本文不包含底层数学基础,目标是利用已有算法和模型实现需求。
业务背景
从长设计稿上识别多个楼层进行分割,得出分割区域坐标。
本文使用的深度学习工具为TensorFlow
。主要通过改造官方例子,来训练自己的模型并测试效果,其中模型训练部分通过python实现,效果测试由前端页面展示。
项目地址:github.com/winniecjy/f…
demo地址:winniecjy.github.io/floorDetect…
最终效果如下:
制作数据集
这里使用labelImg来标注检测目标,MacOS下的安装步骤如下,其他系统可参考github.com/tzutalin/la…
pip3 install pyqt5 lxml # Install qt and lxml by pip
git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git
cd labelImg
make qt5py3
python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
这里在花瓣网上找了100多张会场设计图来进行处理。将图片一分为二,一部分作为训练集,一部分作为测试集,训练集和测试集比例为2:1,分别放在两个文件夹train和test中。标记完成后,每个图片都得到一个对应的xml文件描述了对应的区域标注。
数据集处理
xml合并为csv
把所有的xml合并到csv文件,把以下代码复制到一个python文件中,需要修改两处位置:
'''
需要修改两个位置
fileDir: 为xml文件所在的目录
outputName:为csv文件的输出名称
'''
import os
import glob
import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as ET
fileDir = 'output/train' # xml文件夹地址
outputName = 'train.csv' # 生成csv文件地址
os.chdir(fileDir)
path = fileDir
def xml_to_csv(path):
xml_list = []
for xml_file in glob.glob('*.xml'):
tree = ET.parse(xml_file)
root = tree.getroot()
for member in root.findall('object'):
value = (root.find('filename').text,
int(root.find('size')[0].text),
int(root.find('size')[1].text),
member[0].text,
int(member[4][0].text),
int(member[4][1].text),
int(member[4][2].text),
int(member[4][3].text)
)
print('value: ', value)
xml_list.append(value)
column_name = ['filename', 'width', 'height', 'class', 'xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax']
xml_df = pd.DataFrame(xml_list, columns=column_name)
return xml_df
def main():
image_path = path
xml_df = xml_to_csv(image_path)
xml_df.to_csv(outputName, index=None)
print('Successfully converted xml to csv.')
main()
csv转换为TFRcords Format
由于使用到的TensorFlow Object Detection API
数据输入格式为TFRcords Format
,所以还需要进行一次csv格式转换。
'''
使用:
# csv_input为输入的csv文件目录,output_path为输出的文件目录
python csv2record.py --csv_input=data/train.csv --output_path=data/train.record
需要修改两个位置(标记为修改处):
#1. 'images/train'为图片所在目录
path = os.path.join(os.getcwd(), 'images/train')
#2. 对应的标签返回一个整数,后面需要使用
def class_text_to_int(row_label):
if row_label == 'floors':
return 1
elif row_label == 'toutu':
return 2
else:
None
'''
import os
import io
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from PIL import Image
from object_detection.utils import dataset_util
from collections import namedtuple, OrderedDict
# 切换到脚本所在目录
# py_dir = '/'
# print(os.getcwd())
# os.chdir(py_dir)
# print(os.getcwd())
flags = tf.app.flags
flags.DEFINE_string('csv_input', '', 'Path to the CSV input')
flags.DEFINE_string('output_path', '', 'Path to output TFRecord')
FLAGS = flags.FLAGS
# 修改处:标签数字对应
def class_text_to_int(row_label):
if row_label == 'floors':
return 1
elif row_label == 'toutu':
return 2
else:
None
'''
csv按照图片名分组;
将同一图片名中多个标记区域分为一组;
'''
def split(df, group):
data = namedtuple('data', ['filename', 'object']) # data有两个属性,filename和object
gb = df.groupby(group) # 按照'filename'对data中的数据进行分组
# data(filename, gb.get_group(x))存放每个图片名、该图片的相关信息
return [data(filename, gb.get_group(x)) for filename, x in zip(gb.groups.keys(), gb.groups)]
def create_tf_example(group, path):
with tf.gfile.GFile(os.path.join(path, '{}'.format(group.filename)), 'rb') as fid: # rb指定二进制形式读取图片
encoded_jpg = fid.read()
encoded_jpg_io = io.BytesIO(encoded_jpg)
image = Image.open(encoded_jpg_io)
width, height = image.size
filename = group.filename.encode('utf8')
image_format = b'jpg'
xmins = []
xmaxs = []
ymins = []
ymaxs = []
classes_text = []
classes = []
for index, row in group.object.iterrows():
xmins.append(row['xmin'] / width)
xmaxs.append(row['xmax'] / width)
ymins.append(row['ymin'] / height)
ymaxs.append(row['ymax'] / height)
classes_text.append(row['class'].encode('utf8'))
