YOLO(只看一次)算法详情
这篇博客主要介绍下YOLO v1算法(CVPR2016的文章)。YOLO是目前比较流行的object detection算法,速度快且结构简单,其他的object detection算法如faster RCNN,SSD相信大家也不陌生,以后有机会再介绍。另外提一下,这里算法部分介绍的是YOLO的第一个版本,而现在YOLO的官网上已经有YOLO v2的实现了,这个后续再介绍。
论文名称:You only look once unified real-time object detection
论文链接
1、YOLO v1 算法内容
作者在YOLO算法中把物体检测(object detection)问题处理成回归问题,用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。
YOLO算法的优点:1、YOLO的速度非常快。在Titan X GPU上的速度是45 fps(frames per second),加速版的YOLO差不多是150fps。2、YOLO是基于图像的全局信息进行预测的。这一点和基于sliding window以及region proposal等检测算法不一样。与Fast R-CNN相比,YOLO在误检测(将背景检测为物体)方面的错误率能降低一半多。3、YOLO可以学到物体的generalizable representations。可以理解为泛化能力强。4、准确率高,有实验证明。
算法结构图如Fig1:结构上主要的特点就是 unified detection,不再是原来许多步骤组成的物体检测,这使得模型的运行速度快,可以直接学习图像的全局信息,且可以end-to-end训练。
算法首先把输入图像划分成S*S的格子,然后对每个格子都预测B个bounding boxes,每个bounding box都包含5个预测值:x,y,w,h和confidence。x,y就是bounding box的中心坐标,与grid cell对齐(即相对于当前grid cell的偏移值),使得范围变成0到1;w和h进行归一化(分别除以图像的w和h,这样最后的w和h就在0到1范围)。原文如下:
另外每个格子都预测C个假定类别的概率。在本文中作者取S=7,B=2,C=20(因为PASCAL VOC有20个类别),所以最后有7*7*30个tensor。如Fig2,比较好理解。
这里confidence的计算公式如下:
每个bounding box都对应一个confidence score,如果grid cell里面没有object,confidence就是0,如果有,则confidence score等于预测的box和ground truth的IOU值,见上面公式。所以如何判断一个grid cell中是否包含object呢?答案是:如果一个object的ground truth的中心点坐标在一个grid cell中,那么这个grid cell就是包含这个object,也就是说这个object的预测就由该grid cell负责。
每个grid cell都预测C个类别概率,表示一个grid cell在包含object的条件下属于某个类别的概率,如下图:
下面截图连接上面。注意grid cell和bounding box的区别,类别概率是针对grid cell的。
这个乘法具体是怎么做的呢?请看下图:每个bounding box的confidence和每个类别的score相乘,得到每个bounding box属于哪一类的confidence score。
即得到每个bounding box属于哪一类的confidence score。也就是说最后会得到20*(7*7*2)=20*98的score矩阵,括号里面是bounding box的数量,20代表类别。接下来的操作都是20个类别轮流进行:在某个类别中(即矩阵的某一行),将得分少于阈值(0.2)的设置为0,然后再按得分从高到低排序。最后再用NMS算法去掉重复率较大的bounding box(NMS:针对某一类别,选择得分最大的bounding box,然后计算它和其它bounding box的IOU值,如果IOU大于0.5,说明重复率较大,该得分设为0,如果不大于0.5,则不改;这样一轮后,再选择剩下的score里面最大的那个bounding box,然后计算该bounding box和其它bounding box的IOU,重复以上过程直到最后)。最后每个bounding box的20个score取最大的score,如果这个score大于0,那么这个bounding box就是这个socre对应的类别(矩阵的行),如果小于0,说明这个bounding box里面没有物体,跳过即可。具体细节参考最后的参考资料1。
网络方面主要采用GoogLeNet,卷积层主要用来提取特征,全连接层主要用来预测类别概率和坐标。最后的输出是7*7*30,这个30前面也解释过了,7*7是grid cell的数量。这里注意下实现的细节可能人人都不大一样,比如对inception的改动,最后几层的全连接层的改动等等,但是重点在于最后一层的输出是7*7*30。
另外两个小细节:1、作者先在ImageNet数据集上预训练网络,而且网络只采用fig3的前面20个卷积层,输入是224*224大小的图像。然后在检测的时候再加上随机初始化的4个卷积层和2个全连接层,同时输入改为更高分辨率的448*448。2、Relu层改为pRelu,即当x<0时,激活值是0.1*x,而不是传统的0。
损失函数方面,作者采用sum-squared error的方式把localization error(bounding box的坐标误差)和classificaton error整合在一起。但是如果二者的权值一致,容易导致模型不稳定,训练发散。因为很多grid cell是不包含物体的,这样的话很多grid cell的confidence score为0。所以采用设置不同权重方式来解决,一方面提高localization error的权重,另一方面降低没有object的box的confidence loss权值,loss权重分别是5和0.5。而对于包含object的box的confidence loss权值还是原来的1。详见下面的原文解释和loos function函数。
