SSD(Single Shot MultiBox Detector)不得不说的那些事

watersink

分类：机器学习

发布时间 2022.10.05阅读数 2182 评论数 0

该方法出自2016年的一篇ECCV的oral paper，SSD: Single Shot MultiBoxDetector，算是一个革命性的方法了，非常值得学习和研究。

论文解析：

SSD的特殊之处主要体现在以下3点：

（1）多尺度的特征图检测（Multi-scale），如SSD同时使用了上图所示的8_8的特征图和4_4特征图。

（2）相比于YOLO，作者使用的是卷积层来代替了YOLO的全连接层做预测。（如下图所示）

（3）SSD使用了默认的边界框+（1，2/1，3/1，1/2，1/3）6个框来做检测（aspect ratios）

训练过程提出了Smooth L1 loss+softmax loss，将位置定位的准确度值和得分置信度融合起来，从而使得对目标物的检测和识别都表现出state-of-the-art的效果。

整体损失函数公式如下，第一项为置信度的损失，第二项为位置的损失，N为匹配的默认边框的数目，a为平衡因子，交叉验证的时候取值为1。

位置损失的详细公式如下：

置信度损失的公式如下：

该方法包括SSD300和SSD512，2个尺度的训练模型，SSD300的速度更快，SSD512的检测效果更好。相比与其他方法，优势在于SSD的mAP高于YOLO，faster RCNN，速度虽然弱于YOLO，但是完全满足实时应用。不足之处在于对小物体的检测效果不好。VOC2007上的测试效果如下：

作者github提供的是Linux 的版本，对caffe的源码做了很大的改动，加进了很多的层，像NormalizeLayer，PermuteLayer，FlattenLayer，PriorBoxLayer，ConcatLayer，ReshapeLayer，DetectionOutputLayer等。所以linux的童鞋最好直接下载作者的caffe进行编译。这里就不在赘述。linux下的运行效果如下，

训练模型（作者VOC2007&VOC2012数据集）：

1，VGGNet下载，

wget http://cs.unc.edu/~wliu/projects/ParseNet/VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced.caffemodel

2，VOC2007，VOC2012数据集下载，并解压

# Download the data.
cd $HOME/data
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar
# Extract the data.
tar -xvf VOCtrainval_11-May-2012.tar
tar -xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
tar -xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar

3，生成LMDB数据

cd $CAFFE_ROOT
# Create the trainval.txt, test.txt, and test_name_size.txt in data/VOC0712/
./data/VOC0712/create_list.sh
# You can modify the parameters in create_data.sh if needed.
# It will create lmdb files for trainval and test with encoded original image:
#   - $HOME/data/VOCdevkit/VOC0712/lmdb/VOC0712_trainval_lmdb
#   - $HOME/data/VOCdevkit/VOC0712/lmdb/VOC0712_test_lmdb
# and make soft links at examples/VOC0712/
./data/VOC0712/create_data.sh

这里可能会出现一个错误，AttributeError: ‘module’ object has noattribute ‘LabelMap’ error，

解决方法，export PYTHON PATH=$CAFFE_ROOT/python:$PYTHONPATH

4，训练，

# It will create model definition files and save snapshot models in:
#   - $CAFFE_ROOT/models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/
# and job file, log file, and the python script in:
#   - $CAFFE_ROOT/jobs/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/
# and save temporary evaluation results in:
#   - $HOME/data/VOCdevkit/results/VOC2007/SSD_300x300/
# It should reach 72.* mAP at 60k iterations.
python examples/ssd/ssd_pascal.py

可能的错误，Check failed: error == cudaSuccess (10 vs. 0) invalid device ordinal，

解决方法，

vim examples/ssd/ssd_pascal.py
gg 285

将，gpus = “0,1,2,3”，改为，gpus = “0”，因为本人只有一块显卡

到此，就可以静静的等待训练结果了。

建议训练配置，内存8G+，显卡8G+，(本人训练内存占用7.8G，显卡占用6.8G)，训练过程大概24个小时（单卡titanx），模型效果和作者提供的模型的效果一样。

