如何使用TensorFlow追踪千年隼号

作者：Nick Bourdakos

摘要：本文以星球大战中的千年隼号为例，介绍了如何使用强大的PowerAI来进行对象检测。

活动中的自定义对象检测（ 完整视频地址 ）

当前，大多数的大型科技公司（如IBM、Google、Microsoft和Amazon）都有自己的视觉识别产品。一些小公司也提供了类似的产品，如Clarifai。但是他们都没有提供对象检测API。

下面两张图片都使用了相同的Watson Visual Recognition默认分类器进行标记。不过，第一张图片首先通过了一个对象检测模型。

对象检测比视觉识别先进得多。但是如果想要进行对象检测，你就不得不自己动手了。

根据不同的使用情况，可能并不需要自定义对象检测模型。 TensorFlow的对象检测API提供了一些基于COCO数据集的不同速度和准确度的模型。

这是COCO模型可检测对象的完整列表：

如果想要检测不在此列表中的东西，则必须构建自己的自定义对象检测器。

标注图片

训练自己的模型需要做很多工作。需要收集大量的图像，并标注它们。标注包括指定对象坐标和相应的标签。对于包含两个钛战机的图像，标注的结果是这样的：

				<annotation>
				<folder>images</folder>
				<filename>image1.jpg</filename>
				<size>
				<width>1000</width>
				<height>563</height>
				</size>
				<segmented>0</segmented>
				<object>
				<name>Tie Fighter</name>
				<bndbox>
				<xmin>112</xmin>
				<ymin>281</ymin>
				<xmax>122</xmax>
				<ymax>291</ymax>
				</bndbox>
				</object>
				<object>
				<name>Tie Fighter</name>
				<bndbox>
				<xmin>87</xmin>
				<ymin>260</ymin>
				<xmax>95</xmax>
				<ymax>268</ymax>
				</bndbox>
				</object>
				</annotation>
			

针对星球大战模型，我收集了308个图片，每张图片包含了两到三个对象。我建议针对每个对象找出的200-300个样本图片。

我们是否需要为这几百张图片写一大推的xml呢？

当然不用！有很多标注工具，比如labelImg和RectLabel。我使用的是RectLabel，但它只能在macOS上使用。不过，还是有很多工作要做的。我花了大约三四个小时的时间来标注整个数据集。创建标注时，请将其导出为PASCAL VOC格式。

在运行脚本准备数据之前，还需要做一些设置工作。

克隆代码库

从 这里 克隆代码库。目录结构如下所示：

				models
				|-- annotations
				|   |-- label_map.pbtxt
				|   |-- trainval.txt
				|   `-- xmls
				|       |-- 1.xml
				|       |-- 2.xml
				|       |-- 3.xml
				|       `-- ...
				|-- images
				|   |-- 1.jpg
				|   |-- 2.jpg
				|   |-- 3.jpg
				|   `-- ...
				|-- object_detection
				|   `-- ...
				`-- ...
			

这里已经包含了所有的训练数据，开箱即用。但是如果要用自己的数据创建模型，那么需要将你自己的训练图像添加到images目录中，将XML标注添加到annotations/xmls目录中，然后更新trainval.txt和label_map.pbtxt。

trainval.txt是一个文件名列表，用于查找和关联JPG和XML文件。下面的trainval.txt列表让我们可以找到abc.jpg、abc.xml、123.jpg、123.xml、xyz.jpg和xyz.xml：

				abc
				123
				xyz
			

注意：请确保JPG和XML文件的文件名除了扩展名之外是一样的。

label_map.pbtxt是我们要检测的对象列表。内容是这样的：

				item {
				id: 1
				name: 'Millennium Falcon'
				}
				item {
				id: 2
				name: 'Tie Fighter'
				}
			

运行脚本

首先，安装Python和pip，并安装脚本需要的组件：

pip install -r requirements.txt

在PYTHONPATH中加入models和models/slim：

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim

重要提示：每次打开终端后都要运行一遍，或者添加到~/.bashrc文件中。

运行脚本：

python object_detection/create_tf_record.py

脚本运行结束之后，将会得到train.record和val.record文件。我们将用这两个文件来训练模型。

下载模型

即使使用多个GPU，从头开始训练对象检测器也可能需要数天的时间。为了加速训练，我们将采用一个在不同数据集上训练过的对象检测器，并重新设置它的一些参数来初始化我们的新模型。

你可以从这个模型集市上下载模型。每个模型的准确性和速度都不一样。我使用的是faster_rcnn_resnet101_coco。

把所有的model.ckpt文件提取出来并复制到代码库的根目录。

faster_rcnn_resnet101.config是faster_rcnn_resnet101_coco模型的配置文件。如果使用另一个模型，则可以在 这里 找到相对应的配置文件。

准备训练

运行下面的脚本，训练开始了！

				python object_detection/train.py \
				--logtostderr \
				--train_dir=train \
				--pipeline_config_path=faster_rcnn_resnet101.config
			

注意：将pipeline_config_path替换为配置文件实际的路径。

				global step 1:
				global step 2:
				global step 3:
				global step 4:
				...
			

