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Pytorch机器学习(十)—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor
前面文章说过有关锚框的一些知识,但有个坑一直没填,就是在YOLO中锚框的大小是如何确定出来的。其实在YOLOV3中就有采用k-means聚类方法计算锚框的方法,而在YOLOV5中作者在基于k-means聚类方法的结果之后,采用了遗传算法,进一步得到效果更好的锚框。
如果对锚框概念不理解的,可以看一下这篇文章
Pytorch机器学习(九)—— YOLO中对于锚框,预测框,产生候选区域及对候选区域进行标注详解
在YOLOV3中,锚框大小的计算就是采用的k-means聚类的方法形成的。
从直观的理解,我们知道所有已经标注的bbox的长宽大小,而锚框则是对于预测这些bbox的潜在候选框,所以锚框的长宽形状应该越接近真实bbox越好。而又由于YOLO网络的预测层是包含3种尺度的信息的(分别对应3种感受野),每种尺度的anchor又是三种,所以我们就需要9种尺度的anchor,也即我们需要对所有的bbox的尺寸聚类成9种类别!!
聚类方法比较常用的是使用k-means聚类方法,其算法流程如下。
- # 计算中心点和其他点直接的距离
- def calc_distance(obs, guess_central_points):
- """
- :param obs: 所有的观测点
- :param guess_central_points: 中心点
- :return:每个点对应中心点的距离
- """
- distances = []
- for x, y in obs:
- distance = []
- for xc, yc in guess_central_points:
- distance.append(math.dist((x, y), (xc, yc)))
- distances.append(distance)
-
- return distances
-
-
- def k_means(obs, k, dist=np.median):
- """
- :param obs: 待观测点
- :param k: 聚类数k
- :param dist: 表征聚类中心函数
- :return: guess_central_points中心点
- current_cluster 分类结果
- """
- obs_num = obs.shape[0]
- if k < 1:
- raise ValueError("Asked for %d clusters." % k)
- # 随机取中心点
- guess_central_points = obs[np.random.choice(obs_num, size=k, replace=False)] # 初始化最大距离
- last_cluster = np.zeros((obs_num, ))
-
- # 当小于一定值时聚类完成
- while True:
- # 关键是下面的calc_distance,来计算需要的距离
- distances = calc_distance(obs, guess_central_points)
- # 获得对应距离最小值的索引
- current_cluster = np.argmin(distances, axis=1)
- # 如果聚类类别没有改变, 则直接退出
- if (last_cluster == current_cluster).all():
- break
-
- # 计算新的中心
- for i in range(k):
- guess_central_points[i] = dist(obs[current_cluster == i], axis=0)
-
- last_cluster = current_cluster
-
- return guess_central_points, current_cluster
聚类效果如下
还有一种k-means++算法,是属于k-means算法的衍生吧,其主要解决的是k-means算法第一步,随机选择中心点的问题。
整个代码也十分简单,只需要把最先随机选取中心点用下面代码计算出来就可以。
- # k_means++计算中心坐标
- def calc_center(boxes):
- box_number = boxes.shape[0]
- # 随机选取第一个中心点
- first_index = np.random.choice(box_number, size=1)
- clusters = boxes[first_index]
- # 计算每个样本距中心点的距离
- dist_note = np.zeros(box_number)
- dist_note += np.inf
- for i in range(k):
- # 如果已经找够了聚类中心,则退出
- if i+1 == k:
- break
- # 计算当前中心点和其他点的距离
- for j in range(box_number):
- j_dist = single_distance(boxes[j], clusters[i])
- if j_dist < dist_note[j]:
- dist_note[j] = j_dist
- # 转换为概率
- dist_p = dist_note / dist_note.sum()
- # 使用赌轮盘法选择下一个点
- next_index = np.random.choice(box_number, 1, p=dist_p)
- next_center = boxes[next_index]
- clusters = np.vstack([clusters, next_center])
- return clusters
但我自己在使用过程中,对于提升不大。主要因为其实bbox的尺度差异一般不会太大,所以这个中心点的选取,对于最后影响不大。
下面重点说一下如何使用这个k-means算法来生成anchor,辅助我们训练,下面的代码和上面的有一点不一样,因为我们上面的代码是基于点的(x,y),而我们聚类中,是bbox的(w,h),下面代码都以VOC格式的训练集为例,如果是coco格式的,得麻烦你自己转一下格式了。
如果不想用我下面的代码但也想用k-means聚类,请读取自己数据集时,读取bbox和图片的(w,h)以列表的形式保存,确保自己n*2或者m*2的列表.