这里详细讲一下loss function。在loss function中,前面两行表示localization error(即坐标误差),第一行是box中心坐标(x,y)的预测,第二行为宽和高的预测。这里注意用宽和高的开根号代替原来的宽和高,这样做主要是因为相同的宽和高误差对于小的目标精度影响比大的目标要大。举个例子,原来w=10,h=20,预测出来w=8,h=22,跟原来w=3,h=5,预测出来w1,h=7相比,其实前者的误差要比后者小,但是如果不加开根号,那么损失都是一样:4+4=8,但是加上根号后,变成0.15和0.7。
第三、四行表示bounding box的confidence损失,就像前面所说的,分成grid cell包含与不包含object两种情况。这里注意下因为每个grid cell包含两个bounding box,所以只有当ground truth 和该网格中的某个bounding box的IOU值最大的时候,才计算这项。
第五行表示预测类别的误差,注意前面的系数只有在grid cell包含object的时候才为1。
所以具体实现的时候是什么样的过程呢?
训练的时候:输入N个图像,每个图像包含M个objec,每个object包含4个坐标(x,y,w,h)和1个label。然后通过网络得到7*7*30大小的三维矩阵。每个1*30的向量前5个元素表示第一个bounding box的4个坐标和1个confidence,第6到10元素表示第二个bounding box的4个坐标和1个confidence。最后20个表示这个grid cell所属类别。注意这30个都是预测的结果。然后就可以计算损失函数的第一、二 、五行。至于第二三行,confidence可以根据ground truth和预测的bounding box计算出的IOU和是否有object的0,1值相乘得到。真实的confidence是0或1值,即有object则为1,没有object则为0。 这样就能计算出loss function的值了。
测试的时候:输入一张图像,跑到网络的末端得到7*7*30的三维矩阵,这里虽然没有计算IOU,但是由训练好的权重已经直接计算出了bounding box的confidence。然后再跟预测的类别概率相乘就得到每个bounding box属于哪一类的概率。
YOLO算法的缺点:
1、位置精确性差,对于小目标物体以及物体比较密集的也检测不好,比如一群小鸟。
2、YOLO虽然可以降低将背景检测为物体的概率,但同时导致召回率较低。
问题:
一个grid cell中是否有object怎么界定?
首先要明白grid cell的含义,以文中7*7为例,这个size其实就是对输入图像(假设是224*224)不断提取特征然后sample得到的(缩小了32倍),然后就是把输入图像划分成7*7个grid cell,这样输入图像中的32个像素点就对应一个grid cell。回归正题,那么我们有每个object的标注信息,也就是知道每个object的中心点坐标在输入图像的哪个位置,那么不就相当于知道了每个object的中心点坐标属于哪个grid cell了吗,而只要object的中心点坐标落在哪个grid cell中,这个object就由哪个grid cell负责预测,也就是该grid cell包含这个object。另外由于一个grid cell会预测两个bounding box,实际上只有一个bounding box是用来预测属于该grid cell的object的,因为这两个bounding box到底哪个来预测呢?答案是:和该object的ground truth的IOU值最大的bounding box。
参考资料:
1、https://docs.google.com/presentation/d/1aeRvtKG21KHdD5lg6Hgyhx5rPq_ZOsGjG5rJ1HP7BbA/pub?start=false&loop=false&delayms=3000&slide=id.p
2、http://blog.****.net/tangwei2014/article/details/50915317
3、https://zhuanlan.zhihu.com/p/25236464
4、https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786
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epoll简介及触发模式(accept、read、send)-epoll的简单介绍 epoll在LT和ET模式下的读写方式 一、epoll的接口非常简单,一共就三个函数:1. int epoll_create(int size);创建一个epoll的句柄,size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。这个参数不同于select中的第一个参数,给出最大监听的fd+1的值。需要注意的是,当创建好epoll句柄后,它就是会占用一个fd值,在linux下如果查看/proc/进程id/fd/,是能够看到这个fd的,所以在使用完epoll后,必须调用close关闭,否则可能导致fd被耗尽。2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);epoll的事件注册函数,它不同与select是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件,而是在这里先注册要监听的事件类型。第一个参数是epoll_create的返回值,第二个参数表示动作,用三个宏来表示:EPOLL_CTL_ADD:注册新的fd到epfd中;EPOLL_CTL_MOD:修改已经注册的fd的监听事件;EPOLL_CTL_DEL:从epfd中删除一个fd;第三个参数是需要监听的fd,第四个参数是告诉内核需要监听什么事,struct epoll_event结构如下:struct epoll_event { __uint32_t events; /* Epoll events */ epoll_data_t data; /* User data variable */};events可以是以下几个宏的集合:EPOLLIN :表示对应的文件描述符可以读(包括对端SOCKET正常关闭); EPOLLIN事件:EPOLLIN事件则只有当对端有数据写入时才会触发,所以触发一次后需要不断读取所有数据直到读完EAGAIN为止。