摘要：
合集：AI案例-CV-林业
数据集：北京林业大学林业病虫数据集
数据集价值：助力林业部门早期预警和精准防治，减少经济损失。
解决方案：YoloV3神经网络、SENet分类神经网络
一、问题描述
目标检测是计算机视觉中的一个重要的应用方向，与之相关的应用也越来越多。北京林业大学开发的林业病虫数据集，设计目标为使用目标检测算法对图片中的虫子类别和位置进行识别。
二、数据集内容
训练集train文件夹中的图片文件数为1,693 个文件。验证集val文件夹中的图片文件数为245 个文件。测试集test文件夹中的图片文件数为245 个文件。
数据集图片样例：
数据结构
VOC（PASCAL VOC）格式的目标检测标注是一种常用的数据标注格式，用于训练和评估目标检测模型。
标注内容为在一张图像中，需要以最小外接矩形标记出各个目标区域的位置和类别。每个图像文件对应一个同名的XML文件，文件中标记物体框的坐标object.bndbox和类别object.name等信息。坐标表示为[x1, y1, x2, y2]，分别代表物体的左上角和右下角坐标。一张图像可以标记出多个目标区域。
标注文件中的<annotation>包括：
必要字段：
file_name：图像名称。
size：图像尺寸，包括宽度、高度和深度。
object：每个物体的信息，包括名称(目标类别)、位置坐标（x_min, y_min, x_max, y_max）等。
可选字段：
pose：目标物体的姿态描述（非必须字段）。
truncated：目标物体是否被截断（非必须字段）。
occluded：目标物体是否被遮挡（非必须字段）。
difficult：目标物体是否难以识别（非必须字段）。
以图片1.jpeg对应的标注文件1.xml为例，昆虫类别分别为： leconte、boerner、linnaeus、armandi、 coleoptera。
<annotation>
<filename>1.jpeg</filename>
<source>
<database>Unknown</database>
</source>
<size>
<width>1344</width>
<height>1344</height>
<depth>3</depth>
</size>
<segmented>0</segmented>
<object>
<name>Leconte</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>0</truncated>
<difficult>0</difficult>
<bndbox>
<xmin>473</xmin>
<ymin>578</ymin>
<xmax>612</xmax>
<ymax>727</ymax>
</bndbox>
</object>
<object>
<name>Boerner</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>0</truncated>
<difficult>0</difficult>
<bndbox>
<xmin>822</xmin>
<ymin>505</ymin>
<xmax>948</xmax>
<ymax>639</ymax>
</bndbox>
</object>
<object>
<name>linnaeus</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>0</truncated>
<difficult>0</difficult>
<bndbox>
<xmin>607</xmin>
<ymin>781</ymin>
<xmax>690</xmax>
<ymax>842</ymax>
</bndbox>
</object>
<object>
<name>armandi</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>0</truncated>
<difficult>0</difficult>
<bndbox>
<xmin>756</xmin>
<ymin>786</ymin>
<xmax>841</xmax>
<ymax>856</ymax>
</bndbox>
</object>
<object>
<name>coleoptera</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>0</truncated>
<difficult>0</difficult>
<bndbox>
<xmin>624</xmin>
<ymin>488</ymin>
<xmax>711</xmax>
<ymax>554</ymax>
</bndbox>
</object>
</annotation>
数据集版权许可协议
Deed – CC0 1.0 通用 – Creative Commons
三、识别样例
方案
本方案是一个标准的目标检测任务，主要对纯色器皿中的七种虫子的位置和类别进行检测。本解决方案主要包含了两个模块，分别是YoloV3的目标检测模块，以及后置的SENet分类矫正模块。两个模块直接串联，先通过YoloV3得出检测框和分类结果，然后将检测框裁剪出来使用分类网络进一步矫正分类结果，最后通过一个改进的NMS方案得到最终结果。
YOLOv3目标检测模块
YOLOv3（You Only Look Once version 3）是一种流行的目标检测算法，它能够同时进行目标检测和分类。YOLOv3的工作流程可以概括为以下几个步骤：
- 输入图像处理：输入图像被分成多个网格（Grid）。每个网格负责预测其中的目标。
- 特征提取：YOLOv3使用深度卷积神经网络（如Darknet-53）来提取图像特征。- 这些特征包含了不同层次的信息，从低级的边缘和纹理到高级的对象部分和整体结构。
- 预测边界框和类别：每个网格单元预测多个边界框（Bounding Boxes），每个边界框包含以下信息：中心坐标（x, y）、宽度和高度（w, h）、置信度（Confidence）表示该边界框包含目标的概率以及预测的准确性、每个边界框还预测多个类别的概率。
- 后处理：
- 非极大值抑制（NMS）：用于去除重叠的边界框，保留最有可能包含目标的框。
- 置信度阈值：只保留置信度高于某个阈值的边界框。
- 类别概率阈值：只保留属于特定类别且概率高于某个阈值的边界框。
- 输出结果：最终输出的是一组边界框及其对应的类别和置信度。 示例输出 YOLOv3的输出通常是一个包含多个边界框的列表，每个边界框的格式如下：
[Class1, Class2, ..., ClassN, Confidence, x, y, w, h]
其中：
Class1, Class2, ..., ClassN是各个类别的概率。Confidence是该边界框包含目标的置信度。x, y是边界框中心的坐标。w, h是边界框的宽度和高度。
通过上述流程，YOLOv3能够高效地检测图像中的目标并给出相应的分类结果。
SENet分类矫正模块
SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）是一种用于图像分类的卷积神经网络模型，通过自适应地调整每个通道的特征图权重，来增强网络对于不同特征的感知能力。在卷积神经网络中，通道（channel）是一个重要的概念。以常见的彩色图像为例，彩色图像通常有RGB三个通道，分别代表红色（Red）、绿色（Green）和蓝色（Blue）通道。每个通道可以看作是一个独立的特征平面，它们共同构成了完整的图像信息。对于输入的图像数据，在经过卷积层时，卷积核会在每个通道上分别进行卷积操作。例如，一个3×3的卷积核在处理RGB图像时，实际上是对3个通道分别进行卷积，然后将结果相加（或者以其他方式组合）得到输出特征图。当我们深入到卷积神经网络的内部，除了最初的输入图像通道，后续的卷积层也会产生多个通道的输出。这些通道可以被理解为是对图像不同特征的抽象表示。例如，在一个用于物体识别的CNN中，某些通道可能会对物体的边缘特征比较敏感，而另一些通道可能更关注物体的纹理等特征。在SENet中，通道的重要性更加凸显。SENet通过对每个通道的特征图进行操作来实现自适应地调整权重。 假设一个卷积层输出了多个通道的特征图，SENet会根据这些通道特征图的整体信息，为每个通道计算一个权重。这个权重用于重新校准每个通道的特征图，使得网络能够更加关注那些对当前任务（如分类等）更重要的通道特征，抑制那些不太重要的通道特征。例如，如果一个通道的特征图主要包含了目标物体的关键特征（比如在人脸识别中，包含了眼睛、鼻子等关键部位的特征），SENet可以通过调整权重，让这个通道的贡献更大，从而增强网络对这些关键特征的感知能力。
在该解决方案中，经过 YoloV3 目标检测模块和 SENet 分类矫正模块后，可能会产生多个检测框。这些检测框可能存在冗余的情况，即多个检测框可能都指向同一个目标物体，并且它们的分类结果可能也比较相似。 改进的 NMS 方案在这里就是用于处理这些检测框。它会根据一定的规则（可能是基于交并比、置信度等因素）来筛选出最终的结果。例如，对于同一类别的多个检测框，如果它们的交并比很高，改进的 NMS 方案可能会综合考虑它们的置信度、分类矫正后的准确性等因素，选择最合理的一个或几个检测框作为最终的检测结果，从而提高目标检测和分类的准确性。
安装
参考《安装深度学习框架PaddlePaddle》，以下为安装paddlepaddle==1.8.5的一个样例：
conda create -n paddle1-8-p3-8 python=3.8
conda activate paddle1-8-p3-8
conda install paddlepaddle==1.8.5
查看已安装的paddle==1.8.5版本信息：
conda list paddle
# packages in environment at D:\App-Data\conda3\envs\paddle1-8-p3-8:
#
# Name Version Build Channel
paddlepaddle 1.8.5 pypi_0 pypi
其他安装
conda install numpy==1.19.5
conda install -c conda-forge opencv
为了兼容该样例中的代码，使用的paddlepaddle和numpy版本比较低。
分类
工程目录下执行
python classification/generate_cls_data.py
执行输出：
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1693/1693 [02:20<00:00, 12.08it/s]
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 245/245 [00:17<00:00, 13.91it/s]
输出到目录：data\insect_cls
预训练参数
YoloV3和SENet预训练参数存储到pretrain_weights下，分别形成 pretrain_weights/yolov3_resnet50vd_dcn 和 pretrain_weights/se_resnet5和_vd 两个模型目录。
运行
相关参数都在对应的文件下，在直接运行前，可以查看相关参数，进行调整更改后运行。
训练YoloV3网络
直接运行train_yolo.py，训练时会将模型保存到 models文件夹下，如果需要在上述模型上继续训练，可以将参数中的pretrain_weights参数更改为上述训练好的参数，同时将 ignore_weights更改为空列表。根据运行环境是否支持CUDA的设置–use_cuda参数。
# 源码：train_yolo.py
args = {
...
"use_cuda": False,
"_eval": True
}
# 执行
python detection/train_yolo.py
评估和测试YoloV3
评估会直接输出mAP值，测试会输出一个json文件
# 评估
python detection/eval_yolo.py
# 测试
python detection/infer_yolo.py
训练SENet分类网络
SENet（Squeeze-and-Excitation Network）是一种用于提升卷积神经网络（CNN）性能的注意力机制模块，由Momenta公司（现并入商汤科技）的研究团队在在 2017年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC 2017） 中夺得 分类任务冠军，Top-5 错误率降至 2.251%，刷新了当时的记录。并在2018年的CVPR会议上发表。其核心思想是通过显式建模通道（channel）间的依赖关系，动态调整特征通道的权重，从而增强重要特征的表示能力。
相关说明跟检测网络相似，修改参数后，直接运行train_cls.py即可
python classification/train_cls.py
评估和测试SENet
说明同上，评估会直接输出准确率和损失。单独运行分类测试前，请先运行YoloV3的测试，因为此处测试会使用检测结果的json文件.
# 评估
python classification/eval_cls.py
# 测试
python classification/infer_cls.py
End-to-End检测
可以在run.py中修改相关的执行参数，然后直接运行即可，得到最终的输出文件 pred_results.json
python run.py
结果
这里展示了一下本方案在验证集和测试集中的表现效果。
| YoloV3检测结果 | SENet分类结果 | 后置改进NMS处理 | |
|---|---|---|---|
| 验证集 | 95.3091 | 97.4154 | 99.9189 |
| 测试集 | 95.3675 | 95.5866 | 99.9810 |
四、参考资料
本方案使用的预训练参数均来自百度paddlepaddle模型库
YoloV3预训练：object365预训练参数
SENet预训练：ImageNet预训练参数
五、获取案例套装
文件包大小：1.74 GB