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[官方资料] NVIDIA Jetson Nano 2GB 系列文章61:物件检测的模型训练与优化

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物件检测 (objectdetection) 或物件定位 (object location) 是目前普及度最高的人工智能应用,也是过去几年中神经网络发展最迅猛的领域,短短几年之中创造出非常多优异的经典算法,并且各有所长,如今在数量与质量上都还持续进化中,这现象其实也是造成使用者很大困扰之处,因为究竟哪种神经网络最适合您的使用场景,最终还是得经过实际验证之后才能确认。

TAO 工具非常高效地协助我们解决这个难题,让我们在不了解各种神经网络结构与算法、也不熟悉 Tensorflow 或 Pytorch 这些复杂框架之前,不用撰写任何 C++ 或 Python 代码,就能非常轻易地训练好深度学习模型,并且快速验证不同网络模型的性能与效果,这估计能减少能降低 80% 以上的前期学习与评估的时间成本。

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在 TAO 的 cv_samples 里提供多个物件检测算法,包括 detectnet_v2、dssd、ssd、facenet、fast_rcnn、lprnet、mask_rcnn、retinanet、unet、ssd、yolo_v4等十多个物件检测范例,每一个流程与本系列前一个  “图像分类的模型训练” 的范例是一致的,因此这里只挑选目前普及度较高的 ssd 神经网络进行示范就行。

首先进入 Jupyter 操作界面,打开 cv_samples/ssd/ssd.ipynb脚本,然后按照以下步骤逐步执行:

0. 环境变量配置与路径映射(Setup env variables and map drives):

在系列文章 “视觉类训练脚本的环境配置” 内有详细的讲解,这里只要对下面两变量进行处理就可以:

  • %env KEY=<您的NGC秘钥>
  • 将 “%envLOCAL_PROJECT_DIR=YOUR_LOCAL_PROJECT_DIR_PATH” 改成 “os.environ["LOCAL_PROJECT_DIR"] = os.getcwd()”


然后执行这部分的 4 个指令块

  • 安装 TAO 启动器(Install the TAO launcher):


跳过第一个安装指令块,执行“!tao info”指令块就行。

2. 准备数据集与预训练模型(Preparedataset and pre-trained model)

数据集处理通常是模型训练过程比较消耗人力的步骤。这里推荐不使用脚本里的步骤去下载与解压缩,因为这里指向的下载位置在国外网站,这对大部分使用者是很困扰的,因此最好自行手动下载处理。

(1) TAO 的物件检测模型训练支持 KITTI 标注格式,这里使用的范例数据集与系列文章“视觉数据格式处理与增强”是同一套,如果前面实验已将下载的话就复制一份过来就行,也可以重新在https://pan.baidu.com/s/1WcRt9ONqsYhLRmL8Rg8_YQ(密码855n),下载 data_object_image_2.zip 与 data_object_label_2.zip 到 ssd.ipynb 相同目录下,然后执行以下指令进行解压缩:

  1. cd ~/tao/cv_samples/ssd  # 请根据您实际路径
  2. unzip -u data_object_image_2.zip -d data
  3. unzip -u data_object_label_2.zip -d data
复制代码


会在这个工作目录下生成 data/training/image_2、data/training/label_2 与 data/testing 三个子目录,其中训练用数据量为 7481 张图片、测试数据量为 7518 张。

如果有自己的数据集想要转到 TAO 来进行训练,除了先将标注格式转成 KITTI 之外,最好也遵循上面的路径结构,这样就不需修改 spec 目录下相关配置文件里面的设定值,对初学者是最便利的方式。

(1) 接着调用 generate_val_dataset.py,从训练数据中提取 10% 内容作为校验用途,存放在 data/val 目录,于是在 data/training 下面的图像与标注文件数量就剩下 6733 个。然后执行 “2.3Generate tfrecords” 指令块,将训练与校验数据集都转成 tfrecords 格式,分别存放在对应的路径之下。

(2) 如果要配合迁移学习功能的话,接下来就是从 NGC 下载合适的预训练模型。这里选择的是 “nvidia/tao/pretrained_object_detection:resnet18”,最终下载的模型文件为 89MB 大小的 resnet_18.hdf5 模型文件。

只要这个数据集整理步骤做得完整,后面的部分就会很简单。

3. 提供训练用配置文件(Providetraining specification)