否则剩下的数据只有在下次对端有写入时才能一起取出来了。现在明白为什么说epoll必须要求异步socket了吧?如果同步socket,而且要求读完所有数据,那么最终就会在堵死在阻塞里。 EPOLLOUT:表示对应的文件描述符可以写; EPOLLOUT事件:EPOLLOUT事件只有在连接时触发一次,表示可写,其他时候想要触发,那要先准备好下面条件:1.某次write,写满了发送缓冲区,返回错误码为EAGAIN。2.对端读取了一些数据,又重新可写了,此时会触发EPOLLOUT。简单地说:EPOLLOUT事件只有在不可写到可写的转变时刻,才会触发一次,所以叫边缘触发,这叫法没错的!其实,如果真的想强制触发一次,也是有办法的,直接调用epoll_ctl重新设置一下event就可以了,event跟原来的设置一模一样都行(但必须包含EPOLLOUT),关键是重新设置,就会马上触发一次EPOLLOUT事件。1. 缓冲区由满变空.2.同时注册EPOLLIN | EPOLLOUT事件,也会触发一次EPOLLOUT事件这个两个也会触发EPOLLOUT事件 EPOLLPRI:表示对应的文件描述符有紧急的数据可读(这里应该表示有带外数据到来);EPOLLERR:表示对应的文件描述符发生错误;EPOLLHUP:表示对应的文件描述符被挂断;EPOLLET: 将EPOLL设为边缘触发(Edge Triggered)模式,这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。EPOLLONESHOT:只监听一次事件,当监听完这次事件之后,如果还需要继续监听这个socket的话,需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);等待事件的产生,类似于select调用。参数events用来从内核得到事件的集合,maxevents告之内核这个events有多大,这个maxevents的值不能大于创建epoll_create时的size,参数timeout是超时时间(毫秒,0会立即返回,-1将不确定,也有说法说是永久阻塞)。该函数返回需要处理的事件数目,如返回0表示已超时。-------------------------------------------------------------------------------------------- 从man手册中,得到ET和LT的具体描述如下EPOLL事件有两种模型:Edge Triggered (ET)Level Triggered (LT)假如有这样一个例子:1. 我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据3. 调用epoll_wait(2),并且它会返回RFD,说明它已经准备好读取操作4. 然后我们读取了1KB的数据5. 调用epoll_wait(2)......Edge Triggered 工作模式:如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志,那么在第5步调用epoll_wait(2)之后将有可能会挂起,因为剩余的数据还存在于文件的输入缓冲区内,而且数据发出端还在等待一个针对已经发出数据的反馈信息。只有在监视的文件句柄上发生了某个事件的时候 ET 工作模式才会汇报事件。因此在第5步的时候,调用者可能会放弃等待仍在存在于文件输入缓冲区内的剩余数据。在上面的例子中,会有一个事件产生在RFD句柄上,因为在第2步执行了一个写操作,然后,事件将会在第3步被销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据,因此我们在第5步调用 epoll_wait(2)完成后,是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候,必须使用非阻塞套接口,以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。最好以下面的方式调用ET模式的epoll接口,在后面会介绍避免可能的缺陷。 i 基于非阻塞文件句柄 ii 只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时才需要挂起,等待。但这并不是说每次read时都需要循环读,直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成,当read返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时,就可以确定此时缓冲中已没有数据了,也就可以认为此事读事件已处理完成。Level Triggered 工作模式相反的,以LT方式调用epoll接口的时候,它就相当于一个速度比较快的poll(2),并且无论后面的数据是否被使用,因此他们具有同样的职能。因为即使使用ET模式的epoll,在收到多个chunk的数据的时候仍然会产生多个事件。调用者可以设定EPOLLONESHOT标志,在 epoll_wait(2)收到事件后epoll会与事件关联的文件句柄从epoll描述符中禁止掉。因此当EPOLLONESHOT设定后,使用带有 EPOLL_CTL_MOD标志的epoll_ctl(2)处理文件句柄就成为调用者必须作的事情。然后详细解释ET, LT:LT(level triggered)是缺省的工作方式,并且同时支持block和no-block socket.在这种做法中,内核告诉你一个文件描述符是否就绪了,然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作,内核还是会继续通知你的,所以,这种模式编程出错误可能性要小一点。传统的select/poll都是这种模型的代表.ET(edge-triggered)是高速工作方式,只支持no-block socket。