classes.append(class_text_to_int(row['class']))
tf_example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
'image/height': dataset_util.int64_feature(height),
'image/width': dataset_util.int64_feature(width),
'image/filename': dataset_util.bytes_feature(filename),
'image/source_id': dataset_util.bytes_feature(filename),
'image/encoded': dataset_util.bytes_feature(encoded_jpg),
'image/format': dataset_util.bytes_feature(image_format),
'image/object/bbox/xmin': dataset_util.float_list_feature(xmins),
'image/object/bbox/xmax': dataset_util.float_list_feature(xmaxs),
'image/object/bbox/ymin': dataset_util.float_list_feature(ymins),
'image/object/bbox/ymax': dataset_util.float_list_feature(ymaxs),
'image/object/class/text': dataset_util.bytes_list_feature(classes_text),
'image/object/class/label': dataset_util.int64_list_feature(classes),
}))
return tf_example
def main(_):
writer = tf.io.TFRecordWriter(FLAGS.output_path)
path = os.path.join(os.getcwd(), 'images-test') # 修改处
examples = pd.read_csv(FLAGS.csv_input)
grouped = split(examples, 'filename')
for group in grouped:
tf_example = create_tf_example(group, path)
writer.write(tf_example.SerializeToString())
writer.close()
output_path = os.path.join(os.getcwd(), FLAGS.output_path)
print('Successfully created the TFRecords: {}'.format(output_path))
if __name__ == '__main__':
tf.compat.v1.app.run()
模型选取
tensorflow/models仓库提供了丰富的TensorFlow模型,目标检测API位于目录tensorflow/models/research/object_detection/models,本文选取的是ssd_mobilenet_v1_coco
模型,更多的模型描述可以参照model zoo,需要对其中的*.config
文件进行修改:
# SSD with Mobilenet v1 configuration for MSCOCO Dataset.
# Users should configure the fine_tune_checkpoint field in the train config as
# well as the label_map_path and input_path fields in the train_input_reader and
# eval_input_reader. Search for "PATH_TO_BE_CONFIGURED" to find the fields that
# should be configured.
'''
修改位置已标记为:修改处
1. ssd {
num_classes: 2
...
}
num_classes为标签类别数,此次训练有头图和楼层两个类型,所以为2
2. train_config: {
batch_size: 1
...
}
batch_size是每次迭代的数据数,这里设为1
3. train_input_reader: {
tf_record_input_reader {
input_path: "output/train.record"
}
label_map_path: "output/floors.pbtxt"
}
input_path是训练数据的路径,label_map_path是label路径都需要改为对应的路径
4. eval_input_reader: {
tf_record_input_reader {
input_path: "output/test.record"
}
label_map_path: "output/floors.pbtxt"
shuffle: false
num_readers: 1
}
input_path是测试数据的路径,label_map_path是label路径都需要改为对应的路径
5.fine_tune_checkpoint: "training/model.ckpt"
from_detection_checkpoint: true
由于是从头开始训练,不使用预训练的模型数据,所以这两行注释,如果是对预训练模型参数来进行微调,则该参数为模型位置
'''
model {
ssd {
num_classes: 2 # 修改处:标签类别数
box_coder {
faster_rcnn_box_coder {
y_scale: 10.0
x_scale: 10.0
height_scale: 5.0
width_scale: 5.0
}
}
matcher {
argmax_matcher {
matched_threshold: 0.5
unmatched_threshold: 0.5
ignore_thresholds: false
negatives_lower_than_unmatched: true
force_match_for_each_row: true
}
}
similarity_calculator {
iou_similarity {
}
}
anchor_generator {
ssd_anchor_generator {
num_layers: 6
min_scale: 0.2
max_scale: 0.95
aspect_ratios: 1.0
aspect_ratios: 2.0
aspect_ratios: 0.5
aspect_ratios: 3.0
aspect_ratios: 0.3333
}
}
image_resizer {
fixed_shape_resizer {
height: 300
width: 300
}
}
box_predictor {
convolutional_box_predictor {
min_depth: 0
max_depth: 0
num_layers_before_predictor: 0
use_dropout: false
dropout_keep_probability: 0.8
kernel_size: 1
box_code_size: 4
apply_sigmoid_to_scores: false
conv_hyperparams {
activation: RELU_6,
regularizer {
l2_regularizer {
weight: 0.00004
}
}
initializer {
truncated_normal_initializer {
stddev: 0.03
mean: 0.0
}
}
batch_norm {
train: true,
scale: true,
center: true,
decay: 0.9997,
epsilon: 0.001,
}
}
}
}
feature_extractor {
type: 'ssd_mobilenet_v1'
