目标检测00-10:mmdetection(Foveabox为例)-源码无死角解析(3)

作者:神秘网友 发布时间:2020-09-09 12:45:27

目标检测00-10:mmdetection(Foveabox为例)-源码无死角解析(3)

目标检测00-10:mmdetection(Foveabox为例)-源码无死角解析(3)-头部网络bbox_head-训练过程

以下链接是个人关于mmdetection(Foveabox-目标检测框架)所有见解,如有错误欢迎大家指出,我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信:a944284742相互讨论技术。若是帮助到了你什么,一定要记得点赞!因为这是对我最大的鼓励。
目标检测00-00:mmdetection(Foveabox为例)-目录-史上最新无死角讲解

通过前面的博客,我们已经知道 Foveabox 是如何构建的,在 mmdet/models/detectors/single_stage.py 中实现,主要包含如下核心部分:

        # 根据主干网网络参数构建主干网络
        self.backbone = build_backbone(backbone)
        # 如果设置了衔接网络,则构件衔接网络
        if neck is not None:
            self.neck = build_neck(neck)
        # 根据配置参数构件头部网络
        self.bbox_head = build_head(bbox_head)

经过 self.neck 网络输出的最终结果为一个列表,形状如下如下(假设网络输入图片大小为640x480):

 [(b,256,60,80), (b,256,30,40), (b,256,15,20), (b,256,8,10), (b,256,4,5)]

下面我们就要看看 self.bbox_head ,也就是 mmdet\models\dense_heads\fovea_head.py 中的 FoveaHead 是如何对其进行处理的。

该篇博客只讲解其训练过程,所以这里只展示其训练的相关代码注释\color{red}{(稍微阅读以下注释即可,后面有代码领读)}(稍微阅读以下注释即可,后面有代码领读):

@HEADS.register_module()
class FoveaHead(AnchorFreeHead):
    """FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector
    https://arxiv.org/abs/1904.03797
    """

    def __init__(self,
                 num_classes, # 类别数目
                 in_channels, # 输入通道数

                 # 主要用box的分配任务,分配其属于那个金字塔特征图不叫合适,
                 # 查看该文件内的 _get_target_single 函数有详细的介绍,
                 base_edge_list=(16, 32, 64, 128, 256), # 对应论文中的rl(可在论文中直接搜索到)
                 # 用于Scale Assignment的判断,对应论文的[rl/η,rl·η],η默认为2
                 scale_ranges=((8, 32), (16, 64), (32, 128), (64, 256), (128,512)),

                 sigma=0.4, # 对论文中的
                 with_deform=False, # 如果设置为ture,表示使用论文中的 Aligned feature 功能
                 deform_groups=4,# 默认Aligned为四组,因为有 FPN 特征l1,l2,l3,l4 需要做 Aligned 主力
                 **kwargs):
        self.base_edge_list = base_edge_list # 边缘
        self.scale_ranges = scale_ranges # 缩放的范围,默认为((1, 64), (32, 128), (64, 256), (128, 512), (256, 2048))
        self.sigma = sigma  # 论文中的σ
        self.with_deform = with_deform # 如果设置为ture,表示使用可变卷积
        self.deform_groups = deform_groups
        super().__init__(num_classes, in_channels, **kwargs)

    def _init_layers(self): # 重写父类的_init_layers函数
        # box branch
        super()._init_reg_convs() # 调用父类的_init_reg_convs函数,构建 box branch 分支,得到self.reg_convs

        # 在论文中所有的 FPN 特征对应的 box branch 是共享权重的,所以只需要一个box branch分支
        self.conv_reg = nn.Conv2d(self.feat_channels, 4, 3, padding=1)

        # cls,如果with_deform=True,表示使用变形卷积 DCN 进行Aligned feature操作
        if not self.with_deform:
            super()._init_cls_convs() # 带哦用父类的_init_cls_convs函数,得到self.cls_convs
            self.conv_cls = nn.Conv2d(
                self.feat_channels, self.cls_out_channels, 3, padding=1)
        # 不使用父类构建的self.cls_convs
        else:
            self.cls_convs = nn.ModuleList()
            self.cls_convs.append(
                ConvModule(
                    self.feat_channels, (self.feat_channels * 4),
                    3,
                    stride=1,
                    padding=1,
                    conv_cfg=self.conv_cfg,
                    norm_cfg=self.norm_cfg,
                    bias=self.norm_cfg is None))
            self.cls_convs.append(
                ConvModule((self.feat_channels * 4), (self.feat_channels * 4),
                           1,
                           stride=1,
                           padding=0,
                           conv_cfg=self.conv_cfg,
                           norm_cfg=self.norm_cfg,
                           bias=self.norm_cfg is None))
            # 构建论文中的 Aligned feature
            self.feature_adaption = FeatureAlign(
                self.feat_channels,
                self.feat_channels,
                kernel_size=3,
                deform_groups=self.deform_groups)