训练模型（自己的数据集）：

（1）在/home/data/VOCdevkit/目录下

mkdir VOCmy
cd VOCmy
mkdir Annotations Imagesets JPEGImages
cd Imagesets/
mkdir Main

其中，

Annotations 为图片对应的xml信息文件，里面主要存放图像中objects的位置类别等信息

Imagesets中存放Layout，Main，Segmentation三个文件夹选项，这里我们主要使用Main 文件夹，里面用于存放train.txt，train_val.txt，val.txt，test.txt

JPEGImages中存放我们自己的图片

（2）将训练用到的图片都copy到JPEGImages目录下

（3）制作每个图片对应的xml文件，这里提供一个可以将txt信息转化为xml信息的程序，

txt中的信息格式如下：

000001.jpg dog48 240 195 371

000001.jpgperson 8 12 352 498

000003.jpg sofa123 155 215 195

000003.jpg chair239 156 307 205

000002.jpg train139 200 207 301

matlab转化程序如下：

%%
%该代码可以做voc2007数据集中的xml文件，
%txt文件每行格式为：000001.jpg dog 48 240 195 371
%即每行由图片名、目标类型、包围框坐标组成，空格隔开
%如果一张图片有多个目标，则格式如下：（比如两个目标）
% 000001.jpg dog 48 240 195 371
% 000001.jpg person 8 12 352 498
% 000002.jpg train 139 200 207 301
% 000003.jpg sofa 123 155 215 195
% 000003.jpg chair 239 156 307 205
%包围框坐标为左上角和右下角
%%
clc;
clear;
%注意修改下面四个变量
imgpath=‘img\’;%图像存放文件夹
txtpath=‘img\output.txt’;%txt文件
xmlpath_new=‘Annotations/‘;%修改后的xml保存文件夹
foldername=‘VOC2007’;%xml的folder字段名


fidin=fopen(txtpath,‘r’);
lastname=‘begin’;

while ~feof(fidin)
     tline=fgetl(fidin);
     str = regexp(tline, ‘ ‘,‘split’);
     filepath=[imgpath,str{1}];
     img=imread(filepath);
     [h,w,d]=size(img);
      imshow(img);
      rectangle(‘Position’,[str2double(str{3}),str2double(str{4}),str2double(str{5})-str2double(str{3}),str2double(str{6})-str2double(str{4})],‘LineWidth’,4,‘EdgeColor’,‘r’);
      pause(0.1);

        if strcmp(str{1},lastname)%如果文件名相等，只需增加object
           object_node=Createnode.createElement(‘object’);
           Root.appendChild(object_node);
           node=Createnode.createElement(‘name’);
           node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,str{2})));
           object_node.appendChild(node);

           node=Createnode.createElement(‘pose’);
           node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,‘Unspecified’)));
           object_node.appendChild(node);

           node=Createnode.createElement(‘truncated’);
           node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,‘0’)));
           object_node.appendChild(node);

           node=Createnode.createElement(‘difficult’);
           node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,‘0’)));
           object_node.appendChild(node);

           bndbox_node=Createnode.createElement(‘bndbox’);
           object_node.appendChild(bndbox_node);

           node=Createnode.createElement(‘xmin’);
           node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,num2str(str{3}))));
           bndbox_node.appendChild(node);

           node=Createnode.createElement(‘ymin’);
           node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,num2str(str{4}))));
           bndbox_node.appendChild(node);

           node=Createnode.createElement(‘xmax’);
           node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,num2str(str{5}))));
           bndbox_node.appendChild(node);

           node=Createnode.createElement(‘ymax’);
           node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,num2str(str{6}))));
           bndbox_node.appendChild(node);
        else %如果文件名不等，则需要新建xml
           copyfile(filepath, ‘JPEGImages’);
            %先保存上一次的xml
           if exist(‘Createnode’,‘var’)
              tempname=lastname;
              tempname=strrep(tempname,‘.jpg’,‘.xml’);
              xmlwrite(tempname,Createnode);
           end


