基于PP-YOLOE-SOD实现遥感场景下的小目标检测

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于PP-YOLOE-SOD实现遥感场景下的小目标检测。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

本项目基于百度飞桨AI Studio平台进行实现，百度出品的深度学习平台飞桨（PaddlePaddle）是主流深度学习框架中一款完全国产化的产品，与Google TensorFlow、Facebook Pytorch齐名。2016 年飞桨正式开源，是国内首个全面开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台。相比国内其他平台，飞桨是一个功能完整的深度学习平台，也是唯一成熟稳定、具备大规模推广条件的深度学习平台。

平台主界面如下：
小目标检测数据集,Paddle项目实战,深度学习之目标检测,目标检测,计算机视觉,人工智能

在飞桨平台上，我们在使用paddle深度学习框架的基础上，可以免费使用平台的服务器，具体如下：
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接下来我们进入正文~

一、项目背景

目标检测一直是遥感图像和计算机视觉领域的一个长期问题。它通常被定义为识别输入图像中目标对象的位置以及识别对象类别。自动目标检测已广泛应用于许多实际应用中，如危险检测、环境监测、变化检测、城市规划等。

在过去的几十年里，人们对目标检测进行了广泛的研究，并开发了大量方法来检测遥感图像中的人工目标（如车辆、建筑物、道路、桥梁等）和自然目标（如湖泊、海岸、森林等）。遥感图像数据集上现有的目标检测方法大致可分为四类：(1)基于模板匹配的方法，(2)基于知识的方法，(3)基于对象的图像分析方法，(4)基于机器学习的方法。其中，基于机器学习的方法在特征提取和目标分类方面具有强大的鲁棒性，并被许多最近的方法广泛研究，以实现这一问题的重大进展。

在过去的几年里，为了完成场景分类、图像分割和目标检测的任务，少样本学习在计算机视觉领域得到了广泛的研究。而在遥感图像中，物体的大小可能非常不同，遥感图像的空间分辨率也可能非常不同，这使得在只提供少量注释样本的情况下，这个问题更加具有挑战性。

小目标检测在视频监控、自动驾驶、无人机航拍、遥感图像检测等方面有着广泛的应用价值和重要的研究意义。针对小目标的定义，目前主要有两种方式：

1.1 基于相对尺度的定义

目标边界框的宽高与图像的宽高比例小于一定值
目标边界框面积与图像面积的比值开方小于一定值

1.2 基于绝对尺度的定义

分辨率小于32*32像素的目标。如MS-COCO数据集
像素值范围在［10，50］之间的目标。如DOTA/WIDER FACE数据集

paddle从数据集整体层面提出了如下定义：
目标边界框的宽高与图像的宽高比例的中位数小于0.04时，判定该数据集为小目标数据集。

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目前，小目标检测主要有以下几个难点：

覆盖面积小，有效特征少
小目标下采样后丢失问题，边界框难以回归，模型难以收敛
同类小目标密集，NMS(非极大值抑制)操作将大量正确预测的边界框过滤
小目标检测的数据集少

针对上述问题，飞桨团队基于PP-YOLOE+通用检测模型，从流程和算法上进行了改进，提出了一套小目标专属检测器PP-YOLOE-SOD(Small Object Detection)。

二、模型介绍

2.1 模型优点

相比PP-YOLOE模型，PP-YOLOE-SOD改进点主要包括在neck中引入 Transformer全局注意力机制以及在回归分支中使用基于向量的DFL 。

引入Transformer全局注意力机制

Transformer在CV中的应用是目前研究较为火热的一个方向。最早的ViT直接将图像分为多个Patch并加入位置Embedding送入Transformer Encoder中，加上相应的分类或者检测头即可实现较好的效果。

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这里类似，主要加入了Position Embedding和Encoder两个模块，不同的是输入是最后一层特征图。

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PP-YOLOE+结构图

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PP-YOLOE-SOD结构图

2.2 PP-YOLOE-SOD模型库（COCO模型）

模型	$mAP^{val}$	$AP^{0.5}$	$AP^{0.75}$	$AP^{small}$	$AP^{medium}$	$AP^{large}$	$AR^{small}$	$AR^{medium}$	$AR^{large}$	下载链接	配置文件
PP-YOLOE+_SOD-l	53.0	70.4	57.7	37.1	57.5	69.0	56.5	77.5	86.7	下载链接	配置文件