min_depth: 16
depth_multiplier: 1.0
conv_hyperparams {
activation: RELU_6,
regularizer {
l2_regularizer {
weight: 0.00004
}
}
initializer {
truncated_normal_initializer {
stddev: 0.03
mean: 0.0
}
}
batch_norm {
train: true,
scale: true,
center: true,
decay: 0.9997,
epsilon: 0.001,
}
}
}
loss {
classification_loss {
weighted_sigmoid {
anchorwise_output: true
}
}
localization_loss {
weighted_smooth_l1 {
anchorwise_output: true
}
}
hard_example_miner {
num_hard_examples: 3000
iou_threshold: 0.99
loss_type: CLASSIFICATION
max_negatives_per_positive: 3
min_negatives_per_image: 0
}
classification_weight: 1.0
localization_weight: 1.0
}
normalize_loss_by_num_matches: true
post_processing {
batch_non_max_suppression {
score_threshold: 1e-8
iou_threshold: 0.6
max_detections_per_class: 100
max_total_detections: 100
}
score_converter: SIGMOID
}
}
}
train_config: {
batch_size: 1 # 修改处:每次迭代数据量
optimizer {
rms_prop_optimizer: {
learning_rate: {
exponential_decay_learning_rate {
initial_learning_rate: 0.004
decay_steps: 800720
decay_factor: 0.95
}
}
momentum_optimizer_value: 0.9
decay: 0.9
epsilon: 1.0
}
}
# fine_tune_checkpoint: "training/model.ckpt" # 修改处
# from_detection_checkpoint: true # 修改处
# Note: The below line limits the training process to 200K steps, which we
# empirically found to be sufficient enough to train the pets dataset. This
# effectively bypasses the learning rate schedule (the learning rate will
# never decay). Remove the below line to train indefinitely.
num_steps: 200000
data_augmentation_options {
random_horizontal_flip {
}
}
data_augmentation_options {
ssd_random_crop {
}
}
}
train_input_reader: {
tf_record_input_reader {
input_path: "output/train.record" # 修改处:训练数据路径
}
label_map_path: "output/floors.pbtxt" # 修改处:label路径
}
eval_config: {
num_examples: 8000
# Note: The below line limits the evaluation process to 10 evaluations.
# Remove the below line to evaluate indefinitely.
max_evals: 10
}
eval_input_reader: {
tf_record_input_reader {
input_path: "output/test.record" # 修改处:测试数据路径
}
label_map_path: "output/floors.pbtxt" # 修改处:label路径
shuffle: false
num_readers: 1
}
上述*.config
文件中涉及到的label映射文件floors.pbtxt
,可以在TensorFlow/models/research/object_detection
中找一个文件复制出来修改即可:
item {
name: "floors"
id: 1
display_name: "floor"
}
item {
name: "toutu"
id: 2
display_name: "toutu"
}
模型训练
- 将
models/research/object_detection/legacy/train.py
复制到工作目录下。 - 安装
slim
模块,借用models的环境,在models/research/slim
目录下运行python setup.py install
。 - 将slim库暴露到运行环境中
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:pwd:pwd/slim
。 - Protobuf编译,在
models/research
目录下执行protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
。
执行命令行如下:
python train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_coco.config
如果没有报错,可以看到以上输出,慢慢等待模型训练结果即可。
可以通过以下命令看到优化的情况:
tensorboard --logdir=training
模型效果展示
python模型导出