在这种模式下,当描述符从未就绪变为就绪时,内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪,并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知,直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如,你在发送,接收或者接收请求,或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误)。但是请注意,如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪),内核不会发送更多的通知(only once),不过在TCP协议中,ET模式的加速效用仍需要更多的benchmark确认(这句话不理解)。在许多测试中我们会看到如果没有大量的idle -connection或者dead-connection,epoll的效率并不会比select/poll高很多,但是当我们遇到大量的idle- connection(例如WAN环境中存在大量的慢速连接),就会发现epoll的效率大大高于select/poll。(未测试)另外,当使用epoll的ET模型来工作时,当产生了一个EPOLLIN事件后,读数据的时候需要考虑的是当recv返回的大小如果等于请求的大小,那么很有可能是缓冲区还有数据未读完,也意味着该次事件还没有处理完,所以还需要再次读取: 这里只是说明思路(参考《UNIX网络编程》) while(rs) {buflen = recv(activeevents[i].data.fd, buf, sizeof(buf), 0);if(buflen < 0){// 由于是非阻塞的模式,所以当errno为EAGAIN时,表示当前缓冲区已无数据可读// 在这里就当作是该次事件已处理处.if(errno == EAGAIN)break; else return; }else if(buflen == 0) { // 这里表示对端的socket已正常关闭. } if(buflen == sizeof(buf) rs = 1; // 需要再次读取 else rs = 0; } 还有,假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发,当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回,返回-1表示出错。在socket_send内部,当写缓冲已满(send返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send内部,但暂没有更好的办法. ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen) { ssize_t tmp; size_t total = buflen; const char *p = buffer; while(1) { tmp = send(sockfd, p, total, 0); if(tmp < 0) { // 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1. if(errno == EINTR) return -1; // 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满, // 在这里做延时后再重试. if(errno == EAGAIN) { usleep(1000); continue; } return -1; } if((size_t)tmp == total) return buflen; total -= tmp; p += tmp; } return tmp; } 二、epoll在LT和ET模式下的读写方式 在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK) 从字面上看, 意思是: * EAGAIN: 再试一次 * EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block * perror输出: Resource temporarily unavailable 总结: 这个错误表示资源暂时不够, 可能read时, 读缓冲区没有数据, 或者, write时,写缓冲区满了 。 遇到这种情况, 如果是阻塞socket, read/write就要阻塞掉。 而如果是非阻塞socket, read/write立即返回-1, 同 时errno设置为EAGAIN. 所以, 对于阻塞socket, read/write返回-1代表网络出错了. 但对于非阻塞socket, read/write返回-1不一定网络真的出错了. 可能是Resource temporarily unavailable. 这时你应该再试, 直到Resource available. 综上, 对于non-blocking的socket, 正确的读写操作为: 读: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续读 写: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续写 对于select和epoll的LT模式, 这种读写方式是没有问题的. 但对于epoll的ET模式, 这种方式还有漏洞. epoll的两种模式 LT 和 ET