我下面的代码,不仅读取了voc格式的数据集,还做了一些数据的统计,如果不想要,自己注释点就好,代码比较简单,也写了注释。
大家可以不用太纠结代码实现,记得改一下自己的图片路径即可。
- from xml.dom.minidom import parse
- import matplotlib.pyplot as plt
- import cv2 as cv
- import os
- train_annotation_path = '/home/aistudio/data/train/Annotations' # 训练集annotation的路径
- train_image_path = '/home/aistudio/data/train/JPEGImages' # 训练集图片的路径
- # 展示图片的数目
- show_num = 12
- #打开xml文档
-
- def parase_xml(xml_path):
- """
- 输入:xml路径
- 返回:image_name, width, height, bboxes
- """
- domTree = parse(xml_path)
- rootNode = domTree.documentElement
- # 得到object,sizem,图片名称属性
- object_node = rootNode.getElementsByTagName("object")
- shape_node = rootNode.getElementsByTagName("size")
- image_node = rootNode.getElementsByTagName("filename")
- image_name = image_node[0].childNodes[0].data
- bboxes = []
- # 解析图片的长宽
- for size in shape_node:
- width = int(size.getElementsByTagName('width')[0].childNodes[0].data)
- height = int(size.getElementsByTagName('height')[0].childNodes[0].data)
- # 解析图片object属性
- for obj in object_node:
- # 解析name属性,并统计类别数
- class_name = obj.getElementsByTagName("name")[0].childNodes[0].data
- # 解析bbox属性,并统计bbox的大小
- bndbox = obj.getElementsByTagName("bndbox")
-
- for bbox in bndbox:
- x1 = int(bbox.getElementsByTagName('xmin')[0].childNodes[0].data)
- y1 = int(bbox.getElementsByTagName('ymin')[0].childNodes[0].data)
- x2 = int(bbox.getElementsByTagName('xmax')[0].childNodes[0].data)
- y2 = int(bbox.getElementsByTagName('ymax')[0].childNodes[0].data)
- bboxes.append([class_name, x1, y1, x2, y2])
- return image_name, width, height, bboxes
-
- def read_voc(train_annotation_path, train_image_path, show_num):
- """
- train_annotation_path:训练集annotation的路径
- train_image_path:训练集图片的路径
- show_num:展示图片的大小
- """
- # 用于统计图片的长宽
- total_width, total_height = 0, 0
- # 用于统计图片bbox长宽
- bbox_total_width, bbox_total_height, bbox_num = 0, 0, 0
- min_bbox_size = 40000
- max_bbox_size = 0
- # 用于统计聚类所用的图片长宽,bbox长宽
- img_wh = []
- bbox_wh = []
- # 用于统计标签
- total_size = []
- class_static = {'crazing': 0, 'inclusion': 0, 'patches': 0, 'pitted_surface': 0, 'rolled-in_scale': 0, 'scratches': 0}
- num_index = 0
-
- for root, dirs, files in os.walk(train_annotation_path):
- for file in files:
- num_index += 1
- xml_path = os.path.join(root, file)
- image_name, width, height, bboxes = parase_xml(xml_path)
- image_path = os.path.join(train_image_path, image_name)
- img_wh.append([width, height])
- total_width += width
- total_height += height
-
- # 如果需要展示,则读取图片
- if num_index < show_num:
- image_path = os.path.join(train_image_path, image_name)
- image = cv.imread(image_path)
- # 统计有关bbox的信息
- wh = []
- for bbox in bboxes:
- class_name = bbox[0]
- class_static[class_name] += 1
- x1, y1, x2, y2 = bbox[1], bbox[2], bbox[3], bbox[4]
- bbox_width = x2 - x1
- bbox_height = y2 - y1
- bbox_size = bbox_width*bbox_height
- # 统计bbox的最大最小尺寸
- if min_bbox_size > bbox_size:
- min_bbox_size = bbox_size
- if max_bbox_size < bbox_size:
- max_bbox_size = bbox_size
- total_size.append(bbox_size)
- # 统计bbox平均尺寸
- bbox_total_width += bbox_width
- bbox_total_height += bbox_height
- # 用于聚类使用
- wh.append([bbox_width / width, bbox_height / height]) # 相对坐标
- bbox_num += 1
- # 如果需要展示,绘制方框
- if num_index < show_num:
- cv.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(255, 0, 0), thickness=2)
- cv.putText(image, class_name, (x1, y1+10), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=0.2, color=(0, 255, 0), thickness=1)
- bbox_wh.append(wh)
- # 如果需要展示
- if num_index < show_num:
