用PaddlePaddle 实现目标检测任务——Paddle Fluid v1.1深度测评
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关于PaddlePaddle计算描述的详情可以参考Fluid编程指南：http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.1/beginners_guide/programming_guide/programming_guide.html 3.3PaddlePaddle的模型库简介PaddlePaddle的核心框架内置了非常多的经典模型和网络，涵盖了几乎所有主流的机器学习/深度学习任务，包括图像、语音、自然语言处理、推荐等诸多方面。因为本文是做目标检测，所以主要调研了一下图像方面的模型库，在此大致介绍一下。 3.3.1分类分类任务中的模型库是最全面的，AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet、Inception、MobileNet、Dual Path Network以及SE-ResNeXt，2012年以来的经典图像识别网络都包含其中，每个网络模型是一个独立的py文件，里面是这个网络模型的类，类里面公用的方法是net()，在调用时初始化对应的类之后调用.net()方法，就可以得到对应网络的Program描述，之后只需要给网络feed数据、定义损失函数、优化方法等就可以轻松使用了。分类模型作为图像任务的基础任务，在目标检测、语义分割等任务中都会重复利用这些模型，所以这样一个模型库可以为大大简化后续任务的开发工作。这部分的模型库里的写法比较统一，只要了解网络结构，用.net()方法调用就可以，这里就不一一介绍了，具体可以参考：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleCV/image_classification/models。 3.3.2目标检测SSD Single Shot MultiBox Detector (SSD) 是一种单阶段的目标检测器。与两阶段的检测方法不同，单阶段目标检测并不进行区域推荐，而是直接从特征图回归出目标的边界框和分类概率。SSD 运用了这种单阶段检测的思想，并且对其进行改进：在不同尺度的特征图上检测对应尺度的目标。如下图所示，SSD 在六个尺度的特征图上进行了不同层级的预测。每个层级由两个3x3卷积分别对目标类别和边界框偏移进行回归。因此对于每个类别，SSD 的六个层级一共会产生 38x38x4 + 19x19x6 + 10x10x6 + 5x5x6 + 3x3x4 + 1x1x4 = 8732 个检测结果。
SSD 目标检测模型 SSD 可以方便地插入到任何一种标准卷积网络中，比如 VGG、ResNet 或者 MobileNet，这些网络被称作检测器的基网络。PaddlePaddle里的SSD使用Google的MobileNet作为基网络。 目标检测模型库不同于分类模型库，PaddlePaddle是以一个工程的形式提供SSD的模型库。工程里面包含如下文件：
其中，train.py、reader.py、mobilenet_ssd.py是与网络训练相关的文件，包括数据读取、网络结构、训练参数等过程的定义都在这3个文件中；eval.py、eval_coco_map.py是网络预测评估相关文件；infer.py是可视化预测结果相关文件。Data文件夹用于存储数据集，使用时可以把训练集、测试集、验证集放在data目录下，reader会在data目录下寻找图片数据加载；pretrained目录存放预训练模型，如果不想从头训练一个SSD，可以把预训练好的模型放在这个目录下，方便进行迁移学习。 4.PaddlePaddle实现SSD的目标检测有了上述的一些基础，我们就可以轻松使用PaddlePaddle上手一些项目了。现在我们就来实现一个基于SSD的目标检测任务。 4.1服务器配置系统：Ubuntu 16.04 GPU：NVIDIA GTX 1080*4 显存：8GB 环境：python 3.5 4.2框架配置Paddle Fluid v1.1 GPU版本 4.3数据准备我们使用微软的COCO2017数据集来预训练模型（PaddlePaddle提供了一个基于COCO的预训练模型，可以直接使用），COCO数据集是微软团队获取的一个可以用来图像recognition+segmentation+captioning 数据集，其官方说明网址：http://mscoco.org/。微软在ECCV Workshops里发表文章《Microsoft COCO: Common Objects in Context》更充分地介绍了该数据集。COCO以场景理解为目标，从复杂场景中截取了328,000张影像，包括了91类目标和2,500,000个label。整个COCO2017数据集20G，官网下载非常慢，可以在国内找一些镜像站下载，数据集里分好了训练集、测试集和验证集，标注和file_list用json文件保存。
拿到预训练数据集后，我们在Pascal VOC数据集上对模型进行进一步训练，做一下微调。Pascal VOC数据集相较COCO数据集来说图片数量和种类小很多，共计20类，11540张训练图片，标注采用xml格式文件保存。 4.4数据读取图片格式为jpg，需要对图像进行转码读取，SSD中的reader.py文件帮助我们实现了这个功能，内置的数据读取使用了一个生成器来逐个batch读取图片并转码，这样内存占用率非常低。由于我们机器内存不大，设置的batch为32，在此情况下load十万张图片的annotation只需要17秒左右，每一个batch的load+train时间只需要0.3秒左右。
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