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print dir; print bytes; print xA; print xB; main Printf函数通过F#的反射机制和.NET的ToString方法来解析“%A”模式,适用于任何类型的值,也可以通过F#中的print_any和print_to_string函数来完成类似的功能。值和函数(Values and Functions) 在F#中函数也是值,F#处理它们的语法也是类似的。 let n = 10let add a b = a + blet addFour = add 4let result = addFour n printfn "result = %i" result 可以看到定义值n和函数add的语法很类似,只不过add还有两个参数。对于add来说a + b的值自动作为其返回值,也就是说在F#中我们不需要显式地为函数定义返回值。对于函数addFour来说,它定义在add的基础上,它只向add传递了一个参数,这样对于不同的参数addFour将返回不同的值。考虑数学中的函数概念,F(x, y) = x + y,G(y) = F(4, y),实际上G(y) = 4 + y,G也是一个函数,它接收一个参数,这个地方是不是很类似?这种只向函数传递部分参数的特性称为函数的柯里化(curried function)。 当然对某些函数来说,传递部分参数是无意义的,此时需要强制提供所有参数,可是将参数括起来,将它们转换为元组(tuple)。下面的例子将不能编译通过: let sub(a, b) = a - blet subFour = sub 4 必须为sub提供两个参数,如sub(4, 5),这样就很像C#中的方法调用了。 对于这两种方式来说,前者具有更高的灵活性,一般可优先考虑。 如果函数的计算过程中需要定义一些中间值,我们应当将这些行进行缩进: let halfWay a b = let dif = b - a let mid = dif / 2 mid + a 需要注意的是,缩进时要用空格而不是Tab,如果你不想每次都按几次空格键,可以在VS中设置,将Tab字符自动转换为空格;虽然缩进的字符数没有限制,但一般建议用4个空格。而且此时一定要用在文件开头添加#light指令。作用域(Scope)作用域是编程语言中的一个重要的概念,它表示在何处可以访问(使用)一个标识符或类型。所有标识符,不管是函数还是值,其作用域都从其声明处开始,结束自其所处的代码块。对于一个处于最顶层的标识符而言,一旦为其赋值,它的值就不能修改或重定义了。标识符在定义之后才能使用,这意味着在定义过程中不能使用自身的值。 let defineMessage = let message = "Help me" print_endline message // error 对于在函数内部定义的标识符,一般而言,它们的作用域会到函数的结束处。 但可使用let关键字重定义它们,有时这会很有用,对于某些函数来说,计算过程涉及多个中间值,因为值是不可修改的,所以我们就需要定义多个标识符,这就要求我们去维护这些标识符的名称,其实是没必要的,这时可以使用重定义标识符。但这并不同于可以修改标识符的值。你甚至可以修改标识符的类型,但F#仍能确保类型安全。所谓类型安全,其基本意义是F#会避免对值的错误操作,比如我们不能像对待字符串那样对待整数。这个跟C#也是类似的。 let changeType = let x = 1 let x = "change me" let x = x + 1 print_string x 在本例的函数中,第一行和第二行都没问题,第三行就有问题了,在重定义x的时候,赋给它的值是x + 1,而x是字符串,与1相加在F#中是非法的。 另外,如果在嵌套函数中重定义标识符就更有趣了。 let printMessages = let message = "fun value" printfn "%s" message; let innerFun = let message = "inner fun value" printfn "%s" message innerFun printfn "%s" message printMessages 打印结果: fun value inner fun valuefun value 最后一次不是inner fun value,因为在innerFun仅仅将值重新绑定而不是赋值,其有效范围仅仅在innerFun内部。递归(Recursion)递归是编程中的一个极为重要的概念,它表示函数通过自身进行定义,亦即在定义处调用自身。在FP中常用于表达命令式编程的循环。很多人认为使用递归表示的算法要比循环更易理解。 使用rec关键字进行递归函数的定义。看下面的计算阶乘的函数: let rec factorial x = match x with | x when x < 0 -> failwith "value must be greater than or equal to 0" | 0 -> 1 | x -> x * factorial(x - 1) 这里使用了模式匹配(F#的一个很棒的特性),其C#版本为: public static long Factorial(int n) { if (n < 0) { throw new ArgumentOutOfRangeException("value must be greater than or equal to 0"); } if (n == 0) { return 1; } return n * Factorial (n - 1); } 递归在解决阶乘、Fibonacci数列这样的问题时尤为适合。但使用的时候要当心,可能会写出不能终止的递归。匿名函数(Anonymous Function) 定义函数的时候F#提供了第二种方式:使用关键字fun。有时我们没必要给函数起名,这种函数就是所谓的匿名函数,有时称为lambda函数,这也是C#3.0的一个新特性。比如有的函数仅仅作为一个参数传给另一个函数,通常就不需要起名。在后面的“列表”一节中你会看到这样的例子。除了fun,我们还可以使用function关键字定义匿名函数,它们的区别在于后者可以使用模式匹配(本文后面将做介绍)特性。看下面的例子: let x = (fun x y -> x + y) 1 2let x1 = (function x -> function y -> x + y) 1 2let x2 = (function (x, y) -> x + y) (1, 2) 我们可优先考虑fun,因为它更为紧凑,在F#类库中你能看到很多这样的例子。 注意:本文中的代码均在F# 1.9.4.17版本下编写,在F# CTP 1.9.6.0版本下可能不能通过编译。 F#系列随笔索引页面