基于PytorchSSD模型的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章主要為大家展示了“基于Pytorch SSD模型的示例分析”，內(nèi)容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“基于Pytorch SSD模型的示例分析”這篇文章吧。

成都服務(wù)器托管，創(chuàng)新互聯(lián)提供包括服務(wù)器租用、成都IDC機(jī)房托管、帶寬租用、云主機(jī)、機(jī)柜租用、主機(jī)租用托管、CDN網(wǎng)站加速、域名與空間等業(yè)務(wù)的一體化完整服務(wù)。電話咨詢：13518219792

參考github上SSD實現(xiàn),對模型進(jìn)行分析,主要分析模型組成及輸入輸出大小.SSD網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下圖:

基于Pytorch SSD模型的示例分析

每輸入的圖像有8732個框輸出;

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
#from layers import *
from data import voc, coco
import os
base = {
 '300': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'C', 512, 512, 512, 'M',
   512, 512, 512],
 '512': [],
}
extras = {
 '300': [256, 'S', 512, 128, 'S', 256, 128, 256, 128, 256],
 '512': [],
}
mbox = {
 '300': [4, 6, 6, 6, 4, 4], # number of boxes per feature map location
 '512': [],
}

VGG基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):

def vgg(cfg, i, batch_norm=False):
 layers = []
 in_channels = i
 for v in cfg:
  if v == 'M':
   layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)]
  elif v == 'C':
   layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, ceil_mode=True)]
  else:
   conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1)
   if batch_norm:
    layers += [conv2d, nn.BatchNorm2d(v), nn.ReLU(inplace=True)]
   else:
    layers += [conv2d, nn.ReLU(inplace=True)]
   in_channels = v
 pool5 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1)
 conv6 = nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, padding=6, dilation=6)
 conv7 = nn.Conv2d(1024, 1024, kernel_size=1)
 layers += [pool5, conv6,
    nn.ReLU(inplace=True), conv7, nn.ReLU(inplace=True)]
 return layers
size=300
vgg=vgg(base[str(size)], 3)
print(vgg)

輸出為:

Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
ReLU(inplace)
Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
ReLU(inplace)
MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
ReLU(inplace)
Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
ReLU(inplace)
MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
ReLU(inplace)
Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
ReLU(inplace)
Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
ReLU(inplace)
MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=True)
Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
ReLU(inplace)
Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
ReLU(inplace)
Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
ReLU(inplace)
MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
ReLU(inplace)
Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
ReLU(inplace)
Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
ReLU(inplace)
MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False)
Conv2d(512, 1024, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(6, 6), dilation=(6, 6))
ReLU(inplace)
Conv2d(1024, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
ReLU(inplace)

SSD中添加的網(wǎng)絡(luò)

add_extras函數(shù)構(gòu)建基本的卷積層

def add_extras(cfg, i, batch_norm=False):
 # Extra layers added to VGG for feature scaling
 layers = []
 in_channels = i
 flag = False
 for k, v in enumerate(cfg):
  if in_channels != 'S':
   if v == 'S':
    layers += [nn.Conv2d(in_channels, cfg[k + 1],
       kernel_size=(1, 3)[flag], stride=2, padding=1)]
   else:
    layers += [nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=(1, 3)[flag])]
   flag = not flag
  in_channels = v
 return layers
extra_layers=add_extras(extras[str(size)], 1024)
for layer in extra_layers:
 print(layer)

輸出為:

Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1))
Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1))
Conv2d(256, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
Conv2d(256, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))

multibox函數(shù)得到每個特征圖的默認(rèn)box的位置計算網(wǎng)絡(luò)和分類得分網(wǎng)絡(luò)

def multibox(vgg, extra_layers, cfg, num_classes):
 loc_layers = []
 conf_layers = []
 vgg_source = [21, -2]
 for k, v in enumerate(vgg_source):
  loc_layers += [nn.Conv2d(vgg[v].out_channels,
         cfg[k] * 4, kernel_size=3, padding=1)]
  conf_layers += [nn.Conv2d(vgg[v].out_channels,
      cfg[k] * num_classes, kernel_size=3, padding=1)]
 for k, v in enumerate(extra_layers[1::2], 2):
  loc_layers += [nn.Conv2d(v.out_channels, cfg[k]
         * 4, kernel_size=3, padding=1)]
  conf_layers += [nn.Conv2d(v.out_channels, cfg[k]
         * num_classes, kernel_size=3, padding=1)]
 return vgg, extra_layers, (loc_layers, conf_layers)
base_, extras_, head_ = multibox(vgg(base[str(size)], 3), ## 產(chǎn)生vgg19基本模型
          add_extras(extras[str(size)], 1024), 
          mbox[str(size)], num_classes)
#mbox[str(size)]為:[4, 6, 6, 6, 4, 4]

得到的輸出為:

base_為上述描述的vgg網(wǎng)絡(luò),extras_為extra_layers網(wǎng)絡(luò),head_為:

