Person detection

文章目录

1 模型
- 1.1 参考项目
- 1.2 模型文件
- 1.3 自己训练模型
2 RT-AK 使用
3 应用代码
4. 参考链接

让 AI 在你的板子上尽情舞蹈~

本次实验的是识别摄像头中的人，就一个人，而不是多个。

从多类别检测模型改编而来，只保留 person 这个类别，根据各位看官的能力完全可以改成识别多类

本次项目的篇幅将会较长，请各位看官耐心看完

源码地址：Project4-Person_detection_RT-AK

整体分为三部分：

模型
RT-AK 使用
板子上的应用层代码实现

硬件平台 ART-Pi, 50M FLOPS。

我的模型（删减后的模型）最终部署在板子上是推理时间是56ms，不包括数据处理时间。

pc 端推理一张图片：

$ pip install -r requirements.txt
$ python inference_yolo-s.py

以下是在 ART-PI 上的模型推理实现：

我的模型数据：map 21.58%

Model	MACC	Inference	Size
yolo-s.tflite	6.5 M	50ms	144k

1 模型

1.1 参考项目

参考项目：

Yolo-Fastest https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest

keras-YOLOv3-model-set https://github.com/david8862/keras-YOLOv3-model-set

原因：目前了解的全网最轻量级的目标检测网络，没有之一

现在不是了，出现了一个 ppyolo，百度产

Network	Model Size	mAP(VOC 2017)	FLOPS
Tiny YOLOv2	60.5MB	57.1%	6.97BFlops
Tiny YOLOv3	33.4MB	58.4%	5.52BFlops
YOLO Nano	4.0MB	69.1%	4.51Bflops
MobileNetv2-SSD-Lite	13.8MB	68.6%	&Bflops
MobileNetV2-YOLOv3	11.52MB	70.20%	2.02Bflos
Pelee-SSD	21.68MB	70.09%	2.40Bflos
Yolo Fastest	1.3MB	61.02%	0.23Bflops
Yolo Fastest-XL	3.5MB	69.43%	0.70Bflops
MobileNetv2-Yolo-Lite	8.0MB	73.26%	1.80Bflops

当然，Yolo Fastest 最小的模型也有 0.23 Bflops，想要在 ART-Pi 上顺利的跑起来，肉眼可见的丝滑程度，我是在做梦。。。

这时候有两个办法：

换一块板子，换一块算力更大的板子。
将模型改的小一点，能够在 ART-PI 上丝滑的跑起来。

这里我选择的是后者。

我改动的很简单，去掉特征金字塔输出，只保留一个输出，保证对大物体检测友好即可。同时删减网络结构。原来是109层，我是20+层网络结构。

纠正一个思想误区，由于一些很神奇的存在，网络并不是越深，FLOPS 就会越大，比如 DSCNN。

第二个参考项目的意义是在于：将模型转变为 tflite 可食用模型

1.2 模型文件

我改动的模型配置文件：./model/yolo-s_with_lrelu.cfg

原模型配置文件：./model/VOC

为了防止在后期模型转换的过程中遇到不支持的算子：leakyrelu，我这里提供了一份 relu 的模型训练配置文件
预先训练好的模型：./model/yolo-s.h5 507 k，量化的 tflite 模型文件：./model/yolo-s.tflite 144 k

1.3 自己训练模型

请参考：dog-qiuqiu/Yolo-Fastest 项目

我自己也写过一份快速上手 yolo-fastest 教程：

https://blog.csdn.net/weixin_37598106/article/details/112544854?spm=1001.2014.3001.5501

但是由于 up 主更新的比较快，可能有一些版本落后，仅供参考。

需要配置 darknet 训练环境，然后根据需求修改下 cfg 文件即可

准备数据集：VOC 2007 + VOC 2012

wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_11-May-2012.tar
wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtest_06-Nov-2007.tar
tar xf VOCtrainval_11-May-2012.tar
tar xf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
tar xf VOCtest_06-Nov-2007.tarwget https://pjreddie.com/media/files/voc_label.py
# 修改文件，将里面的类别只保留 person 类别
python voc_label.pycat 2007_train.txt 2007_val.txt 2012_*.txt > train.txt

修改 ./model/voc_person.data 中的 train 和 valid 路径，注意，如果你不是训练 person 单类别，请一并修改 voc_person.names 文件

训练

$ ./darknet detector train <data_path> <cfg_path> # 举例， -dont_show 是不显示图片， -gpus 是指定 gpu 训练
$ ./darknet detector train voc_person.data yolo-s.cfg -dont_show -gpus 0, 1

测试

perons.jpg 位于 ./imgs
```
# test 1 image
./darknet detector test voc_person.data yolo-s.cfg yolo-s_last.weights person.jpg -thresh 0.5 -dont_show# mAP
./darknet detector map voc_person.data yolo-s.cfg yolo-s_last.weights -points 11
```
模型转换成 keras，最后转成 tflite
对应的代码仓库：

Lebhoryi/keras-YOLOv3-model-set
转自 david8862/keras-YOLOv3-model-set，我做了一些修改，请按照我的来，否则出错请自负

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