for _ in range(num_images)] for _ in range(len(labelmap) + 1)] ，其中，列表示每个类别，行表示每张图片的检测信息。这样，就能得到所有图片所有类别的检测信息了，就可以用于下面的准确率、召回率和mAP计算了。
for i in range(num_images): img, gt, h, w = dataset.pull_item(i) img = img.unsqueeze(0) if torch.cuda.is_available(): img = img.cuda() detections = net(img) # 得到结果,shape[1,21,200,5] for j in range(1, detections.shape[1]): # 循环计算每个类别 dets = detections[0, j, :] # shape[200,5],表示每个类别中最多200个锚点框,每个锚点框有5个值[conf,xmin,ymin,xmax,ymax] mask = dets[:, 0].gt(0.).expand(5, dets.shape[0]).t() # 取出置信度大于0的情况.因为可能会出现实际有值的锚点框少于200个 dets = torch.masked_select(dets, mask).view(-1, 5) # 取出这些锚点框 if dets.shape[0] == 0: # 说明该图片不存在该类别 continue boxes = dets[:, 1:] # 取出锚点框坐标 # 计算出真实坐标 boxes[:, 0] *= w boxes[:, 1] *= h boxes[:, 2] *= w boxes[:, 3] *= h scores = dets[:, 0].numpy() # np.newaxis增加一个新轴 # 注意[xmin,ymin,xmax,ymax,conf] cls_dets = np.hstack((boxes.numpy(), scores[:, np.newaxis])).astype(np.float32, copy=False) all_boxes[j][i] = cls_dets
利用上面得到的all_boxes信息，进入到测试函数的关键部分，函数evaluate_detections()。首先，将所有检测结果已文本的形式保存下来，方便读取和调用。然后再执行计算评价指标的函数。
def evaluate_detections(all_boxes, dataset): write_voc_results_file(all_boxes, dataset) # 将所有检测结果写成文本,保存下来 do_python_eval(use_07=False)
在函数write_voc_results_file()中，实现的功能就是根据某一类别和测试图片的index，读取变量all_boxes中的检测信息，将其按照[图片名，置信度，xmin,ymin,xmax,ymax]的形式，写入文本中。如VOC，我们会得到20个文本文件，不同文本表示不同的类别；同一文本下，包含了所有测试图片对该类别的检测结果。
def write_voc_results_file(all_boxes, dataset): # 将检测结果按照每类写成文本,方便后面读取结果 for cls_ind, cls in enumerate(labelmap): print('Writing {:s} VOC results file'.format(cls)) if not os.path.exists(args.save_det_result): os.mkdir(args.save_det_result) filename = os.path.join(args.save_det_result, 'det_%s.txt' % (cls)) with open(filename, 'w') as f: for im_ind, index in enumerate(dataset.ids): # dataset.ids:[path,图片名] dets = all_boxes[cls_ind + 1][im_ind] # 测试的时候,图片是按这个顺序读取的 if dets == []: continue for k in range(dets.shape[0]): f.write('{:s} {:.3f} {:.1f} {:.1f} {:.1f} {:.1f}\n'. format(index[1], dets[k, -1], dets[k, 0] + 1, dets[k, 1] + 1, dets[k, 2] + 1, dets[k, 3] + 1))
当将信息保存完后，就进入到do_python_eval()函数中。参数use_07表示(true)使用2007的11点计算mAP方式还是(false)2010年的mAP计算方式。首先按照每个类别，读取上述保存检测结果的文件。进入到关键函数voc_eval()中，得到召回率、准确率和AP值。
def do_python_eval(use_07=True): aps = [] # 保存所有类别的AP for i, cls in enumerate(labelmap): filename = os.path.join(args.save_det_result, 'det_%s.txt' % (cls)) # 读取这一类别的检测结果,对应上刚刚保存的结果 rec, prec, ap = voc_eval(filename, os.path.join(args.voc_root, 'VOC2007', 'ImageSets', 'Main', 'test.txt'), cls, args.cachedir, ovthresh=0.5, use_07_metric=use_07) aps += [ap] print('AP for {} = {:.4f}'.format(cls, ap))
