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        基于YOLOX的火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)

        2021-12-17 09:08:42孫家豪李丹
        電子制作 2021年22期
        關(guān)鍵詞:檢測(cè)模型

        孫家豪,李丹

        (四川大學(xué)錦城學(xué)院,四川成都,611371)

        0 引言

        據(jù)應(yīng)急管理部消防救援局統(tǒng)計(jì)2020年全國(guó)共接報(bào)火災(zāi)25.2萬(wàn)起,死亡1183人,受傷775人,直接財(cái)產(chǎn)損失40.09億元[1]。8.12天津?yàn)I海新區(qū)爆炸造成165人死亡,近兩年四川涼山州曾發(fā)生兩次森林大火分別造成19人和31人遇難。這些生命的逝去讓我們痛惜,同時(shí)讓我們思考有沒(méi)有更好的方法預(yù)防火災(zāi)的發(fā)生,我們需要通過(guò)高科技的手段科學(xué)有效的預(yù)防火災(zāi)。隨著近幾年機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的飛速發(fā)展,在火災(zāi)產(chǎn)生初期,火災(zāi)不易被發(fā)現(xiàn)從而造成更大的生命財(cái)產(chǎn)損失的情況可以得到極為有效的改善。我們開(kāi)發(fā)的YOLOX火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)可以部署在各種環(huán)境下,如森林、草原、樓道等等,在火災(zāi)發(fā)生初期迅速地提醒人們,避免更大的損失。本文通過(guò)介紹YOLOX的算法結(jié)構(gòu)、YOLOX的改進(jìn)、識(shí)別結(jié)果的正確率,以及最終在實(shí)際環(huán)境中的火災(zāi)識(shí)別表現(xiàn),說(shuō)明YOLOX的火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)。

        1 研究背景

        ■1.1 YOLOX簡(jiǎn)介

        YOLO(You Only Look Once)系列是目標(biāo)檢測(cè)算法的重要組成,其中的YOLO V3[2]在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用是最為廣泛的,最新版本YOLOX在2021年被曠視科技公司提出。相比于以前的YOLO系列,YOLOX的檢測(cè)速度更快,檢測(cè)精確度更高,端對(duì)端部署更加靈活。

        ■1.2 YOLOX網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        這里我們主要介紹YOLOX-Darknet53網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。下面的圖1是YOLOX-Darknet53網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。我們將其分解為四個(gè)板塊,分別是輸入端、Backbone骨 干 網(wǎng) 絡(luò)、Neck、Prediction。

        圖1 YOLOX-Darknet53網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

        (1)輸入端:YOLOX采用了以前YOLO版本使用的Mosaic、Mixup兩種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)。

        (2)Backbone骨干網(wǎng)絡(luò):采用了Darket-53網(wǎng)絡(luò)。它一共有53層卷積網(wǎng)絡(luò),最后一層為全連接層,其實(shí)是通過(guò)1x1卷積實(shí)現(xiàn)的??偣?2個(gè)卷積用于當(dāng)做主體網(wǎng)絡(luò)。

        (3)Neck:采用了FPN的結(jié)構(gòu)進(jìn)行融合。FPN可以巧妙的將金字塔高層特征和低層特征利用,即高層高語(yǔ)義的特征和低層圖片高分辨率的特征,這樣更有利于提升模型的性能和小目標(biāo)的檢測(cè)能力。

        (4)Prediction:采用了解耦頭(Decoupled Head)、Anchor-free檢測(cè)器、標(biāo)簽分配策略SimOTA(Simplified Optimal Transport Assignment)、Loss計(jì)算。

        ■1.3 YOLOX的改進(jìn)

        雖然YOLO系列是十分優(yōu)秀的目標(biāo)檢測(cè)模型,但是這個(gè)系列的模型沒(méi)有吸收最近幾年在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域出現(xiàn)的Anchor-free檢測(cè)器、更為優(yōu)秀的LabelAssignment技巧、端到端檢測(cè)器(NMS-free),YOLOX針對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行了優(yōu)化,它主要提出了以下三個(gè)方法:

        (1)將YOLO檢測(cè)器和無(wú)錨框(Anchor-free)檢測(cè)器結(jié)合;(2)加入解耦頭(Decoupled Head);(3)加入標(biāo)簽分配策略SimOTA(Simplified Optimal Transport Assignment)。

        1.3.1 無(wú)錨框(Anchor-free)檢測(cè)器

        YOLO系列中的舊版本均未搭載Anchor-free檢測(cè)器,它們都搭載了Anchor-based檢測(cè)器,而YOLOX搭載了Anchor-free檢測(cè)器。相比于Anchor-free檢測(cè)器,Anchor-based檢測(cè)器存在一些問(wèn)題。第一,在檢測(cè)前,為了實(shí)現(xiàn)最佳性能,我們需要分析最優(yōu)錨框,這些錨框只能用于特定區(qū)域,通用性很差。第二,錨框增加了模型的復(fù)雜性和圖片的預(yù)測(cè)數(shù)量。

