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SSD: Single-Shot MultiBox Detector目标检测模型在Keras当中的实现


2021年2月8日更新:
加入letterbox_image的选项,关闭letterbox_image后网络的map一般可以得到提升。

目录

  1. 性能情况 Performance
  2. 所需环境 Environment
  3. 文件下载 Download
  4. 预测步骤 How2predict
  5. 训练步骤 How2train
  6. 评估步骤 How2eval
  7. 参考资料 Reference

性能情况

训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5
VOC07++12+COCO ssd_weights.h5 VOC-Test12 300x300 - 79.4

所需环境

tensorflow-gpu==1.13.1
keras==2.1.5

文件下载

训练所需的ssd_weights.h5可以在百度云下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1uXksuBwSvTRhgyMNGBh9Wg 提取码: xq8y

VOC数据集下载地址如下:
VOC2007+2012训练集
链接: https://pan.baidu.com/s/16pemiBGd-P9q2j7dZKGDFA 提取码: eiw9

VOC2007测试集
链接: https://pan.baidu.com/s/1BnMiFwlNwIWG9gsd4jHLig 提取码: dsda

预测步骤

a、使用预训练权重

  1. 下载完库后解压,在百度网盘下载ssd_weights.h5,放入model_data,运行predict.py,输入
img/street.jpg
  1. 利用video.py可进行摄像头检测。

b、使用自己训练的权重

  1. 按照训练步骤训练。
  2. 在ssd.py文件里面,在如下部分修改model_path和classes_path使其对应训练好的文件;model_path对应logs文件夹下面的权值文件,classes_path是model_path对应分的类
_defaults = {
    "model_path": 'model_data/ssd_weights.h5',
    "classes_path": 'model_data/voc_classes.txt',
    "model_image_size" : (300, 300, 3),
    "confidence": 0.5,
}
  1. 运行predict.py,输入
img/street.jpg
  1. 利用video.py可进行摄像头检测。

训练步骤

  1. 本文使用VOC格式进行训练。
  2. 训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。
  3. 训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
  4. 在训练前利用voc2ssd.py文件生成对应的txt。
  5. 再运行根目录下的voc_annotation.py,运行前需要将classes改成你自己的classes。注意不要使用中文标签,文件夹中不要有空格!
classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"]
  1. 此时会生成对应的2007_train.txt,每一行对应其图片位置及其真实框的位置
  2. 在训练前需要务必在model_data下新建一个txt文档,文档中输入需要分的类,示例如下:
    model_data/new_classes.txt文件内容为:
cat
dog
...
  1. 将train.py的NUM_CLASSSES修改成所需要分的类的个数+1,运行train.py即可开始训练。

评估步骤

评估过程可参考视频https://www.bilibili.com/video/BV1zE411u7Vw
步骤是一样的,不需要自己再建立get_dr_txt.py、get_gt_txt.py等文件。

  1. 本文使用VOC格式进行评估。
  2. 评估前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。
  3. 评估前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
  4. 在评估前利用voc2ssd.py文件生成对应的txt,评估用的txt为VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/test.txt,需要注意的是,如果整个VOC2007里面的数据集都是用于评估,那么直接将trainval_percent设置成0即可。
  5. 在yolo.py文件里面,在如下部分修改model_path和classes_path使其对应训练好的文件;model_path对应logs文件夹下面的权值文件,classes_path是model_path对应分的类
  6. 运行get_dr_txt.py和get_gt_txt.py,在./input/detection-results和./input/ground-truth文件夹下生成对应的txt。
  7. 运行get_map.py即可开始计算模型的mAP。

mAP目标检测精度计算更新

更新了get_gt_txt.py、get_dr_txt.py和get_map.py文件。
get_map文件克隆自https://github.com/Cartucho/mAP
具体mAP计算过程可参考:https://www.bilibili.com/video/BV1zE411u7Vw

Reference

https://github.com/Cartucho/mAP
https://github.com/pierluigiferrari/ssd_keras
https://github.com/kuhung/SSD_keras

项目简介

🚀 Github 镜像仓库 🚀

源项目地址

https://github.com/bubbliiiing/ssd-keras

发行版本 1

Weights of ssd

全部发行版

贡献者 1

B Bubbliiiing @Bubbliiiing

开发语言

  • Python 100.0 %