- plt.figure()
- plt.imshow(image)
- plt.show()
-
-
- # 去除2个检查文件
- # num_index -= 2
- print("total train num is: {}".format(num_index))
- print("avg total_width is {}, avg total_height is {}".format((total_width / num_index), (total_height / num_index)))
- print("avg bbox width is {}, avg bbox height is {} ".format((bbox_total_width / bbox_num), (bbox_total_height / bbox_num)))
- print("min bbox size is {}, max bbox size is {}".format(min_bbox_size, max_bbox_size))
- print("class_static show below:", class_static)
-
- return img_wh, bbox_wh
-
- img_wh, bbox_wh = read_voc(train_annotation_path, train_image_path, show_num)
我这里的k-means代码集合了k-means++的实现,也集合了 太阳花的小绿豆这位博主提出用IOU作为评价指标来计算k-means而不是用欧拉距离的方法可以测试发现,使用IOU确实效果要比使用欧拉距离做为评价指标要好)
- import numpy as np
- # 这里IOU的概念更像是只是考虑anchor的长宽
- def wh_iou(wh1, wh2):
- # Returns the nxm IoU matrix. wh1 is nx2, wh2 is mx2
- wh1 = wh1[:, None] # [N,1,2]
- wh2 = wh2[None] # [1,M,2]
- inter = np.minimum(wh1, wh2).prod(2) # [N,M]
- return inter / (wh1.prod(2) + wh2.prod(2) - inter) # iou = inter / (area1 + area2 - inter)
-
- # 计算单独一个点和一个中心的距离
- def single_distance(center, point):
- center_x, center_y = center[0]/2 , center[1]/2
- point_x, point_y = point[0]/2, point[1]/2
- return np.sqrt((center_x - point_x)**2 + (center_y - point_y)**2)
-
- # 计算中心点和其他点直接的距离
- def calc_distance(boxes, clusters):
- """
- :param obs: 所有的观测点
- :param clusters: 中心点
- :return:每个点对应中心点的距离
- """
- distances = []
- for box in boxes:
- # center_x, center_y = x/2, y/2
- distance = []
- for center in clusters:
- # center_xc, cneter_yc = xc/2, yc/2
- distance.append(single_distance(box, center))
- distances.append(distance)
-
- return distances
-
- # k_means++计算中心坐标
- def calc_center(boxes, k):
- box_number = boxes.shape[0]
- # 随机选取第一个中心点
- first_index = np.random.choice(box_number, size=1)
- clusters = boxes[first_index]
- # 计算每个样本距中心点的距离
- dist_note = np.zeros(box_number)
- dist_note += np.inf
- for i in range(k):
- # 如果已经找够了聚类中心,则退出
- if i+1 == k:
- break
- # 计算当前中心点和其他点的距离
- for j in range(box_number):
- j_dist = single_distance(boxes[j], clusters[i])
- if j_dist < dist_note[j]:
- dist_note[j] = j_dist
- # 转换为概率
- dist_p = dist_note / dist_note.sum()
- # 使用赌轮盘法选择下一个点
- next_index = np.random.choice(box_number, 1, p=dist_p)
- next_center = boxes[next_index]
- clusters = np.vstack([clusters, next_center])
- return clusters
-
-
- # k-means聚类,且评价指标采用IOU
- def k_means(boxes, k, dist=np.median, use_iou=True, use_pp=False):
- """
- yolo k-means methods
- Args:
- boxes: 需要聚类的bboxes,bboxes为n*2包含w,h
- k: 簇数(聚成几类)
- dist: 更新簇坐标的方法(默认使用中位数,比均值效果略好)
- use_iou:是否使用IOU做为计算
- use_pp:是否是同k-means++算法
- """
- box_number = boxes.shape[0]
- last_nearest = np.zeros((box_number,))
- # 在所有的bboxes中随机挑选k个作为簇的中心
- if not use_pp:
- clusters = boxes[np.random.choice(box_number, k, replace=False)]
- # k_means++计算初始值
- else:
- clusters = calc_center(boxes, k)
-
- # print(clusters)
- while True:
- # 计算每个bboxes离每个簇的距离 1-IOU(bboxes, anchors)
- if use_iou:
- distances = 1 - wh_iou(boxes, clusters)
- else:
- distances = calc_distance(boxes, clusters)
- # 计算每个bboxes距离最近的簇中心
- current_nearest = np.argmin(distances, axis=1)
- # 每个簇中元素不在发生变化说明以及聚类完毕
- if (last_nearest == current_nearest).all():
- break # clusters won't change
- for cluster in range(k):
- # 根据每个簇中的bboxes重新计算簇中心
- clusters[cluster] = dist(boxes[current_nearest == cluster], axis=0)
-
- last_nearest = current_nearest
-
- return clusters
使用我下面的auot_anchor代码注意!!(这里代码也是借鉴的太阳花的小绿豆博主的,他把里面的torch函数改为np函数后,使得代码移植性变强了!)