        經(jīng)過(guò)這幾年的發(fā)展,Anchor-free的檢測(cè)速度和精度已經(jīng)和Anchor-based差不多,其次Anchor-free檢測(cè)器在訓(xùn)練和解碼階段變得十分簡(jiǎn)單。

        作者將YOLO變成一個(gè)無(wú)錨方式。將每個(gè)位置的預(yù)測(cè)數(shù)量從3減少到1,并使它們直接預(yù)測(cè)4個(gè)參數(shù),也就是網(wǎng)格左上角的兩個(gè)偏置,即預(yù)測(cè)框的高和寬。作者分配每個(gè)物體的中心點(diǎn)為正樣本并預(yù)先標(biāo)定一個(gè)比例范圍,這樣便于指定每個(gè)物體的FPN級(jí)。這樣的修改減少了參數(shù)和檢測(cè)器的GFLOPs,使它更檢測(cè)速度快,而且準(zhǔn)確率更高。

        1.3.2 解耦頭(Decoupled Head)

        解耦頭是目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域是十分常見(jiàn)的,主要是人們目標(biāo)檢測(cè)中,分類(lèi)和回歸會(huì)產(chǎn)生沖突的問(wèn)題。個(gè)人認(rèn)為原因是分類(lèi)和回歸的特征不一樣,分類(lèi)問(wèn)題需要考慮每一個(gè)樣本的差異,而回歸問(wèn)題更多的考慮是物體圖像輪廓邊界特征。隨著YOLO系列的骨干網(wǎng)和特征金字塔不斷地發(fā)展,它們的檢測(cè)頭會(huì)產(chǎn)生耦合的問(wèn)題。

        作者通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析耦合的檢測(cè)頭對(duì)性能會(huì)產(chǎn)生不利影響。作者的做法是:(1)將YOLO的頭用一個(gè)解耦替代,提高了模型的收斂速度。(2)解耦頭對(duì)端到端版本的YOLO會(huì)有極其重要的影響。具體來(lái)說(shuō)就是作者將YOLO檢測(cè)頭用一個(gè)輕量解耦頭替代。這個(gè)解耦頭包含一個(gè)1×1卷積層,通過(guò)這個(gè)卷積層減少通道維度,卷積層后面接著兩個(gè)帶有兩層3×3 卷積層的并行分支。

        1.3.3 標(biāo)簽分配策略SimOTA(Simplified Optimal Transport Assignment)

        要理解SimOTA必須要了解OTA[3]。OTA[3]解決的問(wèn)題是anchorassignment問(wèn)題,一般我們?cè)诜峙湔?fù)樣本的時(shí)候是根據(jù)gt的iou與anchor進(jìn)行分配,作者認(rèn)為檢測(cè)目標(biāo)在不同的遮擋情況、不同的大小、不同的形狀正樣本和負(fù)樣本的分界線是不同的,同時(shí)正負(fù)樣本的分配需要考慮全局。所以我們通常把a(bǔ)nchor assignment當(dāng)成一個(gè)線性規(guī)劃中的優(yōu)化傳輸問(wèn)題(Optimal Transport)來(lái)處理,核心思想是建立一個(gè)代價(jià)矩陣,假設(shè)有M個(gè)gt與N個(gè)anchor,那么代價(jià)矩陣的大小就是M×N,矩陣中的每個(gè)元素就是該gt與anchor的loss值,loss越大則說(shuō)明選取這對(duì)gt和anchor的代價(jià)越大,優(yōu)化傳輸?shù)哪康氖侨ミx取gt與anchor的匹配對(duì),使總體代價(jià)最小。YOLOX的作者發(fā)現(xiàn)用Sinkhorn-Knopp算法解決優(yōu)化傳輸問(wèn)題會(huì)額外花費(fèi)25%的訓(xùn)練時(shí)間。所以作者省去了Sinkhorn-Knopp算法過(guò)程,簡(jiǎn)稱為動(dòng)態(tài)top-k策略。

        2 YOLOX火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)框架流程圖

        如圖2所示是我們的YOLOX火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)的框架圖。這三個(gè)層面負(fù)責(zé)人機(jī)界面交互和實(shí)時(shí)的發(fā)出警報(bào),分別是實(shí)體層、識(shí)別層和現(xiàn)實(shí)層。

        圖2 YOLOX火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)框架圖

        實(shí)體層:我們可以將攝像頭放置在易發(fā)生火災(zāi)的地方。攝像頭負(fù)責(zé)采集圖像資料,然后將圖像資料儲(chǔ)存在系統(tǒng)中,并將圖像實(shí)時(shí)的傳輸給模型。

        識(shí)別層:識(shí)別層就是我們的圖像處理層。它負(fù)責(zé)將系統(tǒng)中的圖像進(jìn)行處理,通過(guò)我們訓(xùn)練的YOLOX網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)攝像頭所處環(huán)境是否發(fā)生火災(zāi)進(jìn)行識(shí)別,如果識(shí)別有火災(zāi)發(fā)生,就將警報(bào)發(fā)送給消防人員。

        現(xiàn)實(shí)層:消防人員趕到模型識(shí)別有火災(zāi)發(fā)生的地方,進(jìn)行撲滅。這樣在火災(zāi)初期就可以進(jìn)行有效的應(yīng)對(duì),避免更大的損失。