在 TAO 所有范例里,配置文件是所有内容的精华之处,这必须由专业算法工程师群进行调试,不仅要这些神经网络的结构与算法有足够深入的了解,还需要经过足够长的重复调试过程,才能调试出一个够完整的优化参数组合,这部分是英伟达非常庞大精英人力与成本的所提炼出来的精髓。

物件检测应用的设定组,比前面的图像分类要复杂很多,虽然初学者没有能力去做细节参数的调整,但还是得了解一下主要结构,对于学习深度神经网络会有很大的帮助。

在 ssd 项目的 specs 目录下有 5 个配置文件,其中与训练相关的有 4 个,但实际使用到的就是ssd_train_resnet18_kitti.txt与ssd_retrain_resnet18_kitti.txt这两个配置文件。

前者是提供给首次训练模型时使用,后者是对修剪过的模型进行再训练时使用,两者的内容几乎一样,主要差异在配合迁移学习功能的部分,前者使用“pretrain_model_path”指向从NGC下载的预训练模型,后者使用“pruned_model_path”指向后面会操作的 “修剪过的模型”,其他参数都一样。

现在就以 ssd_train_resnet18_kitti.txt 配置文件来做说明,里面总共有 6 个参数组:

(1) ssd_config:

这是根据网络种类所命名,不同网络的配置组内容都不太一样,例如 yolov3 范例的配置组为 “yolov3_config”,以此类推。每种神经网络都有截然不同的参数内容,在 ssd 网络有 12 个参数的设定,而 yolo_v4 网络有将近 20 个,所以网络之间的配置是不能套用或互换的。如果未来要开发自己的特殊模型,最好从现有的 20 范例里面去挑选,就能以该网络的配置文件为基础进行修改。

关于这个配置组的内容就不多时间去说明,初学者先不要贸然去修改,以免训练过程发生不可预期的错误,或者模型效果不好。

(2) training_config:

执行训练时的一些参数设定,这是使用者能进行调整的部分,包括以下部分:

  • batch_size_per_gpu:根据执行训练的GPU总显存进行调整
  • num_epochs:训练回合数,这里设定为80
  • enable_qat:开启QAT训练模式,这里预设值为 ”false”,表示不开启
  • checkpoint_interval:每多少回合生成一次模型文件,这里预设值为1
  • learning_rate、regularizer 与 optimizer:如果对 ssd 有深入了解的,可以进一步调整。


(3) evaluation_config:

这些存放模型评估的一些参数,可以根据计算设备的显存值调整 batch_size 大小,不过这些并不影响训练的结果。

(4) nms_config:

NMS (Non-maximumsuppression) 非极大抑制应用的目的,是要消除多余的框,找到最佳的物体检查位置。

(5) augmentation_config:

这部分的参数内容请参考系类文章 “视觉类的数据增强”,有详细的说明。虽然没办法进入 TAO 源码(未开放)去确认,但这项参数设定组应该显示在物件检测模型训练过程中,并将“数据增强”功能加进来,这对提高模型精准度会起到很大的效果。

(6) dataset_config:

这里最主要配置数据源的路径,以及类别 “key:value” 对的映射关系;

  • 一组 data_source:

里面包含 tfrecords_path 与 image_directory_path 两个路径设定;

  • 多组 target_class_mapping:

每一组对应的 “key” 是数据集的原始类别名称,后面映射的 “value” 是训练后模型的识别分类。

例如这里使用的 KITTI 数据集中,原始分类有 “car/ van/cyclist/ person_sitting/ pedestrian/ DontCare/ tram/ truck/ misc” 等 9 种分类,经过映射后只保留 “Car/cyclist/ pedestrian” 三个分类,没有在映射组里的分类就会忽略,例如 truck、misc 等。

如果使用自己的数据集训练模型,这部分需要自行调整到合适的类别对应,否则训练的结果也不能实现您要达到的识别效果。

  • 一组 validation_data_sources:

包括 label_directory_path 与 label_directory_path,存放校验数据集的图像与标注路径。

以上 6 组配置在每个物件检测模型的配置文件中都有,但是配置内容不尽相同, TAO 已经为所支持的网络都提供优化过的参数内容,初学者只要直接使用就可以,等日后有更深入的掌握,再试着去修改这些参数。

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