在函数voc_eval()中，首先，会读取所有测试图片相关的xml文件，读取的方式与一开始介绍的数据读取类似，将所有信息保存在字典recs中，其中，key为图片名字，value是xml文件信息。并将该resc信息保存下来，方便以后继续读取。因为这里面都是真实信息，变动相对较少。然后根据某一类别，在字典recs中读取每个图片，将该类别的信息提取出来，构成字典class_recs，其中key为某一类下的图片名称，value为GT框坐标、是否难例和是否已经检测过。上面是处理真实信息，接下来，处理预测信息。读取某一类的预测结果文件，该文件在函数write_voc_results_file()中形成的。然后对文件内容进行分割，得到文件名，置信度，预测框等集合，并根据置信度，对3个集合进行降序排列。按顺序读取每个预测框，计算该预测框与这张图所有GT框的IOU。当IOU大于阈值且该GT框没有匹配过时，tp的相应位置置1，否则fp的相应位置置0。由此可以，tp和fp互斥。上述的tp和fp并不是true positive和false positive，需要进行行累加，并除以预测框总数或者GT框总数，才能得到召回率和准确率。之后通过计算，得到给类别的AP值。
def voc_eval(detpath, # 某一类别下检测结果,每一行由文件名,置信度和检测坐标组成 imagesetfile, # 包含所有测试图片的文件 classname, # 需要检测的类别 cachedir, # 缓存GT框的pickle文件 ovthresh=0.5, # IOU阈值 use_07_metric=True): ''' 假设检测结果在detpath.format(classname)下 假设GT框坐标在annopath.format(imagename) 假设imagesetfile每行仅包含一个文件名 缓存所有GT框 ''' if not os.path.isdir(cachedir): os.mkdir(cachedir) cachefile = os.path.join(cachedir, 'annots.pkl') # 读取所有检测图片 with open(imagesetfile, 'r') as f: lines = f.readlines() imagenames = [x.strip() for x in lines] # 每张测试图片的名字 # 下面代码是创建缓存文件,方便读取 if not os.path.isfile(cachefile): # 不存在GT框缓存文件,则创建 recs = {} # key为图片名字,value为该图片下所有检测信息 for i, imagename in enumerate(imagenames): recs[imagename] = parse_rec( os.path.join(args.voc_root, 'VOC2007', 'Annotations', '%s.xml') % (imagename)) # 返回该图片下所有xml信息,包含所有目标 if i % 100 == 0: print('Reading annotation for {:d}/{:d}'.format( i + 1, len(imagenames))) # 保存下来,方便下次读取 print('Saving cached annotations to {:s}'.format(cachefile)) with open(cachefile, 'wb') as f: pickle.dump(recs, f) else: # 如果已经存在该文件,则加载回来即可 with open(cachefile, 'rb') as f: recs = pickle.load(f) # 为这一类提取GT框 class_recs = {} npos = 0 # 这一类别的gt框总数 for imagename in imagenames: R = [obj for obj in recs[imagename] if obj['name'] == classname] # 提取某张测试图片下该类别的信息 bbox = np.array([x['bbox'] for x in R]) # GT框坐标 difficult = np.array([x['difficult'] for x in R]).astype(np.bool) # 元素为true或者false,true表示难例 det = [False] * len(R) # 长度为len(R)的list,用于表示该GT框是否已经匹配过,len(R)可以理解为该测试图片下,该类别的数量 npos = npos + sum(~difficult) # 只选取非难例,计算非难例的个数,可以理解为GT框的个数 class_recs[imagename] = {'bbox': bbox, 'difficult': difficult, 'det': det} # 读取这一类的检测结果 with open(detpath, 'r') as f: lines = f.readlines() if any(lines) == 1: # 不为空 splitlines = [x.strip().split(' ') for x in lines] image_ids = [x[0] for x in splitlines] # 图片名称集合,包含重复的 confidence = np.array([float(x[1]) for x in splitlines]) # 置信度集合 BB = np.array([[float(z) for z