目标检测算法之YOLO系列算法的Anchor聚类

拼搏现实的明天。 2023-06-19 04:19 1阅读 0赞

# 前言 #

之前已经讲了一些目标检测原理性的东西了，今天讲一个偏工程一点的东西，就是如何在使用YOLO算法的时候针对自己的数据集获得合适的Anchor？

# 原理 #

## Anchor如何获得？ ##

如何获得Anchor的算法在前面讲解YOLOv2原理的时候已经说清楚了，推文地址如下：https://mp.weixin.qq.com/s/4PPhCpdna4AWgbEWhunNTQ 。我们再复习一下Anchor的获得策略。

在Faster-RCNN中，Anchor都是手动设定的，YOLOv2使用k-means聚类算法对训练集中的边界框做了聚类分析，尝试找到合适尺寸的Anchor。另外作者发现如果采用标准的k-means聚类，在box的尺寸比较大的时候其误差也更大，而我们希望的是误差和box的尺寸没有太大关系。所以通过IOU定义了如下的距离函数，使得误差和box的大小无关：  
 d ( b o x , c e n t r o i d ) = 1 − I O U ( b o x , c e n t r o i d ) d(box,centroid)=1-IOU(box,centroid) d(box,centroid)=1−IOU(box,centroid)

Fig2展示了聚类的簇的个数和IOU之间的关系，两条曲线分别代表了VOC和COCO数据集的测试结果。最后结合不同的K值对召回率的影响，论文选择了K=5，Figure2中右边的示意图是选出来的5个box的大小，这里紫色和黑色也是分别表示两个不同的数据集，可以看出其基本形状是类似的。而且发现聚类的结果和手动设置的anchor box大小差别显著。聚类的结果中多是高瘦的box，而矮胖的box数量较少，这也比较符合数据集中目标的视觉效果。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3Rfc29ydA_size_16_color_FFFFFF_t_70]

在结果测试时，YOLOv2采用的5种Anchor可以达到的Avg IOU是61，而Faster-RCNN采用9种Anchor达到的平均IOU是60.9，也即是说本文仅仅选取5种Anchor就可以达到Faster-RCNN中9种Anchor的效果。如Table1所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3Rfc29ydA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## K-means聚类 ##

聚类指的是把集合，分组成多个类，每个类中的对象都是彼此相似的。K-means是聚类中最常用的方法之一，它是基于点与点距离的相似度来计算最佳类别归属。在使用该方法前，要注意：

*  对数据异常值的处理
 *  对数据标准化处理（x-min(x))/(max(x)-min(x)）
 *  每一个类别的数量要大体均等
 *  不同类别间的特质值应该差异较大

在这里倒是没有严格的去执行上面的步骤，直接按照k-means的算法步骤执行即可。k-means聚类的算法运行过程可以总结如下：  
（1）选择k个初始聚类中心

（2）计算每个对象与这k个中心各自的距离，按照最小距离原则分配到最邻近聚类

（3）使用每个聚类中的样本均值作为新的聚类中心

（4）重复步骤（2）和（3）直到聚类中心不再变化

（5）结束，得到k个聚类

# 代码实现 #

有了上面的理论支持我们就可以比较容易的写出聚类Anchor的代码了，直接上代码，里面几乎每行我都标注了注释，所以就不再赘述代码了。在使用代码的时候注意替换xml文件所在的路径，需要聚类的Anchor数目还有输入到YOLO网络中的图片大小，就可以执行代码获得我们想要的Anchor了。

#coding=utf-8
    import xml.etree.ElementTree as ET
    import numpy as np
    
     
    def iou(box, clusters):
        """
        计算一个ground truth边界盒和k个先验框(Anchor)的交并比(IOU)值。
        参数box: 元组或者数据，代表ground truth的长宽。
        参数clusters: 形如(k,2)的numpy数组，其中k是聚类Anchor框的个数
        返回：ground truth和每个Anchor框的交并比。
        """
        x = np.minimum(clusters[:, 0], box[0])
        y = np.minimum(clusters[:, 1], box[1])
        if np.count_nonzero(x == 0) > 0 or np.count_nonzero(y == 0) > 0:
            raise ValueError("Box has no area")
        intersection = x * y
        box_area = box[0] * box[1]
        cluster_area = clusters[:, 0] * clusters[:, 1]
        iou_ = intersection / (box_area + cluster_area - intersection)
        return iou_
    
    
    def avg_iou(boxes, clusters):
        """
        计算一个ground truth和k个Anchor的交并比的均值。
        """
        return np.mean([np.max(iou(boxes[i], clusters)) for i in range(boxes.shape[0])])
    
    def kmeans(boxes, k, dist=np.median):
        """
        利用IOU值进行K-means聚类
        参数boxes: 形状为(r, 2)的ground truth框，其中r是ground truth的个数
        参数k: Anchor的个数
        参数dist: 距离函数
        返回值：形状为(k, 2)的k个Anchor框
        """
        # 即是上面提到的r
        rows = boxes.shape[0]
        # 距离数组，计算每个ground truth和k个Anchor的距离
        distances = np.empty((rows, k))
        # 上一次每个ground truth"距离"最近的Anchor索引
        last_clusters = np.zeros((rows,))
        # 设置随机数种子
        np.random.seed()
    