            self.conv_cls = nn.Conv2d(
                int(self.feat_channels * 4),
                self.cls_out_channels,
                3,
                padding=1)

    def init_weights(self): # 进行权重初始化
        super().init_weights()
        if self.with_deform:
            self.feature_adaption.init_weights()

    def forward_single(self, x):
        """
        因为 FPN 输出五个金字塔特征图,所以该函数会被执行五次。
        假设训练的图片大小为640x480,那么次执行五该函数,其输入x的形状分别为:
        [b,256,60,80], [b,256,30,40], [b,256,15,20], [b,256,15,20], [b,256,8,10], [b,256,4,5]
        """
        # 分别把x赋值给cls_feat,reg_feat,
        cls_feat = x
        reg_feat = x

        # 进行一一些列的卷积,然后对 box 进行预测,对应论文中的box branch
        for reg_layer in self.reg_convs:
            reg_feat = reg_layer(reg_feat)
        # 执行五次,形状分别为(假设训练的图片大小为640x480),其中的4表示的时相对于坐标点的偏移值:
        # [b,4,60,80], [b,4,30,40], [b,4,15,20], [b,4,15,20], [b,4,8,10], [b,4,4,5]
        bbox_pred = self.conv_reg(reg_feat)

        # 使用 DCN 可变卷积进行论文的 Aligned feature 操作
        if self.with_deform:
            cls_feat = self.feature_adaption(cls_feat, bbox_pred.exp())
        # 对应论文中的 cls branch
        for cls_layer in self.cls_convs:
            cls_feat = cls_layer(cls_feat)

        # 执行五次,形状分别为(假设训练的图片大小为640x480),:
        # [b,num_classes,60,80], [b,num_classes,30,40],
        # [b,num_classes,15,20], [b,num_classes,8,10], [b,num_classes,4,5]
        cls_score = self.conv_cls(cls_feat)

        return cls_score, bbox_pred

    def _get_points_single(self, *args, **kwargs):# 根据特征图的尺寸生成坐标
        y, x = super()._get_points_single(*args, **kwargs)
        return y + 0.5, x + 0.5


    def loss(self,
             cls_scores, # 网络预测的cls的结果(包含通过五个FPN 特征图预测的结果),
             bbox_preds, # # 网络预测的box的结果(包含通过五个FPN 特征图预测的结果),
             gt_bbox_list, # box 的 ground truth,该为一个列表,列表的每一项包含一张图像中的所有box
             gt_label_list, # cls 的 ground truth,该为一个列表,列表的每一项包含一张图像中box所属于的类别
             img_metas, # 保存了图像的信息,如图像路径,原图大小,缩放后的大小,pad之后的形状,正则化配置,缩放因子等等
             gt_bboxes_ignore=None): # 本人调试时为空
        # 检测box 和 cls 个数是否相同,不同则报错
        assert len(cls_scores) == len(bbox_preds)

        # 根据cls_scores的形状,推算出特征图的大小为:[[60,80],[30,40],[15,20],[8,10],[4,5]]
        featmap_sizes = [featmap.size()[-2:] for featmap in cls_scores]
        # 根据特征图的大小,获得每个特征的坐标,形状为[[60,80],[30,40],[15,20],[8,10],[4,5]] * 2
        # 包含了x,y坐标,可以把特征图看着网格,points表示这些网格的坐标
        points = self.get_points(featmap_sizes, bbox_preds[0].dtype,
                                 bbox_preds[0].device)
        # 获得图片的数目,与batch_size相等
        num_imgs = cls_scores[0].size(0)

