【Demo 1】基于object_detection API的行人检测 3:模型训练并在OpenCV调用模型
训练准备
模型选择
选择ssd_mobilenet_v2_coco模型,下载地址(https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md),解压到./Pedestrian_Detection/ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29.
修改object_detection配置文件
进入目录./Pedestrian_Detection/models/research/object_detection/samples/configs 找到对应的模型配置文件ssd_mobilenet_v2_coco.config修改配置文件。
根据提示信息:
1、第9行,检测类别把90改为1,因为我们只检测行人,只有一个类别。
2、修改除提示外所有的
2.1、第一个(156行)是我们所需模型的路径,即上一步下载好的:./Pedestrian_Detection/ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29/model.ckpt
2.2、第二个(175行)是train.record文件的路径,上一篇中我们准备好的record文件:./Pedestrian_Detection/project/pedestrian_train/data/pascal_train.record
2.3、第三个(177行)是上一篇准备好的label_map.pbtxt的路径:./Pedestrian_Detection/project/pedestrian_train/data/label_map.pbtxt
2.4、第四个(189行)是eval.record文件的路径,上一篇中我们准备好的record文件:./Pedestrian_Detection/project/pedestrian_train/data/pascal_eval.record
2.5、第五个(191行)同2.3
这样config文件就修改完成了。然后把它放到:./Pedestrian_Detection/project/pedestrian_train/models目录下。最后在该目录下创建两个文件夹:train 和 eval,用于储存训练和验证的记录。
开始训练
打开命令行窗口
在research目录下输入:
(dl) D:\Study\dl\Pedestrian_Detection\models\research>python object_detection/legacy/train.py --train_dir=D:\Study\dl\Pedestrian_Detection\project\pedestrian_train\models\train --pipeline_config_path=D:\Study\dl\Pedestrian_Detection\project\pedestrian_train\models\ssd_mobilenet_v2_coco.config --logtostderr
即可开始训练。
这里我们选择2000次之后,按ctrl+c结束训练。训练的详细信息可通过tensorboard来进行查看(这里不再赘述)。
查看我们的训练记录:
导出模型
这里我们选择第2391次的训练数据来生成模型。
把下图4个文件放到:./Pedestrian_Detection/pedestrian_data/model 目录下
在命令行窗口下输入命令:
(dl) D:\Study\dl\Pedestrian_Detection\models\research>python object_detection/export_inference_graph.py --input_type=image_tensor --pipeline_config_path=D:\Study\dl\Pedestrian_Detection\project\pedestrian_train\models\ssd_mobilenet_v2_coco.config --trained_checkpoint_prefix=D:\Study\dl\Pedestrian_Detection\pedestrian_data\model\model.ckpt-2391 --output_directory=D:\Study\dl\Pedestrian_Detection\pedestrian_data\test
查看发现对应的目录下已经生成了一系列的模型文件:
测试模型
测试代码:
import os
import sys import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf sys.path.append("..")
from object_detection.utils import label_map_util
from object_detection.utils import visualization_utils as vis_util ################################################## ################################################## # Path to frozen detection graph
PATH_TO_CKPT = 'D:/Study/dl/Pedestrian_Detection/pedestrian_data/test/frozen_inference_graph.pb' # List of the strings that is used to add correct label for each box.
PATH_TO_LABELS = os.path.join('D:/Study/dl/Pedestrian_Detection/project/pedestrian_train/data', 'label_map.pbtxt') NUM_CLASSES = 1
detection_graph = tf.Graph()
with detection_graph.as_default():
od_graph_def = tf.GraphDef()
with tf.gfile.GFile(PATH_TO_CKPT, 'rb') as fid:
serialized_graph = fid.read()
od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') label_map = label_map_util.load_labelmap(PATH_TO_LABELS)
categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map, max_num_classes=NUM_CLASSES, use_display_name=True)
category_index = label_map_util.create_category_index(categories) def load_image_into_numpy_array(image):
(im_width, im_height) = image.size
return np.array(image.getdata()).reshape(
(im_height, im_width, 3)).astype(np.uint8) with detection_graph.as_default():
with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:
image_np = cv2.imread("D:/Study/dl/Pedestrian_Detection/project/test_images/3600.jpg")
# image_np = cv2.imread("D:/images/pedestrain.png")
cv2.imshow("input", image_np)
print(image_np.shape)
# image_np == [1, None, None, 3]
image_np_expanded = np.expand_dims(image_np, axis=0)
image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')
boxes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')
scores = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')
classes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')
num_detections = detection_graph.get_tensor_by_name('num_detections:0')
# Actual detection.
(boxes, scores, classes, num_detections) = sess.run(
[boxes, scores, classes, num_detections],
feed_dict={image_tensor: image_np_expanded})
# Visualization of the results of a detection.
vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
image_np,
np.squeeze(boxes),
np.squeeze(classes).astype(np.int32),
np.squeeze(scores),
category_index,
use_normalized_coordinates=True,
min_score_thresh=0.5,
line_thickness=1)
cv2.imshow('object detection', image_np)
cv2.imwrite("D:/run_result.png", image_np)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
测试效果:
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