好极了！开始运行了！

10分钟后。

				global step 41:
				global step 42:
				global step 43:
				global step 44:
				...
			

电脑开始冒烟了

				global step 71:
				global step 72:
				global step 73:
				global step 74:
				...
			

这东西要运行多久呢？ 视频中使用的模型要运行22000步。如果使用的是MacBook Pro，假设每15秒左右完成一步，以这样的速度，大约需要三到四天的时间才能获得一个差不多的模型。太费时间了！！！

救世主PowerAI强势出击！

PowerAI

PowerAI让用户可以在配置了P100 GPU的IBM Power Systems上快速训练模型！

大概只用了一个小时的时间就训练了一万步。不过，这只用了一个GPU。 PowerAI的真正威力是能够以高达95％的效率在数百个GPU上进行分布式的深度学习。

在PowerAI的帮助下，IBM创造了在7个小时内识别一张新图像达到33.8％准确率的记录。它超过了微软以前的行业纪录，在10天内达到29.9％的准确率。

太快了!

创建一个Nimbix账号

Nimbix为开发者提供了在PowerAI平台上免费处理十个小时的试用帐户。你可以在 这里 进行注册。

注意：这个过程不是自动的，所以可能需要24小时才能审批通过。

申请通过后，你将收到一封电子邮件，其中包含有关确认和创建帐户的说明。

现在，你可以在 这里 登录了。

部署PowerAI Notebooks应用

首先搜索PowerAI Notebooks。

点击，然后选择 TensorFlow。

选择机器类型：32 thread POWER8, 128GB RAM, 1x P100 GPU w/NVLink (np8g1)。

服务器开启，将显示以下仪表板面板。当服务器的Status变为Processing时，就可以访问服务器了。

点击(click to show)获取密码。

然后点击Click here to connect启动Notebook。

使用用户名nimbix和先前提供的密码进行登录。

开始训练

点击New下拉菜单并选择Terminal，打开一个新的终端窗口。

跳出一个熟悉的界面：

注意：该终端可能不能在Safari中运行。

训练的步骤与我们在本地进行训练的步骤相同。如果你使用我的训练数据，那么可以克隆我的代码库：

git clone [https://github.com/bourdakos1/Custom-Object-Detection.git](https://github.com/bourdakos1/Custom-Object-Detection.git)

然后cd进入根目录：

cd Custom-Object-Detection

运行下面这个命令，下载我们之前提到的预先训练好的faster_rcnn_resnet101_coco模型。

				wget [http://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/object_detection/faster_rcnn_resnet101_coco_11_06_2017.tar.gz](http://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/object_detection/faster_rcnn_resnet101_coco_11_06_2017.tar.gz)
				tar -xvf faster_rcnn_resnet101_coco_11_06_2017.tar.gz
				mv faster_rcnn_resnet101_coco_11_06_2017/model.ckpt.* .
			

然后，再次设置PYTHONPATH，因为这是一个新的终端：

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim

最后运行训练命令：

				python object_detection/train.py \
				--logtostderr \
				--train_dir=train \
				--pipeline_config_path=faster_rcnn_resnet101.config
			

下载模型

数据越多，则需要的步骤也越多。我的模型在接近4500步的时候非常稳定。然后，在大约20000步时达到峰值。我甚至做了20万步的训练，但是效果并不理想。

我建议每5000步左右下载一次模型，对其进行评估，以确保你的方向是正确的。

点击左上角的Jupyter徽标，打开Custom-Object-Detection/train。

下载编号最大的model.ckpt文件。

• model.ckpt-STEP_NUMBER.data-00000-of-00001
• model.ckpt-STEP_NUMBER.index
• model.ckpt-STEP_NUMBER.meta

注意：一次只能下载一个文件。

注意：完成后，请务必点击机器上的红色电源按钮。否则，记时不会停止，时间会继续走下去。

导出推理图

要在代码中使用模型，需要将检查点文件（model.ckpt-STEP_NUMBER.*）转换为 推理图 。

将刚刚下载的检查点文件复制到代码库的根目录中。

然后运行这个命令：

				python object_detection/export_inference_graph.py \
				--input_type image_tensor \
				--pipeline_config_path faster_rcnn_resnet101.config \
				--trained_checkpoint_prefix model.ckpt-STEP_NUMBER \
				--output_directory output_inference_graph
			

记住执行：

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim

这时，应该可以看到一个新的output_inference_graph目录和frozen_inference_graph.pb文件。这就是我们需要的文件。

测试模型

现在运行以下命令：

python object_detection/object_detection_runner.py

它会在test_images目录中的所有图像上运行output_inference_graph/frozen_inference_graph.pb中的对象检测模型，并将结果输出到output/test_images目录中。

结果

点击此处查看在“星球大战：原力觉醒”某个片段上运行模型后得到的结果。

End.

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