        # ===============处理网络预测的结果=============================
        # 循环对cls_scores进行处理,形状由:
        # [b,num_classes,60,80], [b,num_classes,30,40],[b,num_classes,15,20], [b,num_classes,8,10], [b,num_classes,4,5]
        # 改变成:
        # [b,60,80,num_classes], [b,30,40,num_classes],[b,15,20,num_classes], [b,8,10,num_classes], [b,4,5,num_classes]
        flatten_cls_scores = [
            cls_score.permute(0, 2, 3, 1).reshape(-1, self.cls_out_channels)
            for cls_score in cls_scores
        ]
        # 同理,[[b,4,60,80]......] --> [[b,60,80,4]......]
        flatten_bbox_preds = [
            bbox_pred.permute(0, 2, 3, 1).reshape(-1, 4)
            for bbox_pred in bbox_preds
        ]
        # 然后把他们垂直连接起来,形状为[-1,num_classes]
        flatten_cls_scores = torch.cat(flatten_cls_scores)
        # 然后把他们垂直连接起来,形状为[-1,4]
        flatten_bbox_preds = torch.cat(flatten_bbox_preds)


        # ===============处理获得grund truch=============================
        # 把gt_bbox_list,gt_label_list转换成tensor形式,其形状分别为
        # [-1,num_classes],形状为[-1,4], 这里的-1表示随着输入图像的变换而变化
        flatten_labels, flatten_bbox_targets = self.get_targets(
            gt_bbox_list, gt_label_list, featmap_sizes, points)



        # FG cat_id: [0, num_classes -1], BG cat_id: num_classes
        # 获得被赋值成Rpos(Fig3的Positive区域)的索引,这里剔除了背景类。即不对背景类进行box的回归优化
        pos_inds = (
            (flatten_labels >= 0)
            & (flatten_labels < self.background_label)).nonzero().view(-1)

        # 判断pos_inds的长度
        num_pos = len(pos_inds)

        # 计算分类的平均loss,使用FocalLoss。
        loss_cls = self.loss_cls(
            flatten_cls_scores, flatten_labels, avg_factor=num_pos + num_imgs)

        # 使用SmoothL1Loss计算box
        if num_pos > 0:
            # 根据索引,获得网络预测 Rpos(Fig3的Positive区域)的 box 偏移值
            pos_bbox_preds = flatten_bbox_preds[pos_inds]
            # 根据索引,获得网络预测 Rpos(Fig3的Positive区域)的 box 偏移值
            pos_bbox_targets = flatten_bbox_targets[pos_inds]
            # Rpos(Fig3的Positive区域)的权重设置为1
            pos_weights = pos_bbox_targets.new_zeros(
                pos_bbox_targets.size()) + 1.0
            # 进行loos计算,
            loss_bbox = self.loss_bbox(
                pos_bbox_preds,
                pos_bbox_targets,
                pos_weights,
                avg_factor=num_pos)
        else:
            # 本人在调试过程中,该代码基本没有运行,主要是因为和len(hit_indices) == 0的判断已经重复了
            loss_bbox = torch.tensor(
                0,
                dtype=flatten_bbox_preds.dtype,
                device=flatten_bbox_preds.device)

        return dict(loss_cls=loss_cls, loss_bbox=loss_bbox)

    def get_targets(self, gt_bbox_list, gt_label_list, featmap_sizes, points):
        """
        :param gt_bbox_list: 该个batch所有图像对应的box信息
        :param gt_label_list: 该个batch所有图像box对应的cls信息
        :param featmap_sizes: 5个特征图大小,默认为[[60,80],[30,40],[15,20],[8,10],[4,5]]
        :param points: 包含了5个特征图像素对应的坐标位置
        :return:
        """
        # 循环 batch_size 次执行self._get_target_single函数,
        # 为每张图像生成特征图对应的box,cls标签
        label_list, bbox_target_list = multi_apply(
            self._get_target_single,
            gt_bbox_list,
            gt_label_list,
            featmap_size_list=featmap_sizes,
            point_list=points)

        # 把所有特征图对应的label cls进行扁平处理,形状为[b,n](包含一个batch)
        flatten_labels = [
            torch.cat([
                labels_level_img.flatten() for labels_level_img in labels_level
            ]) for labels_level in zip(*label_list)
        ]
        # 把所有特征图对应的box进行扁平处理,形状为[b,n,4]包含一个batch)
        flatten_bbox_targets = [
            torch.cat([
                bbox_targets_level_img.reshape(-1, 4)
                for bbox_targets_level_img in bbox_targets_level
            ]) for bbox_targets_level in zip(*bbox_target_list)
        ]
        # [b,n]-->[b*n]
        flatten_labels = torch.cat(flatten_labels)
        # [b,n,4]-->[b*n,4]
        flatten_bbox_targets = torch.cat(flatten_bbox_targets)
        return flatten_labels, flatten_bbox_targets

    def _get_target_single(self,
                           gt_bboxes_raw, # 输入图像对应的box
                           gt_labels_raw, # 输入图像box对应的cls标签
                           featmap_size_list=None, # 包含5个特征图的大小
                           point_list=None): # 包含5ge特征图每个像素的坐标