        # 初始化聚类中心，k个簇，从r个ground truth随机选k个
        clusters = boxes[np.random.choice(rows, k, replace=False)]
        # 开始聚类
        while True:
            # 计算每个ground truth和k个Anchor的距离，用1-IOU(box,anchor)来计算
            for row in range(rows):
                distances[row] = 1 - iou(boxes[row], clusters)
            # 对每个ground truth，选取距离最小的那个Anchor，并存下索引
            nearest_clusters = np.argmin(distances, axis=1)
            # 如果当前每个ground truth"距离"最近的Anchor索引和上一次一样，聚类结束
            if (last_clusters == nearest_clusters).all():
                break
            # 更新簇中心为簇里面所有的ground truth框的均值
            for cluster in range(k):
                clusters[cluster] = dist(boxes[nearest_clusters == cluster], axis=0)
            # 更新每个ground truth"距离"最近的Anchor索引
            last_clusters = nearest_clusters
    
        return clusters
    
    # 加载自己的数据集，只需要所有labelimg标注出来的xml文件即可
    def load_dataset(path):
        dataset = []
        for xml_file in glob.glob("{}/*xml".format(path)):
            tree = ET.parse(xml_file)
            # 图片高度
            height = int(tree.findtext("./size/height"))
            # 图片宽度
            width = int(tree.findtext("./size/width"))
            
            for obj in tree.iter("object"):
                # 偏移量
                xmin = int(obj.findtext("bndbox/xmin")) / width
                ymin = int(obj.findtext("bndbox/ymin")) / height
                xmax = int(obj.findtext("bndbox/xmax")) / width
                ymax = int(obj.findtext("bndbox/ymax")) / height
                xmin = np.float64(xmin)
                ymin = np.float64(ymin)
                xmax = np.float64(xmax)
                ymax = np.float64(ymax)
                if xmax == xmin or ymax == ymin:
                    print(xml_file)
                # 将Anchor的长宽放入dateset，运行kmeans获得Anchor
                dataset.append([xmax - xmin, ymax - ymin])
        return np.array(dataset)
     
    if __name__ == '__main__':
        
        ANNOTATIONS_PATH = "F:\Annotations" #xml文件所在文件夹
        CLUSTERS = 9 #聚类数量，anchor数量
        INPUTDIM = 416 #输入网络大小
     
        data = load_dataset(ANNOTATIONS_PATH)
        out = kmeans(data, k=CLUSTERS)
        print('Boxes:')
        print(np.array(out)*INPUTDIM)    
        print("Accuracy: {:.2f}%".format(avg_iou(data, out) * 100))       
        final_anchors = np.around(out[:, 0] / out[:, 1], decimals=2).tolist()
        print("Before Sort Ratios:\n {}".format(final_anchors))
        print("After Sort Ratios:\n {}".format(sorted(final_anchors)))

# 代码测试 #

## 对于VOC2007数据集 ##

首先下载VOC2007数据集获得每张图片的xml文件，然后将图片大小设置为416，将Anchor的数目设置为9，执行我们的代码，运行结果为：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3Rfc29ydA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
可以看到这个平均IOU值和上面YOLOv2给出的数据是很接近的，说明代码实现应该问题不大。

## 对于自己的数据集 ##

和上面一样的使用方式，这里使用我自己标注的3个类别的数据集来测试一下，Anchor设为9，输入到网络的图像大小设置为416，测试结果如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3Rfc29ydA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]根据平均IOU值来看还是比较优秀的，然后选出这些Anchor放到YOLO网络中进行训练即可。

# 后记 #

今天提供了一个如何计算自己的数据集的Anchor的工具，从原理到代码逐渐解析，希望可以帮助到你。同时新开了一个github工程整理一些平时会用到的深度学习工具，地址为：https://github.com/BBuf/cv\_tools ，持续更新欢迎关注。

--------------------

欢迎关注我的微信公众号GiantPandaCV，期待和你一起交流机器学习，深度学习，图像算法，优化技术，比赛及日常生活等。  
![图片.png][.png]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3Rfc29ydA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191123175234242.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3Rfc29ydA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3Rfc29ydA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191123175245892.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3Rfc29ydA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3Rfc29ydA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191204145643770.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3Rfc29ydA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3Rfc29ydA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191204145936670.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3Rfc29ydA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[.png]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xOTIzNzExNS1hZDY2ZjRmMjQ5MzRhZmQx?x-oss-process=image/format,png