PyTorch 学習済みモデルでサクッと物体検出をしてみる

今回は、SSDの学習済みモデルを使って物体検出をやってみます。

こんにちは cedro です。

以前、YOLOv3 で物体検出をやってみましたが、PyTorchでももちろんできます。

PyTorchでは、YOLOv3と同様に、バウンディングボックスの検出とクラス分類を平行して行うことで、高速な物体検出を実現したSSD（Single Shot multibox Detection）というモデルが使えます。

ということで、今回は、SSDの学習済みモデルを使って物体検出をやってみます。

SSDとは

YOLOは、画像を7×7のグリッドに分割し、グリッド毎に物体検出とクラス分類を平行して行い、この結果を総合して適切なバウンディングボックスを求め、そのクラス分類結果を出力します。

（引用：SSD: Single Shot MultiBox Detector：https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf)

一方、SSDは、8732個のバウンディングボックスをあらかじめ設定し、バウンディングボックス毎に物体検出とクラス分類を平行して行い、最後に適切なバウンディングボックスを選択しそのクラス分類結果を出力します。

今回、使うSSD300の学習済みモデルが物体検出できるクラスは、この20種類です。

コードを書きます

今回は、学習済みモデルを使いますので、実行環境はノートパソコンで十分です。もし、PyTorch （Ver1.0）がまだインストール済みでなければ、PyTorchのホームページの説明に従ってインストールして下さい。

まず、Github からサンプルコードをクローンあるいはダウンロードします。今回使用するのは、Chapter7です。

Chapter7の中身です。ここに、demo2 フォルダーを追加します。今回作成するコードは、全てこのdemo2フォルダーの中に書きます。

また、SSDの学習済みモデル（ ssd300_mAP_77.43_v2.pth ）をダウンロードし、weights フォルダーに格納しておきます。

import os
import sys
module_path = os.path.abspath(os.path.join('..'))
if module_path not in sys.path:
    sys.path.append(module_path)
 
import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
import cv2
import glob
from ssd import build_ssd
from matplotlib import pyplot as plt
 
# SSDモデルを読み込み
net = build_ssd('test', 300, 21)   
net.load_weights('../weights/ssd300_mAP_77.43_v2.pth')
 
# 関数 detect    
def detect(image, count):
    rgb_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    x = cv2.resize(image, (300, 300)).astype(np.float32)  # 300*300にリサイズ
    x -= (104.0, 117.0, 123.0)
    x = x.astype(np.float32)
    x = x[:, :, ::-1].copy()
    x = torch.from_numpy(x).permute(2, 0, 1)  # [300,300,3]→[3,300,300]
    xx = Variable(x.unsqueeze(0))     # [3,300,300]→[1,3,300,300]    
    # 順伝播を実行し、推論結果を出力    
    y = net(xx)
 
    from data import VOC_CLASSES as labels
    plt.figure(figsize=(10,6))
    colors = plt.cm.hsv(np.linspace(0, 1, 21)).tolist()
    plt.imshow(rgb_image)
    currentAxis = plt.gca()
    # 推論結果をdetectionsに格納
    detections = y.data
    # scale each detection back up to the image
    scale = torch.Tensor(rgb_image.shape[1::-1]).repeat(2)
    
    # バウンディングボックスとクラス名を表示
    for i in range(detections.size(1)):
        j = 0
        # 確信度confが0.6以上のボックスを表示
        # jは確信度上位200件のボックスのインデックス
        # detections[0,i,j]は[conf,xmin,ymin,xmax,ymax]の形状
        while detections[0,i,j,0] >= 0.6:
            score = detections[0,i,j,0]
            label_name = labels[i-1]
            display_txt = '%s: %.2f'%(label_name, score)
            pt = (detections[0,i,j,1:]*scale).cpu().numpy()
            coords = (pt[0], pt[1]), pt[2]-pt[0]+1, pt[3]-pt[1]+1
            color = colors[i]
            currentAxis.add_patch(plt.Rectangle(*coords, fill=False, edgecolor=color, linewidth=2))
            currentAxis.text(pt[0], pt[1], display_txt, bbox={'facecolor':color, 'alpha':0.5})
            j+=1
    plt.savefig('detect_img/'+'{0:04d}'.format(count)+'.png')
    plt.close()
 