传入的参数中img_wh和bbox_wh即读取voc数据集中图片的长宽和bbox的长宽,为n*2和m*2的列表 !!
这里我还加入了YOLOV5中的遗传算法,具体细节就不展开了。
- from tqdm import tqdm
- import random
- # 计算聚类和遗传算法出来的anchor和真实bbox之间的重合程度
- def anchor_fitness(k: np.ndarray, wh: np.ndarray, thr: float): # mutation fitness
- """
- 输入:k:聚类完后的结果,且排列为升序
- wh:包含bbox中w,h的集合,且转换为绝对坐标
- thr:bbox中和k聚类的框重合阈值
- """
- r = wh[:, None] / k[None]
- x = np.minimum(r, 1. / r).min(2) # ratio metric
- best = x.max(1)
- f = (best * (best > thr).astype(np.float32)).mean() # fitness
- bpr = (best > thr).astype(np.float32).mean() # best possible recall
- return f, bpr
-
-
- def auto_anchor(img_size, n, thr, gen, img_wh, bbox_wh):
- """
- 输入:img_size:图片缩放的大小
- n:聚类数
- thr:fitness的阈值
- gen:遗传算法迭代次数
- img_wh:图片的长宽集合
- bbox_wh:bbox的长框集合
- """
- # 最大边缩放到img_size
- img_wh = np.array(img_wh, dtype=np.float32)
- shapes = (img_size * img_wh / img_wh).max(1, keepdims=True)
- wh0 = np.concatenate([l * s for s, l in zip(shapes, bbox_wh)]) # wh
-
- i = (wh0 < 3.0).any(1).sum()
- if i:
- print(f'WARNING: Extremely small objects found. {i} of {len(wh0)} labels are < 3 pixels in size.')
- wh = wh0[(wh0 >= 2.0).any(1)] # 只保留wh都大于等于2个像素的box
- # k_means 聚类计算anchor
- k = k_means(wh, n, use_iou=True, use_pp=False)
- k = k[np.argsort(k.prod(1))] # sort small to large
- f, bpr = anchor_fitness(k, wh, thr)
- print("kmeans: " + " ".join([f"[{int(i[0])}, {int(i[1])}]" for i in k]))
- print(f"fitness: {f:.5f}, best possible recall: {bpr:.5f}")
-
- # YOLOV5改进遗传算法
- npr = np.random
- f, sh, mp, s = anchor_fitness(k, wh, thr)[0], k.shape, 0.9, 0.1 # fitness, generations, mutation prob, sigma
- pbar = tqdm(range(gen), desc=f'Evolving anchors with Genetic Algorithm:') # progress bar
- for _ in pbar:
- v = np.ones(sh)
- while (v == 1).all(): # mutate until a change occurs (prevent duplicates)
- v = ((npr.random(sh) < mp) * random.random() * npr.randn(*sh) * s + 1).clip(0.3, 3.0)
- kg = (k.copy() * v).clip(min=2.0)
- fg, bpr = anchor_fitness(kg, wh, thr)
- if fg > f:
- f, k = fg, kg.copy()
- pbar.desc = f'Evolving anchors with Genetic Algorithm: fitness = {f:.4f}'
-
- # 按面积排序
- k = k[np.argsort(k.prod(1))] # sort small to large
- print("genetic: " + " ".join([f"[{int(i[0])}, {int(i[1])}]" for i in k]))
- print(f"fitness: {f:.5f}, best possible recall: {bpr:.5f}")
-
- auto_anchor(img_size=416, n=9, thr=0.25, gen=1000, img_wh=img_wh, bbox_wh=bbox_wh)
如果有兴趣代码细节的,可以看里面的注释,如果还有不懂的,可以私信我交流。
最后计算出来的结果如下,可以看到计算出来的anchor的是长方型的,这是因为我的bbox中长方型的anchor居多,符合我的预期。我们只需要把下面的anchor,替换掉默认的anchor即可!
最后说明一下,用聚类算法算出来的anchor并不一定比初始值即coco上的anchor要好,原因是目标检测大部分基于迁移学习,backbone网络的训练参数是基于coco上的anchor学习的,所以其实大部分情况用这个聚类效果并没有直接使用coco上的好!!,而且聚类效果跟数据集的数量有很大关系,一两千张图片,聚类出来效果可能不会很好
整个算法思路其实不难,但代码有一些冗余和长,主要也是结合自己在学习和使用过程中,发现很多博主没有说明白如何使用这些代码。
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