            Createnode=com.mathworks.xml.XMLUtils.createDocument(‘annotation’);
            Root=Createnode.getDocumentElement;%根节点
            node=Createnode.createElement(‘folder’);
            node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,foldername)));
            Root.appendChild(node);
            node=Createnode.createElement(‘filename’);
            node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,str{1})));
            Root.appendChild(node);
            source_node=Createnode.createElement(‘source’);
            Root.appendChild(source_node);
            node=Createnode.createElement(‘database’);
            node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘The VOC2007 Database’)));
            source_node.appendChild(node);
            node=Createnode.createElement(‘annotation’);
            node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘PASCAL VOC2007’)));
            source_node.appendChild(node);

           node=Createnode.createElement(‘image’);
           node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘flickr’)));
           source_node.appendChild(node);

           node=Createnode.createElement(‘flickrid’);
           node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘NULL’)));
           source_node.appendChild(node);
           owner_node=Createnode.createElement(‘owner’);
           Root.appendChild(owner_node);
           node=Createnode.createElement(‘flickrid’);
           node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘NULL’)));
           owner_node.appendChild(node);

           node=Createnode.createElement(‘name’);
           node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘watersink’)));
           owner_node.appendChild(node);
           size_node=Createnode.createElement(‘size’);
           Root.appendChild(size_node);

          node=Createnode.createElement(‘width’);
          node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,num2str(w))));
          size_node.appendChild(node);

          node=Createnode.createElement(‘height’);
          node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,num2str(h))));
          size_node.appendChild(node);

         node=Createnode.createElement(‘depth’);
         node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,num2str(d))));
         size_node.appendChild(node);

          node=Createnode.createElement(‘segmented’);
          node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,‘0’)));
          Root.appendChild(node);
          object_node=Createnode.createElement(‘object’);
          Root.appendChild(object_node);
          node=Createnode.createElement(‘name’);
          node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,str{2})));
          object_node.appendChild(node);

          node=Createnode.createElement(‘pose’);
          node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,‘Unspecified’)));
          object_node.appendChild(node);

          node=Createnode.createElement(‘truncated’);
          node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,‘0’)));
          object_node.appendChild(node);

          node=Createnode.createElement(‘difficult’);
          node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,‘0’)));
          object_node.appendChild(node);

          bndbox_node=Createnode.createElement(‘bndbox’);
          object_node.appendChild(bndbox_node);

         node=Createnode.createElement(‘xmin’);
         node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,num2str(str{3}))));
         bndbox_node.appendChild(node);

         node=Createnode.createElement(‘ymin’);
         node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,num2str(str{4}))));
         bndbox_node.appendChild(node);

        node=Createnode.createElement(‘xmax’);
        node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,num2str(str{5}))));
        bndbox_node.appendChild(node);

        node=Createnode.createElement(‘ymax’);
        node.appendChild(Createnode.createTextNode(sprintf(‘%s’,num2str(str{6}))));
        bndbox_node.appendChild(node);

       lastname=str{1};
        end
        %处理最后一行
        if feof(fidin)
            tempname=lastname;
            tempname=strrep(tempname,‘.jpg’,‘.xml’);
            xmlwrite(tempname,Createnode);
        end
end
fclose(fidin);

file=dir(pwd);
for i=1:length(file)
   if length(file(i).name)>=4 && strcmp(file(i).name(end-3:end),‘.xml’)
    fold=fopen(file(i).name,‘r’);
    fnew=fopen([xmlpath_new file(i).name],‘w’);
    line=1;
    while ~feof(fold)
        tline=fgetl(fold);
        if line==1
           line=2;
           continue;
        end
        expression = ‘   ‘;
        replace=char(9);
        newStr=regexprep(tline,expression,replace);
        fprintf(fnew,‘%s\n’,newStr);
    end
    fprintf(‘已处理%s\n’,file(i).name);
    fclose(fold);
    fclose(fnew);
    delete(file(i).name);
   end
end