        3 數(shù)據(jù)集

        我們使用了網(wǎng)上的火災(zāi)數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集的下載地址為fire-smoke-detect-yolov4/README_EN.md at master · gengyanlei/fire-smoke-detect-yolov4 · GitHub。此數(shù)據(jù)集一共有2058張圖片,包含了各種場(chǎng)景下的火災(zāi),如家庭起火、商場(chǎng)起火、森林起火、車(chē)輛起火等等情況,這樣的好處是使得我們的YOLOX模型可以識(shí)別各種場(chǎng)景下的火災(zāi),適應(yīng)性更好。訓(xùn)練環(huán)境是CUDA 11.1 nvidia-smi 460.73.01,Python3.7.10,顯卡NVDIA Tesla P40 24GB。

        第一,在配置環(huán)境的時(shí)候,程序會(huì)報(bào)錯(cuò),我們發(fā)現(xiàn)是因?yàn)閜ytorch安裝的1.9版本,cuda張量無(wú)法安裝,換成1.8版本可以運(yùn)行。第二,我們將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換成COCO格式,但是模型無(wú)法讀取數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)我們研究發(fā)現(xiàn)是轉(zhuǎn)換過(guò)程中沒(méi)有嚴(yán)格按照格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換。第三,出現(xiàn)了顯存溢出的問(wèn)題,我們將默認(rèn)訓(xùn)練的300 epoches改為200 epoches。

        4 模型訓(xùn)練

        ■4.1 模型優(yōu)化過(guò)程

        我們采用的是YOLOX-S模型,這個(gè)模型更加著重于模型的推理速度。因?yàn)榛馂?zāi)的發(fā)展速度是刻不容緩的,需要選用識(shí)別速度更快的模型。圖3是我們通過(guò)調(diào)參訓(xùn)練獲得到的loss下降圖。cls_loss表示模型的目標(biāo)分類(lèi)損失,conf_loss表示模型的置信度損失,iou_loss表示模型的邊框回歸損失,這里的iou_loss用的是GIOULoss,lr表示模型的學(xué)習(xí)率,優(yōu)化器采用的是SGD優(yōu)化器,優(yōu)化策略用的是帶有 warmup 策略的余弦調(diào)度策略。COCOAP50和COCOAP50_95:驗(yàn)證用的是COCO的map的計(jì)算方式,其中AP指的是準(zhǔn)確率(Precision)和召回率(Recall)作為X,Y軸作圖圍成的面積,50指的是iou設(shè)置為0.5時(shí)的AP值, 50_95指的是iou設(shè)置為0.5~0.95,以0.05為步長(zhǎng)計(jì)算AP的平均值。

        圖3 loss下降圖

        我們的訓(xùn)練過(guò)程主要修改的是num_classes根據(jù)任務(wù)改為1, 采用fine-tune訓(xùn)練,epoch數(shù)設(shè)置為200,batch-size設(shè)置為32,input-size默認(rèn)的[640,640],關(guān)閉flip數(shù)據(jù)增強(qiáng),降低mosaic和mixup數(shù)據(jù)增強(qiáng),其他均采用默認(rèn)。

        ■4.2 模型訓(xùn)練結(jié)果

        我們的YOLOX經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后對(duì)火災(zāi)的識(shí)別是十分不錯(cuò)的。識(shí)別結(jié)果如圖4所示,無(wú)論是汽車(chē)起火(圖四左側(cè))、住宅起火(圖四居中)還是森林起火(圖四右側(cè)),YOLOX模型都可以得到一個(gè)很高的識(shí)別率,其中對(duì)于較小火焰(圖四居中圖片左側(cè))也有不錯(cuò)的識(shí)別率。

        圖4 訓(xùn)練結(jié)果

        5 結(jié)語(yǔ)

        火災(zāi)一直是人類(lèi)社會(huì)發(fā)展的心腹大患,人們?cè)谑褂没鸬耐瑫r(shí)一直在總結(jié)火災(zāi)發(fā)生的規(guī)律,然而我們?nèi)詿o(wú)法避免火災(zāi)的發(fā)生,火災(zāi)無(wú)時(shí)無(wú)刻的威脅著社會(huì)發(fā)展和人們的生命財(cái)產(chǎn)安全。美國(guó)、歐洲和中國(guó)都曾經(jīng)發(fā)生過(guò)大火災(zāi),面對(duì)火災(zāi),一方面我們的消防安全意識(shí)仍然急需加強(qiáng),另一方面我們需要利用高科技的手段去應(yīng)對(duì)火災(zāi),如本文所應(yīng)用的YOLOX目標(biāo)檢測(cè)算法,它的優(yōu)點(diǎn)是識(shí)別速度快、可以布置在各種環(huán)境中,可以全時(shí)段、全天候地檢測(cè)火災(zāi)的發(fā)生。在這次研究中我們對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)有了更加深入的認(rèn)識(shí)。此次研究工作也有很多不足,例如數(shù)據(jù)集不夠豐富,我們期待未來(lái)有更多性能超越Y(jié)OLOX的針對(duì)火災(zāi)的檢測(cè)算法。

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