注意：

上表中的模型均为使用原图训练，也原图评估预测，网络输入尺度为640x640，训练集为COCO的train2017，验证集为val2017，均为8卡总batch_size为64训练80 epoch。
SOD表示使用基于向量的DFL算法和针对小目标的中心先验优化策略，并在模型的Neck结构中加入transformer，可在 APsmall 上提升1.9。

三、数据预处理

3.1 数据集介绍

NWPU VHR-10数据集包含800个高分辨率的卫星图像，这些图像是从Google Earth和Vaihingen数据集裁剪而来的，然后由专家手动注释。数据集分成10类（飞机，轮船，储罐，棒球场，网球场，篮球场，地面跑道，港口，桥梁和车辆）。

它由715幅RGB图像和85幅锐化彩色红外图像组成。其中715幅RGB图像采集自谷歌地球，空间分辨率从0.5m到2m不等。85幅经过pan‐锐化的红外图像，空间分辨率为0.08m，来自Vaihingen数据。

该数据集共包含3775个对象实例，其中包括757架飞机、390个棒球方块、159个篮球场、124座桥梁、224个港口、163个田径场、302艘船、655个储罐、524个网球场和477辆汽车，这些对象实例都是用水平边框手工标注的。

原始数据集包含以下文件：

negative image set：包含150个不包含给定对象类别的任何目标的图像
positive image set：650个图像，每个图像至少包含一个要检测的目标
ground truth：包含650个单独的文本文件，每个对应于“正图像集”文件夹中的图像。这些文本文件的每一行都以以下格式定义了ground truth边界框：

(x1,y1),(x2,y2),a
其中（x1，y1）表示边界框的左上角坐标，（x2，y2）表示边界框的右下角坐标，
a是对象类别（1-飞机，2-轮船，3-储罐，4-棒球场，5-网球场，6-篮球场，7-田径场，8-港口，9-桥梁，10-车辆）。

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该数据集已经转化为COCO格式，原有数据集为VOC格式。

3.2 数据集解压

# 压缩数据集
%cd work
!mkdir dataset
!unzip /home/aistudio/data/data198756/dataset_coco.zip -d /home/aistudio/work/dataset

四、模型训练

# 克隆paddledetection仓库
# gitee 国内下载比较快
%cd /home/aistudio
!git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection.git

# github 
# !git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git

# 如果git clone的速度非常的慢，可以使用下面的命令直接压缩我上传的PaddleDetection套件压缩包
!unzip /home/aistudio/data/data199313/PaddleDetection.zip -d /home/aistudio

在进行训练之前，我们需要先到/home/aistudio/PaddleDetection/configs/datasets/coco_detection.yml文件中，修改数据集路径，具体修改如下：

metric: COCO
num_classes: 10     # 该数据集类别为10

TrainDataset:
  name: COCODataSet
  image_dir: /home/aistudio/work/dataset/image
  anno_path: dataset/instances_train2017.json
  dataset_dir: /home/aistudio/work
  data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'is_crowd']

EvalDataset:
  name: COCODataSet
  image_dir: /home/aistudio/work/dataset/image
  anno_path: dataset/instances_val2017.json
  dataset_dir: /home/aistudio/work
  allow_empty: true

TestDataset:
  name: ImageFolder
  anno_path: dataset/instances_val2017.json # also support txt (like VOC's label_list.txt)
  dataset_dir: /home/aistudio/work # if set, anno_path will be 'dataset_dir/anno_path'

同时，我们还需要到/home/aistudio/PaddleDetection/configs/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco.yml文件中，修改一下参数：

_BASE_: [
  '../datasets/coco_detection.yml',
  '../runtime.yml',
  '../ppyoloe/_base_/optimizer_80e.yml',
  '../ppyoloe/_base_/ppyoloe_plus_crn.yml',
  '../ppyoloe/_base_/ppyoloe_plus_reader.yml',
]
log_iter: 10        # 打印日志log的间隔
snapshot_epoch: 5     # 每过多少轮评估一次
weights: output/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco/model_final

pretrain_weights: https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pretrained/ppyoloe_crn_l_obj365_pretrained.pdparams
depth_mult: 1.0
width_mult: 1.0