def main():
    files = sorted(glob.glob('./image_dir/*.png'))
    count = 1
    for i, file in enumerate (files):
        image = cv2.imread(file, cv2.IMREAD_COLOR)          
        detect(image, count)
        print(count)
        count +=1
 
if __name__ == '__main__':
    main()

import os

import sys

module_path = os.path.abspath(os.path.join('..'))

if module_path not in sys.path:

sys.path.append(module_path)

import torch

import torch.nn as nn

from torch.autograd import Variable

import numpy as np

import cv2

import glob

from ssd import build_ssd

from matplotlib import pyplot as plt

# SSDモデルを読み込み

net = build_ssd('test', 300, 21)

net.load_weights('../weights/ssd300_mAP_77.43_v2.pth')

# 関数 detect

def detect(image, count):

rgb_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

x = cv2.resize(image, (300, 300)).astype(np.float32) # 300*300にリサイズ

x -= (104.0, 117.0, 123.0)

x = x.astype(np.float32)

x = x[:, :, ::-1].copy()

x = torch.from_numpy(x).permute(2, 0, 1) # [300,300,3]→[3,300,300]

xx = Variable(x.unsqueeze(0)) # [3,300,300]→[1,3,300,300]

# 順伝播を実行し、推論結果を出力

y = net(xx)

from data import VOC_CLASSES as labels

plt.figure(figsize=(10,6))

colors = plt.cm.hsv(np.linspace(0, 1, 21)).tolist()

plt.imshow(rgb_image)

currentAxis = plt.gca()

# 推論結果をdetectionsに格納

detections = y.data

# scale each detection back up to the image

scale = torch.Tensor(rgb_image.shape[1::-1]).repeat(2)

# バウンディングボックスとクラス名を表示

for i in range(detections.size(1)):

j = 0

# 確信度confが0.6以上のボックスを表示

# jは確信度上位200件のボックスのインデックス

# detections[0,i,j]は[conf,xmin,ymin,xmax,ymax]の形状

while detections[0,i,j,0] >= 0.6:

score = detections[0,i,j,0]

label_name = labels[i-1]

display_txt = '%s: %.2f'%(label_name, score)

pt = (detections[0,i,j,1:]*scale).cpu().numpy()

coords = (pt[0], pt[1]), pt[2]-pt[0]+1, pt[3]-pt[1]+1

color = colors[i]

currentAxis.add_patch(plt.Rectangle(*coords, fill=False, edgecolor=color, linewidth=2))

currentAxis.text(pt[0], pt[1], display_txt, bbox={'facecolor':color, 'alpha':0.5})

j+=1

plt.savefig('detect_img/'+'{0:04d}'.format(count)+'.png')

plt.close()

def main():

files = sorted(glob.glob('./image_dir/*.png'))

count = 1

for i, file in enumerate (files):

image = cv2.imread(file, cv2.IMREAD_COLOR)

detect(image, count)

print(count)

count +=1

if __name__ == '__main__':

main()

SSDの学習済みモデルを使って、物体検出するコードです。学習済みモデルを読み込んだら、image_dir に格納されている画像(png)を１つづつ取り出し、画像を300×300にリサイズして物体検出し、バウンディングボックスとクラス名を書き込み、detect_img に画像(png)を保存します。

学習済みモデルの実行なので、あえてGPUは使わない仕様にしています。

先程のコードを ssd_model.py で保存します。そして、image_dir フォルダー（物体検知をしたい画像を入れる）とdetect_img フォルダー（物体検知の結果画像が出力される）を作成します。