通过python测试模型效果不错,将模型导出为tensorflowjs可运行模式,将训练完成的模型导出,TensorFlow Object Detection API提供了一个export_inference_ graph.py脚本用于导出训练好的模型(位于models/research/object_detection目录下)。执行:
python export_inference_graph.py --input_type image_tensor --pipeline_config_path training/ssd_mobilenet_v1_coco.config --trained_checkpoint_prefix training/model.ckpt-200000 --output_directory floors_inference_graph
将导出模型转换为TensorFlow.js可运行模型
将模型转换为TensorFlow.js可用的web格式:
# 模型转换器安装
pip install tensorflowjs
# 运行转换器提供的转换脚本,以下命令任选一
# 参考:https://github.com/tensorflow/tfjs-converter/tree/master/tfjs-converter
# covert from saved_model
tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model --signature_name=serving_default --saved_model_tags=serve ./saved_model ./web_model
# convert from frozen_model
tensorflowjs_converter --input_format=tf_frozen_model --output_node_names='num_detections,detection_boxes,detection_scores,detection_classes' ./frozen_inference_graph.pb ./web_model
得到如下的TensorFlow.js可运行模型数据。
前端运行模型
此处只给出关键代码,需要注意的点是,输出数据维度名称与export_inference_graph.py
中相对应。
// 导入本地模型
model = await tf.loadGraphModel('./web_model/model.json');
// 模型输入处理
let image = tf.browser.fromPixels(canvas);
const t4d = image.expandDims(0);
/**
* 获取所需的输出维度
* num_detections: 检测总数
* detection_boxes: 检测框张量,[ymin , xmin , ymax , xmax]为归一化数据,对应图片检测框位置只需乘以对应宽高
* detection_scores: 检测框分数,即概率
* detection_classes: 类别ID,与label_map中相对应
*/
let tensor = await model.executeAsync({'image_tensor': t4d}, `${dim}:0`);
modelOut[dim] = await tensor.data();
发散思考与深入
- 训练结果有一定随机性,增加少量数据不一定会越来越精准,所以模型的训练需要一定时间的数据集积累,才能得到较好结果;由于数据集限制,对于规整的设计稿识别效果显然更好。
- 需要测试图片颜色对识别效果的影响,后续可能需要加入交互稿的识别;对于多种类型的设计稿进行匹配,目前仅仅测试了会场类型;对于某些特殊、有显著特征的楼层类型可以进行更细致分类的识别,比如头图、优惠券等。
- 使用python训练的模型不一定能转换为tensorflowjs可运行模型,建议在哪个环境使用,就在哪个环境训练模型。不同的TensorFlow版本训练出的模型效果可能有很大差别,不能盲目使用新版本,容易出现未知bug无法解决。
- 楼层分割这个需求应用比较局限且比较困难。
楼层是一个复合结构,一个楼层可能有多个组件结合嵌套组成,情况较为复杂。组件维度的分割是更加有价值且合理的分割行为,且组件分割的应用也会更加广泛,例如在设计稿中识别某个组件及其类型,并与沉淀代码库进行匹配。近几年的一些设计图直接生成代码也采用类似的思路,比如微软的sketch2code,淘宝的imgcook。
问题记录
ModuleNotFoundError: No module named 'nets'
需要安装slim模块,如果借用tensorflow/models
环境,则在models/research/slim
目录下运行python setup.py install
。另外需要将该模块暴露到环境中export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:pwd:pwd/slim
。其中pwd表示的是当前克隆目录,即research文件所在。ImportError: cannot import name 'preprocessor_pb2' from 'object_detection.protos'
需要protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
,参考issue2930ValueError: Unsupported Ops in the model before optimization LogSoftmax NonMaxSuppressionV5
python训练得到的模型不能百分百转换到tensorflowjs下运行,参考issue684建议加入参数--skip_op_check
,可以转化成功但是生成的模型有问题。
tensorflowjs有许多操作不支持,幸好刚刚更新的版本加入了NonMaxSuppressionV5支持,升级到1.5.2版本搞定。- python安装tensorflowjs最新版本失败
python版本过高的问题,官方建议版本为3.6.8。 - 导出saved model的variables为空
参考issue1988,修改export.py
中write_saved_model
函数。
参考
[1] Training Custom Object Detector
[2] 目标检测Tensorflow object detection API之构建自己的模型
[3] Tensorflow Guide
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