转化前后比对效果如下，左面为原始图像，中间为转化后的，右面为原始VOC的，

转化完毕，将其都copy到Annotations目录下

（4）生成Imagesets/Main/，下的train.txt，train_val.txt，val.txt，test.txt，matlab程序如下，

%%
%该代码根据已生成的xml，制作<span class=”hljs-variable constant_“>VOC2007数据集中的trainval.txt;train.txt;test.txt和val.txt
%trainval占总数据集的50%，test占总数据集的50%；train占trainval的50%，val占trainval的50%；
%上面所占百分比可根据自己的数据集修改，如果数据集比较少，test和val可少一些
%
%注意修改下面四个值
%%
xmlfilepath=’E:\Annotations’;
txtsavepath=’E:\ImageSets\Main\’;
trainval_percent=0.5;%trainval占整个数据集的百分比，剩下部分就是test所占百分比
train_percent=0.5;%train占trainval的百分比，剩下部分就是val所占百分比

xmlfile=dir(xmlfilepath);
numOfxml=length(xmlfile)-2;%减去.和.. ?总的数据集大小


trainval=sort(randperm(numOfxml,floor(numOfxml_trainval_percent)));
test=sort(setdiff(1:numOfxml,trainval));


trainvalsize=length(trainval);%trainval的大小
train=sort(trainval(randperm(trainvalsize,floor(trainvalsize_train_percent))));
val=sort(setdiff(trainval,train));


ftrainval=fopen([txtsavepath ‘trainval.txt’],‘w’);
ftest=fopen([txtsavepath ‘test.txt’],‘w’);
ftrain=fopen([txtsavepath ‘train.txt’],‘w’);
fval=fopen([txtsavepath ‘val.txt’],‘w’);


for i=1:numOfxml
      if ismember(i,trainval)
            fprintf(ftrainval,‘%s\n’,xmlfile(i+2).name(1:end-4));
            if ismember(i,train)
                fprintf(ftrain,‘%s\n’,xmlfile(i+2).name(1:end-4));
            else
                fprintf(fval,‘%s\n’,xmlfile(i+2).name(1:end-4));
            end
      else
             fprintf(ftest,‘%s\n’,xmlfile(i+2).name(1:end-4));
      end
end
fclose(ftrainval);
fclose(ftrain);
fclose(fval);
fclose(ftest);

（5）到此所有数据就准备完毕，第（3）（4）的程序下载链接：http://download.csdn.net/detail/qq_14845119/9700102

同时建议，上面的操作最好在Linux下完成，如果在windows下完成，还需要涉及一下格式的转化。因为DOS的编辑器和Linux对文末eneter的处理规则不一样，这里送上2个锦囊，帮助众童鞋解除困扰，

去除txt中所有的^M指令：：%s/^M//g#

vim 中替换指令：：%s/sour/dst/g (将sour替换为dst)

如此这般，create_list.sh就可以生成正确的 trainval.txt，test.txt，test_name_size.txt

然后执行，create_data.sh就可以生成正确的test_lmdb和trainval_lmdb，并在caffe-root/examples下面生成相应的symbolic link，

然后，修改，caffe-root/examples/ssd/pascal.py

57行：训练数据路径

59行：测试数据路径

197-203行：save_dir，snapshot_dir，job_dir，output_result_dir路径

216-220行：name_size_file，label_map_file路径

223行：类别数目（1+类别数）

315行：测试图片数目

上面的这些修改完毕，就可以执行 python examples/ssd/ssd_pascal.py进行训练，小伙伴们又可以静静的等待了。

（6）如果你没有自己的图片，或者不想花时间处理了，可以直接使用VOC里面的图片，下面的程序可以实现解析VOC XML，从中提取出你需要的类别的图片。当然需要xml_io_tools这个matlab版本的解析库，下载地址，http://download.csdn.net/detail/qq_14845119/9711846