この画像 ( cat_girl.png ) をimage_dir フォルダーに格納します。

そして、ssd_model.py を実行すると、物体検出の結果画像 (0001.png) が、detect_img フォルダーに格納されます。

動画を物体検出してみる

物体検出と言えば、リアルタイムに物体検出している動画（バウンディングボックスとクラス名が連続的に表示されている）を見ることがあると思いますが、今回はあれを疑似的に再現したいと思います。

import os
import shutil
import cv2
 
def video_2_frames(video_file='./india.mp4', image_dir='./image_dir/', image_file='img_%s.png'):

    # Initial setting
    i = 0
    interval = 6
    length = 60
    
    cap = cv2.VideoCapture(video_file)
    while(cap.isOpened()):
        flag, frame = cap.read()  
        if flag == False:  
                break
        if i == length*interval:
                break
        if i % interval == 0:    
           cv2.imwrite(image_dir+image_file % str(i).zfill(6), frame)
           print('Save', image_dir+image_file % str(i).zfill(6))
        i += 1 
    cap.release()  

def main():
    video_2_frames()
    
if __name__ == '__main__':
    main()

import os

import shutil

import cv2

def video_2_frames(video_file='./india.mp4', image_dir='./image_dir/', image_file='img_%s.png'):

# Initial setting

i = 0

interval = 6

length = 60

cap = cv2.VideoCapture(video_file)

while(cap.isOpened()):

flag, frame = cap.read()

if flag == False:

break

if i == length*interval:

break

if i % interval == 0:

cv2.imwrite(image_dir+image_file % str(i).zfill(6), frame)

print('Save', image_dir+image_file % str(i).zfill(6))

i += 1

cap.release()

def main():

video_2_frames()

if __name__ == '__main__':

main()

動画から静止画を切り出すコードです。demo2フォルダー内にある、Youtubeなどからダウンロードして来た動画（india.mp4) から、静止画を切り出して image_dir フォルダーに格納します。

interval = 6 は静止画を切り出す間隔です。通常動画は 30フレーム/秒なので、 interval = 6 だと5フレーム/秒（0.2秒に1フレーム）の静止画を切り出すことになります。

length = 60 は先頭から何枚静止画を切り出すかの指定です。

先程のコードを mov_png.py という名前で保存し、静止画を切り出したい動画( india.mp4 )を demo2 フォルダーに格納します。

detect_img フォルダーと image_dir フォルダーの中身は一端クリアしておいて下さい。

mov_png.pyを実行すると、image_dir 内に動画の静止画が格納されます。

そして、ssd_model.py を実行すると、detect_img フォルダーの中に、物体検知をした画像が格納されます。

from PIL import Image
import glob
 
files = sorted(glob.glob('detect_img/*.png'))
images = list(map(lambda file: Image.open(file), files))
images[0].save('india_ssd.gif', save_all=True, 
               append_images=images[1:], 
               duration=200, loop=0)

from PIL import Image

import glob

files = sorted(glob.glob('detect_img/*.png'))

images = list(map(lambda file: Image.open(file), files))

images[0].save('india_ssd.gif', save_all=True,

append_images=images[1:],

duration=200, loop=0)

静止画からGIF動画を作成するコードです。detect_img フォルダーに格納されている静止画からGIF動画(india_ssd.gif) を作成します。このコードを demo2 フォルダーにmake_gif.py で保存します。

duration = 200 はフレームの再生速度で単位はミリ秒。200だと1フレームの再生が0.2秒となります。loop = 0 は再生をループさせる設定です。

make_gif.py を実行すると、 demo2 フォルダーの中に、GIF動画(india_ssd.gif)が作成されます。

実は、静止画を物体検出しているだけですが、リアルタイム物体検出をしている様な雰囲気が出ますよね（笑）。

では、また。

PyTorch 学習済みモデルでサクッと物体検出をしてみる

今回は、SSDの学習済みモデルを使って物体検出をやってみます。

SSDとは

コードを書きます

動画を物体検出してみる

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