        # 获得box的面积(开根号之后的)
        gt_areas = torch.sqrt((gt_bboxes_raw[:, 2] - gt_bboxes_raw[:, 0]) *
                              (gt_bboxes_raw[:, 3] - gt_bboxes_raw[:, 1]))

        # 记录一张图片的所有特征的 target  label 类别信息
        label_list = []
        # 记录一张图片的所有特征的 target  box 的 tx1,ty1, tx2,ty2,(论文的公式4) 的信息
        bbox_target_list = []
        # for each pyramid, find the cls and box target
        # 为每个金字塔特征生成对应的 target cls,target box
        # self.base_edge_list 默认为 [16, 32, 64, 128, 256],对应论文中的rl
        # self.scale_ranges   默认为被覆盖为 ((1, 64), (32, 128), (64, 256), (128, 512), (256, 2048))
        # self.strides 默认为被覆盖为[8, 16, 32, 64, 128],
        # featmap_size_list 默认形状为为 [[60,80],[30,40],[15,20],[8,10],[4,5]]
        for base_len, (lower_bound, upper_bound), stride, featmap_size, \
            (y, x) in zip(self.base_edge_list, self.scale_ranges,
                          self.strides, featmap_size_list, point_list):

            # FG cat_id: [0, num_classes -1], BG cat_id: num_classes
            # 创建一个featmap_size大小的labels,全部都赋值成背景类
            labels = gt_labels_raw.new_zeros(featmap_size) + self.num_classes
            # 创建一个featmap_size大小的 box target,
            # 形状为(featmap_size[0], featmap_size[1],4),初始化所有的值填充为1
            bbox_targets = gt_bboxes_raw.new(featmap_size[0], featmap_size[1],
                                             4) + 1

            # 论文中的scale assignment,缩放分配。也就是一个box,其应该属于那个特征图最合适
            # 如果gt_areas在当前金字塔特征的[lower_bound, upper_bound]之间,
            # 说明使用该特征图对其进行预测是合理的,一张图片中可能存在多个box,所以hit_indices可能存在多个值
            # 并且hit_indices记录的是box的索引
            hit_indices = ((gt_areas >= lower_bound) &
                           (gt_areas <= upper_bound)).nonzero().flatten()

            # 如果没有被分配到当前金字塔特征的,则continue继续。表示该特征图不存在 Positivte area(论文Fig3)区域
            if len(hit_indices) == 0:
                label_list.append(labels)
                bbox_target_list.append(torch.log(bbox_targets))
                continue

            # 把被分贝到当前的特征图的box,按面积进行排序,
            _, hit_index_order = torch.sort(-gt_areas[hit_indices])

            # 获取通过面积排序之后的索引值
            hit_indices = hit_indices[hit_index_order]
            # 根据索引值获得box,同时除以stride(因为特征图相对于原图缩小了stride倍,所以要进行坐标变换)
            # 这里的stride可以理解为论文中的sl
            gt_bboxes = gt_bboxes_raw[hit_indices, :] / stride
            # 根据索引值获得box对应的cls类别
            gt_labels = gt_labels_raw[hit_indices]

            # 获得box宽高的一半数值
            half_w = 0.5 * (gt_bboxes[:, 2] - gt_bboxes[:, 0])
            half_h = 0.5 * (gt_bboxes[:, 3] - gt_bboxes[:, 1])

            # valid fovea area: left, right, top, down
            # self.sigma对应论文中的σ,这里的主要是根据该参数,求得论文中特征图对应的Positivte area(论文Fig3),也就是Rpos
            # 对应论文中的公式(1)(2)
            pos_left = torch.ceil(
                gt_bboxes[:, 0] + (1 - self.sigma) * half_w - 0.5).long().\
                clamp(0, featmap_size[1] - 1)
            pos_right = torch.floor(
                gt_bboxes[:, 0] + (1 + self.sigma) * half_w - 0.5).long().\
                clamp(0, featmap_size[1] - 1)
            pos_top = torch.ceil(
                gt_bboxes[:, 1] + (1 - self.sigma) * half_h - 0.5).long().\
                clamp(0, featmap_size[0] - 1)
            pos_down = torch.floor(
                gt_bboxes[:, 1] + (1 + self.sigma) * half_h - 0.5).long().\
                clamp(0, featmap_size[0] - 1)