CustomCSPPAN:
  num_layers: 4
  use_trans: True

PPYOLOEHead:
  reg_range: [-2, 17]
  static_assigner_epoch: -1
  assigner:
    name: TaskAlignedAssigner_CR
    center_radius: 1
  nms:
    name: MultiClassNMS
    nms_top_k: 1000
    keep_top_k: 300
    score_threshold: 0.01
    nms_threshold: 0.7

同时，由于我们是单卡训练，YOLOE中默认是8卡训练，所以我们需要调整下/home/aistudio/PaddleDetection/configs/ppyoloe/_base_/optimizer_80e.yml中的学习率，具体如下：

epoch: 80

LearningRate:
  base_lr: 0.000125   # 这里在原先0.001的基础上除了8
  schedulers:
    - name: CosineDecay
      max_epochs: 96
    - name: LinearWarmup
      start_factor: 0.
      epochs: 5

OptimizerBuilder:
  optimizer:
    momentum: 0.9
    type: Momentum
  regularizer:
    factor: 0.0005
    type: L2

# 安装所需依赖
!pip install pycocotools
# 导入package
!pip install -r ~/PaddleDetection/requirements.txt

# 训练
%cd /home/aistudio/PaddleDetection
!python tools/train.py -c configs/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco.yml --amp --eval --use_vdl True --vdl_log_dir vdl_log_dir/scalar

我们可以通过VisualDL服务，进行训练的可视化，具体如下：

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点击进入VisualDL以后，我们就可以看到可视化的结果如下：

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五、模型评估

# 评估
%cd /home/aistudio/PaddleDetection
!python tools/eval.py -c configs/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco.yml -o weights=output/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco/best_model.pdparams

根据instances_val2017.json文件提取除image文件夹中的验证集图片

import json
import shutil
import os
if not os.path.exists('test'):
    os.chdir('/home/aistudio/work/dataset')
    os.mkdir('test')
datasets_path = '/home/aistudio/work/dataset/'
img_dir = '/home/aistudio/work/dataset/image'
annotion_dir = '/home/aistudio/work/dataset/test'
f = open('{}instances_val2017.json'.format(datasets_path), encoding='utf-8')
gt = json.load(f)

lst = []
for img_info in gt['images']:
    lst.append(img_info['file_name'])

for fileNum in lst:
    if not os.path.isdir(fileNum):
        imgName = os.path.join(img_dir, fileNum)
        print(imgName)
        shutil.copy(imgName, annotion_dir)

六、模型预测

# 预测
%cd /home/aistudio/PaddleDetection
!python tools/infer.py -c configs/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco.yml -o weights=output/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco/best_model.pdparams --infer_dir=/home/aistudio/work/dataset/test --output_dir infer_output/

推理结果如下：

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七、模型导出

PP-YOLO-SOD在GPU上部署或者速度测试需要通过tools/export_model.py导出模型。

%cd /home/aistudio/PaddleDetection
!python tools/export_model.py -c configs/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco.yml -o weights=output/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco/best_model.pdparams

八、模型部署

# 选一张验证集图片测试部署效果
%cd /home/aistudio/PaddleDetection
!python deploy/python/infer.py --model_dir=/home/aistudio/PaddleDetection/output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco --image_file=/home/aistudio/work/dataset/test/421.jpg --device=GPU --save_images=True --threshold=0.25  --slice_infer --slice_size 500 500 --overlap_ratio 0.25 0.25 --combine_method=nms --match_threshold=0.6 --match_metric=ios

推理结果如下：

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总结

PP-YOLOE-SOD 是PaddleDetection团队自研的小目标检测特色模型，使用数据集分布相关的基于向量的DFL算法和针对小目标优化的中心先验优化策略，并且在模型的Neck(FPN)结构中加入Transformer模块，以及结合增加P2层、使用large size等策略，最终在多个小目标数据集上达到极高的精度。
不通过切图拼图而直接使用原图或子图去训练评估预测，推荐使用 PP-YOLOE-SOD 模型，更多细节和消融实验可参照COCO模型和VisDrone模型。
通过此次项目实践，我学到了很多以往没有掌握的知识技能，比如以往没有使用过COCO格式的数据集，在此次项目实践中，使用到了它，并将其掌握。

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