问题背景
众所周知，YOLOv5会对输入的图片进行放缩，并进行32倍下采样。对于一些分辨率很高的遥感/无人机图片，小目标难以被训练识别。
本篇博文就来尝试这篇博文YOLOV5 模型和代码修改——针对小目标识别所提到的一种改进方案。
我所使用的是YOLOv5-5.0版本，数据集采用VisDrone数据集。
检测头改进
模型方面的修改：作者在模型上增加了一个更小的Anchor并添加了一个更小的检测头。
yolov5l_modify.yaml
# parameters
nc: 10 # number of classes
depth_multiple: 1.0 # model depth multiple
width_multiple: 1.0 # layer channel multiple
# anchors
anchors:
- [5,6, 8,14, 15,11] #4
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
# YOLOv5 backbone
backbone:
# [from, number, module, args]
[[-1, 1, Focus, [64, 3]], # 0-P1/2
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4
[-1, 3, BottleneckCSP, [128]], #160*160
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8
[-1, 9, BottleneckCSP, [256]], #80*80
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16
[-1, 9, BottleneckCSP, [512]], #40*40
[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32
[-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],
[-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]], # 9 20*20
]
# YOLOv5 head
head:
[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], #20*20
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], #40*40
[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4 40*40
[-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]], # 13 40*40
[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], #40*40
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3 80*80
[-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]], # 17 (P3/8-small) 80*80
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], #18 80*80
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], #19 160*160
[[-1, 2], 1, Concat, [1]], #20 cat backbone p2 160*160
[-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]], #21 160*160
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], #22 80*80
[[-1, 18], 1, Concat, [1]], #23 80*80
[-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]], #24 80*80
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], #25 40*40
[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # 26 cat head P4 40*40
[-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]], # 27 (P4/16-medium) 40*40
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], #28 20*20
[[-1, 10], 1, Concat, [1]], #29 cat head P5 #20*20
[-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]], # 30 (P5/32-large) 20*20
[[21, 24, 27, 30], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(p2, P3, P4, P5)
]
模型方面的改进有点类似于TPH-YOLOv5。
图像切割
作者在检测的时候(detect.py)增加了一个图像切分的步骤，即将大图切分成各个小块，分别进行检测，然后再进行融合。
增加的代码如下：
# Inference
t1 = time_sync()
# pred = model(img, augment=opt.augment)[0] 原始
'''
此处进行改进
'''
mulpicplus = "3" # 1 for normal,2 for 4pic plus,3 for 9pic plus and so on
assert (int(mulpicplus) >= 1)
if mulpicplus == "1":
pred = model(img,
augment=augment,
visualize=increment_path(save_dir / Path(path).stem, mkdir=True) if visualize else False)[0]
else:
xsz = img.shape[2]
ysz = img.shape[3]
mulpicplus = int(mulpicplus)
x_smalloccur = int(xsz / mulpicplus * 1.2)
y_smalloccur = int(ysz / mulpicplus * 1.2)
for i in range(mulpicplus):
x_startpoint = int(i * (xsz / mulpicplus))
for j in range(mulpicplus):
y_startpoint = int(j * (ysz / mulpicplus))
x_real = min(x_startpoint + x_smalloccur, xsz)
y_real = min(y_startpoint + y_smalloccur, ysz)
if (x_real - x_startpoint) % 64 != 0:
x_real = x_real - (x_real - x_startpoint) % 64
if (y_real - y_startpoint) % 64 != 0:
y_real = y_real - (y_real - y_startpoint) % 64
dicsrc = img[:, :, x_startpoint:x_real,
y_startpoint:y_real]
'''
可选，查看切片图片内容
img2 = dicsrc.squeeze(0).cpu().numpy()
img2 = img2.transpose((1, 2, 0))
cv2.imshow('123', img2)
cv2.waitKey(1)
'''
pred_temp = model(dicsrc,
augment=augment,
visualize=increment_path(save_dir / Path(path).stem,
mkdir=True) if visualize else False)[0]
pred_temp[..., 0] = pred_temp[..., 0] + y_startpoint
pred_temp[..., 1] = pred_temp[..., 1] + x_startpoint
if i == 0 and j == 0:
pred = pred_temp
else:
pred = torch.cat([pred, pred_temp], dim=1)
代码中注释的部分可将切割的图片可视化展示。
效果检测
为了检测这样做是否有效，我使用改进前的YOLOv5l模型和改进后的YOLOv5l模型对VisDrone数据集训练100个epoch，并挑选了VisDrone测试集中的两张角度较高的图片进行检测，结果如下：
左侧是改进前，右侧是改进后：
通过对比发现两者实际上并没有太大的差异，可能是由于VisDrone数据集拍摄高度还是比较低，无法显示出效果，有待尝试更高分辨率的图片。
帧率检测
在尝试视频检测时，我想到如果能在输出视频中显示帧率就好了。
要实现这个功能只需要在detect.py中插入
# 函数开头插入
tt = time.time()
....
# 添加帧率检测
cv2.putText(im0, "FPS:{:.1f}".format(1. / (time.time() - tt)), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 0, 235), 4)
tt = time.time()
# 插入在这个位置
if save_img：
...
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