            # 循环对每个box的Positivte area进行处理
            for px1, py1, px2, py2, label, (gt_x1, gt_y1, gt_x2, gt_y2) in \
                    zip(pos_left, pos_top, pos_right, pos_down, gt_labels,
                        gt_bboxes_raw[hit_indices, :]):

                # 特征图box的Rpos区域进行标签赋值
                labels[py1:py2 + 1, px1:px2 + 1] = label

                #  对应论文中的公式(4),但是大家要注意,这里话没有进行log的计算,
                # 也就是其只计算了:[sl(x+0.5) - x']/rl 部分,
                # 主要的目的是为了计算box边框坐标到特征图预测像素坐标的偏移值
                bbox_targets[py1:py2 + 1, px1:px2 + 1, 0] = \
                    (stride * x[py1:py2 + 1, px1:px2 + 1] - gt_x1) / base_len
                bbox_targets[py1:py2 + 1, px1:px2 + 1, 1] = \
                    (stride * y[py1:py2 + 1, px1:px2 + 1] - gt_y1) / base_len
                bbox_targets[py1:py2 + 1, px1:px2 + 1, 2] = \
                    (gt_x2 - stride * x[py1:py2 + 1, px1:px2 + 1]) / base_len
                bbox_targets[py1:py2 + 1, px1:px2 + 1, 3] = \
                    (gt_y2 - stride * y[py1:py2 + 1, px1:px2 + 1]) / base_len

            # 把范围固定在[1./16,16]之间
            bbox_targets = bbox_targets.clamp(min=1. / 16, max=16.)
            label_list.append(labels)
            # 把剩余的log操作完成,然后添加到bbox_target_list之中
            bbox_target_list.append(torch.log(bbox_targets))

        return label_list, bbox_target_list

首先我们看到上面的函数 def forward_single(self, x),这个函数是对单个金字塔特征处理的函数,所以其会被调用五次。其中的代码:

        # 进行一一些列的卷积,然后对 box 进行预测,对应论文中的box branch
        for reg_layer in self.reg_convs:
            reg_feat = reg_layer(reg_feat)
        # 执行五次,形状分别为(假设训练的图片大小为640x480),其中的4表示的时相对于坐标点的偏移值:
        # [b,4,60,80], [b,4,30,40], [b,4,15,20], [b,4,15,20], [b,4,8,10], [b,4,4,5]
        bbox_pred = self.conv_reg(reg_feat)

对应论文中 Fig. 7 的如下部分(红色框):
目标检测00-10:mmdetection(Foveabox为例)-源码无死角解析(3)
代码:

        # 使用 DCN 可变卷积进行论文的 Aligned feature 操作
        if self.with_deform:
            cls_feat = self.feature_adaption(cls_feat, bbox_pred.exp())
        # 对应论文中的 cls branch
        for cls_layer in self.cls_convs:
            cls_feat = cls_layer(cls_feat)

对应论文中 Fig. 7 的如下部分(红色框):
目标检测00-10:mmdetection(Foveabox为例)-源码无死角解析(3)
这样,我们在网络结构部分就和论文对应起来了。对于 loss 部分注释已经写的比较详细了,这里就不做介绍了。但是大家或许会有一个比较奇怪的点, def loss(…) 这个函数是在哪个地方被调用的呢?我们可以看到 FoveaHead 继承于 AnchorFreeHead,AnchorFreeHead 又继承于 BaseDenseHead。在mmdet\models\dense_heads\base_dense_head.py 文件的 BaseDenseHead 类中,我们可以看到如下代码:

    def forward_train(self, x,img_metas, gt_bboxes, gt_labels=None, gt_bboxes_ignore=None,proposal_cfg=None, **kwargs):
        outs = self(x)
        if gt_labels is None:
            loss_inputs = outs + (gt_bboxes, img_metas)
        else:
            loss_inputs = outs + (gt_bboxes, gt_labels, img_metas)
        losses = self.loss(*loss_inputs, gt_bboxes_ignore=gt_bboxes_ignore)
        if proposal_cfg is None:
            return losses
        else:
            proposal_list = self.get_bboxes(*outs, img_metas, cfg=proposal_cfg)
            return losses, proposal_list

是的,其计算 loss 的函数就是在这个地方被调用的。那么到这里为止,对于 Foveabox 头部网络的训练过程以及算是比较了解了。下篇博客我们去分析,其推理过程又是什么样子的。bbox_head 是如何把推理处理啊的 tx1,ty1, tx2,ty2 转化为坐标的。

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