([Conv2d(512, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
 Conv2d(1024, 24, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
 Conv2d(512, 24, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
 Conv2d(256, 24, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
 Conv2d(256, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
 Conv2d(256, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))],
 [Conv2d(512, 84, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
 Conv2d(1024, 126, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
 Conv2d(512, 126, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
 Conv2d(256, 126, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
 Conv2d(256, 84, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
 Conv2d(256, 84, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))])

SSD網(wǎng)絡(luò)及forward函數(shù)為:

class SSD(nn.Module):
 """Single Shot Multibox Architecture
 The network is composed of a base VGG network followed by the
 added multibox conv layers. Each multibox layer branches into
  1) conv2d for class conf scores
  2) conv2d for localization predictions
  3) associated priorbox layer to produce default bounding
   boxes specific to the layer's feature map size.
 See: https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf for more details.

 Args:
  phase: (string) Can be "test" or "train"
  size: input image size
  base: VGG16 layers for input, size of either 300 or 500
  extras: extra layers that feed to multibox loc and conf layers
  head: "multibox head" consists of loc and conf conv layers
 """

 def __init__(self, phase, size, base, extras, head, num_classes):
  super(SSD, self).__init__()
  self.phase = phase
  self.num_classes = num_classes 
  self.cfg = (coco, voc)[num_classes == 21]
  self.priorbox = PriorBox(self.cfg)
  self.priors = Variable(self.priorbox.forward(), volatile=True)
  self.size = size

  # SSD network
  self.vgg = nn.ModuleList(base)
  # Layer learns to scale the l2 normalized features from conv4_3
  self.L2Norm = L2Norm(512, 20)
  self.extras = nn.ModuleList(extras)

  self.loc = nn.ModuleList(head[0])
  self.conf = nn.ModuleList(head[1])

  if phase == 'test':
   self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
   self.detect = Detect(num_classes, 0, 200, 0.01, 0.45)

 def forward(self, x):
  """Applies network layers and ops on input image(s) x.

  Args:
   x: input image or batch of images. Shape: [batch,3,300,300].

  Return:
   Depending on phase:
   test:
    Variable(tensor) of output class label predictions,
    confidence score, and corresponding location predictions for
    each object detected. Shape: [batch,topk,7]

   train:
    list of concat outputs from:
     1: confidence layers, Shape: [batch*num_priors,num_classes]
     2: localization layers, Shape: [batch,num_priors*4]
     3: priorbox layers, Shape: [2,num_priors*4]
  """
  sources = list()
  loc = list()
  conf = list()

  # apply vgg up to conv4_3 relu
  for k in range(23):
   x = self.vgg[k](x) ##得到的x尺度為[1,512,38,38]

  s = self.L2Norm(x)
  sources.append(s)

  # apply vgg up to fc7
  for k in range(23, len(self.vgg)):
   x = self.vgg[k](x) ##得到的x尺寸為[1,1024,19,19]
  sources.append(x)

  # apply extra layers and cache source layer outputs
  for k, v in enumerate(self.extras):
   x = F.relu(v(x), inplace=True)
   if k % 2 == 1:
    sources.append(x)
  '''
  上述得到的x輸出分別為:
  torch.Size([1, 512, 10, 10])
  torch.Size([1, 256, 5, 5])
  torch.Size([1, 256, 3, 3])
  torch.Size([1, 256, 1, 1])
  '''

  # apply multibox head to source layers
  for (x, l, c) in zip(sources, self.loc, self.conf):
   loc.append(l(x).permute(0, 2, 3, 1).contiguous())
   conf.append(c(x).permute(0, 2, 3, 1).contiguous())

  loc = torch.cat([o.view(o.size(0), -1) for o in loc], 1)
  conf = torch.cat([o.view(o.size(0), -1) for o in conf], 1)
  if self.phase == "test":
   output = self.detect(
    loc.view(loc.size(0), -1, 4),     # loc preds
    self.softmax(conf.view(conf.size(0), -1,
        self.num_classes)),    # conf preds
    self.priors.type(type(x.data))     # default boxes
   )
  else:
   output = (
    loc.view(loc.size(0), -1, 4), #[1,8732,4]
    conf.view(conf.size(0), -1, self.num_classes),#[1,8732,21]
    self.priors
   )
  return output

上述代碼中sources中保存的數(shù)據(jù)輸出如下,即用于邊框提取的特征圖:

torch.Size([1, 512, 38, 38])
torch.Size([1, 1024, 19, 19])
torch.Size([1, 512, 10, 10])
torch.Size([1, 256, 5, 5])
torch.Size([1, 256, 3, 3])
torch.Size([1, 256, 1, 1])

模型輸入為

x=Variable(torch.randn(1,3,300,300))

以上是“基于Pytorch SSD模型的示例分析”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

新聞標(biāo)題：基于PytorchSSD模型的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題鏈接：http://muchs.cn/article44/dpidhe.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供全網(wǎng)營銷推廣、虛擬主機(jī)、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、做網(wǎng)站、搜索引擎優(yōu)化、微信公眾號

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)

商城網(wǎng)站建設(shè)