trainval=<span class=”hljs-title function_ invoke“>importdata(‘/home/data/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/test.txt’,‘0’,6000);
tv=<span class=”hljs-title function_ invoke“>fopen(‘te.txt’,‘w’);
tval=fopen(‘test.txt’,‘w’);
for i=1:size(trainval,1)
    i
    xmlpath=strcat(‘/home/data/VOCdevkit/VOC2007/Annotationsori/‘,strcat(trainval{i},‘.xml’));
    info=xml_read(xmlpath);
    for j=1:<span class=”hljs-title function_ invoke“>size(info.object,1)%下面加上需要的类别，例如，车，人等
        if (<span class=”hljs-title function_ invoke“>strcmp(info.object(j).name,‘car’)==1||…
            strcmp(info.object(j).name,‘person’)==1)
            fprintf(tv, ‘%s %s %g %g %g %g\n’, info.filename,info.object(j).name,…
                info.object(j).bndbox.xmin,info.object(j).bndbox.ymin,info.object(j).bndbox.xmax,info.object(j).bndbox.ymax);
            fprintf(tval,‘%s\n’,info.filename(1:length(info.filename)-4));
        end
    end

end

最后生成te.txt和text.txt，分别为下面左右图，

生成这样的文件，就可以继续按照上面的步骤进行处理了。

windows下SSD的一安装指南：

安装SSD-caffe步骤：

准备资源：

官方SSD-CAFFE：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

官方WINDOWS-CAFFE：https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows

boost_1_59_0（regex）：http://download.csdn.net/detail/qq_14845119/9693187

安装步骤：

1，首先mv一个WINDOWS-CAFFE的F:\caffe-windows\windows下面的CommonSettings.props.example为CommonSettings.props，并对里面进行修改

CPU版本配置：

GPU版本配置：

2，用SSD-CAFFE目录下的src，include，tools，examples替换掉WINDOWS-CAFFE的相应目录，然后进行编译，将会生成15个组件。

这个环节是最重要的一个环节，期间可能出现的问题总结如下：

问题1：

解决方法，双击该错误，分别定位到bbox_util.cpp出错的地方，将snprintf改为_snprintf。

问题2：

解决方法，右键caffe，libcaffe，test_all，配置属性，C/C++，常规，将警告视为错误改为否。

问题3：

解决方法，将下载好的boost里面的libboost_regex-vc120-mt-1_59.lib，libboost_regex-vc120-mt-gd-1_59.lib复制到F:\NugetPackages\boost_chrono-vc120.1.59.0.0\lib\native\address-model-64\lib目录下VS即可检测到。

问题4：

在用SSD-CAFFE替换WINDOWS-CAFFE的过程中，遇到#if defined(_MSC_VER)类似这样的代码要全部保留下来（可以用compare软件修改）。例如，src/caffe/util/db_lmdb.cpp

问题5：

解决方法，双击定位到错误位置，将kBNLL_THRESHOLD改为50即可。

问题6：

test_lrn_layer的错误，本人使用的是cudnn4版本，估计是一些这问题吧

解决方法，修改为原版caffe中的样子，

3，SSD测试

CPU版本用时（至强E5-2687）

GPU版本用时（大将gtx-750Ti）

稳定后为120ms的样子

提供一个热心网友分享的他自己翻译的SSD资料，http://download.csdn.net/detail/qq_14845119/9698597

由于本人配置这个windows的ssd也是折腾了4天，因此友情提示，坑多，初学者慎入。由于本人疏忽，未能整理的各种错误，Bug，欢迎下面留言。

夫学者，传道授业解惑也，博客亦然。如果不能真正帮助广大热心学习的小伙伴解决问题，那博客写的再好也没意义，因此，本人将会近期整理完成，上传一个全部配置好的可以直接编译完就运行ssd的windows-caffe，敬请期待后续更新……

机器学习深度学习神经网络物体检测 SSD

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