in x[2:]] for x in splitlines]) # 检测框集合 # 根据置信度,降序排列 sorted_ind = np.argsort(-confidence) # 降序排名 sorted_scores = np.sort(-confidence) # 降序排列 BB = BB[sorted_ind, :] # 检测框根据置信度进行降序排列 image_ids = [image_ids[x] for x in sorted_ind] nd = len(image_ids) # 检测的目标总数 tp = np.zeros(nd) # 记录tp fp = np.zeros(nd) # 记录fp,与tp互斥 for d in range(nd): # 循环每个预测框 R = class_recs[image_ids[d]] # 该图片下的真实信息 bb = BB[d, :].astype(float) # 预测框的坐标 ovmax = -np.inf # 预测框与GT框的IOU BBGT = R['bbox'].astype(float) # GT框的坐标 if BBGT.size > 0: # 计算多个GT框与一个预测框的IOU,选择最大IOU # 下面是计算IOU的流程 ixmin = np.maximum(BBGT[:, 0], bb[0]) iymin = np.maximum(BBGT[:, 1], bb[1]) ixmax = np.minimum(BBGT[:, 2], bb[2]) iymax = np.minimum(BBGT[:, 3], bb[3]) iw = np.maximum(ixmax - ixmin, 0.) ih = np.maximum(iymax - iymin, 0.) inters = iw * ih uni = ((bb[2] - bb[0]) * (bb[3] - bb[1]) + (BBGT[:, 2] - BBGT[:, 0]) * (BBGT[:, 3] - BBGT[:, 1]) - inters) overlaps = inters / uni ovmax = np.max(overlaps) # 得到该预测框与GT框最大的IOU值 jmax = np.argmax(overlaps) # 得到该预测框对应最大IOU的GT框的index if ovmax > ovthresh: # 当IOU大于阈值,才有机会判断为正例 # 判断为fp有两种情况: # 1.该GT框被置信度高的预测框匹配过 # 2.IOU小于阈值 if not R['difficult'][jmax]: # 该GT框要求之前没有匹配过 # 由于置信度是降序排序的,GT框只匹配置信度最高的,其余认为是FP tp[d] = 1. R['det'][jmax] = 1 else: fp[d] = 1. else: fp[d] = 1 # 计算recall,precision fp = np.cumsum(fp) # shape:[1,nd] tp = np.cumsum(tp) # shape:[1,nd] rec = tp / float(npos) # 召回率 prec = tp / np.maximum(tp + fp, np.finfo(np.float64).eps) # 准确率,防止除0 ap = voc_ap(rec, prec, use_07_metric) else: rec = -1. prec = -1. ap = -1. return rec, prec, ap
根据召回率，准确率，就可以计算该类别的AP值了。计算AP值有两种方法，第一种是2007年的11点计算，该方法给召回率设定11个阈值，如 np.arange(0., 1.1, 0.1) ，计算大于阈值情况下的最大准确率，获得11个准确率后，求平均，就得到了AP值；第二种方法是2010年提出的，首先将PR曲线进行平滑，第i-i个点去第i-1个和第i个点的最大值，将PR曲边变成了递减曲线，然后计算该递减曲线下的面积，得到AP值。
def voc_ap(rec, prec, use_07_metric=True): ''' 根据召回率和准确率,计算AP AP计算有两种方式:1.11点计算;2.最大面积计算 :param rec: [1,num_all_detect] :param prec: [1,num_all_detect] ''' if use_07_metric: # 旧版,11点计算 ap = 0. for t in np.arange(0., 1.1, 0.1): # 给召回率设定阈值,统计当召回率大于阈值的情况下,最大的准确率 if np.sum(rec >= t) == 0: # 说明召回率没有比t更大 p = 0 else: p = np.max(prec[rec >= t]) ap = ap + p / 11 else: # 增加两个数字,是为了方便计算 mrec = np.concatenate(([0.], rec, [1.])) # shape:[1,num_all_detect+2] mpre = np.concatenate(([0.], prec, [0.])) # 计算最大面积 for i in range(mpre.size - 1, 0, -1): # 取右边的最大值 mpre[i - 1] = np.maximum(mpre[i - 1], mpre[i]) # 得到与前面的数值不一样的index,可以理解成,计算面积时的边长 i = np.where(mrec[1:] != mrec[:-1])[0] ap = np.sum((mrec[i + 1] - mrec[i]) * mpre[i + 1]) # 计算面积,长*宽 return ap
至此，SSD的网络检测代码已经解读完成。