0926物体检测和数据集_物品数据集

物体检测和数据集

目标检测和图片分类的区别

图片分类：

• 在图像分类任务中，假设图像中只有一个主要物体对象，目标是识别出这个主要物体对象的类别（其他东西相对来说就不那么重要了）

目标检测：

• 在目标检测任务中，一张图像里往往不只一个感兴趣的物体对象，目标不仅仅是识别图像中所有感兴趣的物体（找出所有感兴趣的物体），还要找出它们在图像中所在的具体位置（通过方框来表示）

目标检测相对于图片分类来讲所做的工作更多，它需要找出所有感兴趣的物体，当图片中只有一个物体时，可以将目标检测看成是图像分类，把图像中最主要的物体当作是图片的类别，但是当图片中有多个物体的时候，目标检测不仅能将所有的物体都检测出来，还能将他们所在的位置标注出来，所以目标检测的应用场景相对来讲更多

目标检测的应用

• 无人驾驶：通过识别拍摄到的视频图像中的车辆、行人、道路和障碍物的位置来规划行进路线
• 无人售后：通过目标检测识别客户选购的物品
• 机器人通常通过目标检测来检测感兴趣的目标
• 安防领域使用目标检测来检测异常目标，比如歹徒或者炸弹

边缘框（boundingbox）

• 在目标检测中，通常使用边界框来描述对象的空间位置
• 边界框是矩形的

边缘框可以用四个数字来定义（两种常用的表示方法）

• （左上x，左上y，右下x，右下y）
• （中心x，中心y，宽，高）

正方向

• 对于 x 轴来说，向右为 x 轴的正方向，即 x 的值从左到右依次增大
• 对于 y 轴来说，向下为 y 轴的正方向，y 的值从上到下依次增大

目标检测数据集

• 目标检测领域没有像MNIST和Fashion-MNIST那样的小数据集
• 目标检测的数据集通常来说比图片分类的数据集小很多，因为标注的成本很高
• 对于图片分类来说，最简单的就是给定一个CSV文件（图片与标号一一对应）或者是给定一个文件夹（每个类对应一个子文件夹，对应标号的图片放在子文件夹下）
• 对于目标检测来说就不能简单的用文件夹的形式，因为一张图片中可能存在多个类，所以就不能放在子文件夹中，所以通常来说目标检测的数据集的标号需要额外存储
• 假设使用文本文件存储的话，每一行表示一个物体，每一行分别由图片文件名（因为一张图片中可能有多个物体，所以同一个文件名可能会出现多次）、物体类别（标号）、边缘框（图片中物体的位置）组成，每一行一共有6（1+1+4）个值

COCO数据集

• 目标检测中比较常见的数据集，类似于Imagenet在图片分类中的地位
• 访问地址：https://cocodataset.org/#home
• COCO数据集中有 80 个类别，330k 图片，1.5M 物体（每张图片中有多个物体）

数据集的读取

读取小批量的时候，图像的小批量的形状为（批量大小、通道数、高度、宽度），与图像分类任务中的相同

标签的小批量的形状为（批量大小，m，5）

• m：数据集的任何图像中边界框可能出现的最大数量
• 5：每个边界框的标签将被长度为 5 的数组表示：数组的第一个元素是边界框中对象的类别，其中 -1 表示用于填充的非法边界框；数组的其余 4 个元素是边界框左上角和右下角（x，y）坐标值

小批量计算虽然高效，但是要求每张图像含有相同数量的边界框，以便放在同一个批量中

• 通常图像可能拥有不同数量个边界框，所以，在达到 m 之前，边界框少于 m 的图像将被非法边界框填充

总结

• 物体检测不仅能够识别图片所有感兴趣的物体的类别，还能够识别他们的位置，该位置通常由矩形边框表示
• 位置通常用边缘框表示（通常有四个数字）
• 用于目标检测的数据加载与图像分类的数据加载类似，但是，在目标检测中，标签还包含真实边界框的信息，它不出现在图像分类中

代码：

%matplotlib inline
import torch 
from d2l import torch as d2l
 
d2l.set_figsize()
img = d2l.plt.imread('01_Data/1664187097901.jpg')
d2l.plt.imshow(img)
 
# 定义在这两种表示之间进行转换的函数
def box_corner_to_center(boxes):
    """从（左上，右下）转换到（中间，宽度，高度）"""
    x1, y1, x2, y2 = boxes[:,0], boxes[:,1], boxes[:,2], boxes[:,3]     
    cx = (x1 + x2) / 2
    cy = (y1 + y2) / 2
    w  = x2 - x1
    h  = y2 - y1
    boxes = torch.stack((cx,cy,w,h),axis = -1)
    return boxes
 
def box_center_to_corner(boxes):
    """从（中间，宽度，高度）转换到（左上，右下）"""
    cx, cy, w, h = boxes[:,0], boxes[:,1], boxes[:,2], boxes[:,3]
    x1 = cx - 0.5 * w
    y1 = cy - 0.5 * h
    x2 = cx + 0.5 * w 
    y2 = cy + 0.5 * h
    boxes = torch.stack((x1,y1,x2,y2),axis = -1)
    return boxes
 
dog_bbox, cat_bbox = [60.0, 45.0, 378.0, 516.0], [400.0, 112.0, 655.0, 493.0]  
boxes = torch.tensor((dog_bbox,cat_bbox))
# boxes 转中间表示，再转回来，等于自己
box_center_to_corner(box_corner_to_center(boxes)) == boxes 
 
# 将边界框在图中画出
def bbox_to_rect(bbox,color):
    return d2l.plt.Rectangle(xy=(bbox[0],bbox[1]),width=bbox[2]-bbox[0],     
                            height=bbox[3] - bbox[1], fill=False,
                            edgecolor=color,linewidth=2)
 
fig = d2l.plt.imshow(img)
fig.axes.add_patch(bbox_to_rect(dog_bbox,'blue'))
fig.axes.add_patch(bbox_to_rect(cat_bbox,'red'))

 

目标检测数据集代码：

%matplotlib inline
import os
import pandas as pd
import torch
import torchvision
from d2l import torch as d2l
 
d2l.DATA_HUB['banana-detection'] = (d2l.DATA_URL + 'banana-detection.zip','5de25c8fce5ccdea9f91267273465dc968d20d72')   
 
# 读取香蕉检测数据集
def read_data_bananas(is_train=True):
    """读取香蕉检测数据集中的图像和标签"""
    data_dir = d2l.download_extract('banana-detection')
    csv_fname = os.path.join(data_dir,
                            'bananas_train' if is_train else 'bananas_val',
                            'label.csv')
    csv_data = pd.read_csv(csv_fname)
    csv_data = csv_data.set_index('img_name')
    images, targets = [], []
    # 把图片、标号全部读到内存里面
    for img_name, target in csv_data.iterrows():
        images.append(torchvision.io.read_image(os.path.join(data_dir,'bananas_train' if is_train else 'bananas_val',
                                                            'images',f'{img_name}')))
        targets.append(list(target))
    print("len(targets)：",len(targets))
    print("len(targets[0])：",len(targets[0]))
    print("targets[0][0]....targets[0][4]：",targets[0][0], targets[0][1], targets[0][2], targets[0][3], targets[0][4])    
    print("type(targets)：",type(targets))
    print("torch.tensor(targets).unsqueeze(1).shape：",torch.tensor(targets).unsqueeze(1).shape) # unsqueeze函数在指定位置加上维数为一的维度   
    print("len(torch.tensor(targets).unsqueeze(1) / 256)：", len(torch.tensor(targets).unsqueeze(1) / 256))   
    print("type(torch.tensor(targets).unsqueeze(1) / 256)：", type(torch.tensor(targets).unsqueeze(1) / 256))   
    return images, torch.tensor(targets).unsqueeze(1) / 256 # 归一化使得收敛更快
 
# 创建一个自定义Dataset实例
class BananasDataset(torch.utils.data.Dataset):
    """一个用于加载香蕉检测数据集的自定义数据集"""
    def __init__(self, is_train):
        self.features, self.labels = read_data_bananas(is_train)
        print('read ' + str(len(self.features)) + (f' training examples' if is_train else f'validation examples'))   
        
    def __getitem__(self, idx):
        return (self.features[idx].float(), self.labels[idx])
    
    def __len__(self):
        return len(self.features)
 
# 为训练集和测试集返回两个数据加载器实例
def load_data_bananas(batch_size):
    """加载香蕉检测数据集"""
    train_iter = torch.utils.data.DataLoader(BananasDataset(is_train=True),
                                            batch_size, shuffle=True)
    val_iter = torch.utils.data.DataLoader(BananasDataset(is_train=False),
                                          batch_size)
    return train_iter, val_iter
 
 
# 读取一个小批量，并打印其中的图像和标签的形状
batch_size, edge_size = 32, 256
train_iter, _ = load_data_bananas(batch_size)
batch = next(iter(train_iter))
# ([32,1,5]) 中的1是每张图片中有几种类别，这里只有一种香蕉要识别的类别    
# 5是类别标号、框的四个参数
batch[0].shape, batch[1].shape
 
 
# 示例
# pytorch里permute是改变参数维度的函数，
# Dataset里读的img维度是[batch_size, RGB, h, w]，
# 但是plt画图的时候要求是[h, w, RGB]，所以要调整一下
 
# 做图片的时候，一般是会用一个ToTensor()将图片归一化到【0, 1】，这样收敛更快
print("原始图片:\n", batch[0][0])
print("原始图片:\n", (batch[0][0:10].permute(0,2,3,1)))
print("归一化后图片:\n", (batch[0][0:10].permute(0,2,3,1)) / 255 )
imgs = (batch[0][0:10].permute(0,2,3,1)) / 255
#imgs = (batch[0][0:10].permute(0,2,3,1))
# d2l.show_images输入的imgs图片参数是归一化后的图片
axes = d2l.show_images(imgs, 2, 5, scale=2)
for ax, label in zip(axes, batch[1][0:10]):
    d2l.show_bboxes(ax, [label[0][1:5] * edge_size], colors=['w'])