实用教程详解:用 OpenCV 的 DNN 模块部署 YOLOv5 目标检测

技术讨论 hello_uncle ⋅ 于 1个月前 ⋅ 220 阅读

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作者:nihate
编辑:极市平台

最近看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章,但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是,我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时,遇到的bug和解决办法,在这篇文章里讲述一下。

在yolov5之前的yolov3和yolov4的官方代码都是基于darknet框架的实现的,因此opencv的dnn模块做目标检测时,读取的是.cfg和.weight文件,那时候编写程序很顺畅,没有遇到bug。但是yolov5的官方代码(https://github.com/ultralytics/yolov5)是基于pytorch框架实现的,但是opencv的dnn模块不支持读取pytorch的训练模型文件的。如果想要把pytorch的训练模型.pth文件加载到opencv的dnn模块里,需要先把pytorch的训练模型.pth文件转换到.onnx文件,然后才能载入到opencv的dnn模块里。

因此,用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序,包含两个步骤:(1).把pytorch的训练模型.pth文件转换到.onnx文件。(2).opencv的dnn模块读取.onnx文件做前向计算。

(1).把pytorch的训练模型.pth文件转换到.onnx文件

在做这一步时,我得吐槽一下官方代码:https://github.com/ultralytics/yolov5,这套程序里的代码混乱,在pytorch里,通常是在.py文件里定义网络结构的,但是官方代码是在.yaml文件定义网络结构,利用pytorch动态图特性,解析.yaml文件自动生成网络结构。在.yaml文件里有depth_multiple和width_multiple,它是控制网络的深度和宽度的参数。这么做的好处是能够灵活的配置网络结构,但是不利于理解网络结构,假如你想设断点查看某一层的参数和输出数值,那就没办法了。因此,在我编写的转换到.onnx文件的程序里,网络结构是在.py文件里定义的。其次,在官方代码里,还有一个奇葩的地方,那就是.pth文件。起初,我下载官方代码到本地运行时,torch.load读取.pth文件总是出错,后来把pytorch升级到1.7,就读取成功了。可以看到版本兼容性不好,这是它的一个不足之处。设断点查看读取的.pth文件里的内容,可以看到.pth里既存储有模型参数,也存储有网络结构,还储存了一些超参数,包括anchors,stride等等的。第一次见到有这种操作的,通常情况下,.pth文件里只存储了训练模型参数的。

查看models\yolo.py里的Detect类,在构造函数里,有这么两行代码:

我尝试过把这两行代码改成self.anchors = a 和 self.anchor_grid = a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2),程序依然能正常运行,但是torch.save保存模型文件后,可以看到.pth文件里没有存储anchors和anchor_grid了,在网页搜索register_buffer,解释是:pytorch中register_buffer模型保存和加载的时候可以写入和读出。

在这两行代码的下一行:

它的作用是做特征图的输出通道对齐,通过1x1卷积把三种尺度特征图的输出通道都调整到 num_anchors*(num_classes+5)。

阅读Detect类的forward函数代码,可以看出它的作用是根据偏移公式计算出预测框的中心坐标和高宽,这里需要注意的是,计算高和宽的代码:

pwh = (ps[:, 2:4].sigmoid() * 2) ** 2 * anchors[i]

没有采用exp操作,而是直接乘上anchors[i],这是yolov5与yolov3v4的一个最大区别(还有一个区别就是在训练阶段的loss函数里,yolov5采用邻域的正样本anchor匹配策略,增加了正样本。其它的是一些小区别,比如yolov5的第一个模块采用FOCUS把输入数据2倍下采样切分成4份,在channel维度进行拼接,然后进行卷积操作,yolov5的激活函数没有使用Mish)。

现在可以明白Detect类的作用是计算预测框的中心坐标和高宽,简单来说就是生成proposal,作为后续NMS的输入,进而输出最终的检测框。我觉得在Detect类里定义的1x1卷积是不恰当的,应该把它定义在Detect类的外面,紧邻着Detect类之前定义1x1卷积。

在官方代码里,有转换到onnx文件的程序: python models/export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1

在pytorch1.7版本里,程序是能正常运行生成onnx文件的。观察export.py里的代码,在执行torch.onnx.export之前,有这么一段代码:

注意其中的for循环,我试验过注释掉它,重新运行就会出错,打印出的错误如下:

由此可见,这段for循环代码是必需的。

(2).opencv的dnn模块读取.onnx文件做前向计算

在生成.onnx文件后,就可以用opencv的dnn模块里的cv2.dnn.readNet读取它。然而,在读取时,出现了如下错误:

我在网页搜索这个问题的解决办法,看到一篇技术文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/286298001\?utm\_source=wechat\_timeline),文章里讲述的第一条:

于是查看yolov5的代码,在common.py文件的Focus类,torch.cat的输入里有4次切片操作,代码如下:

那么现在需要更换索引式的切片操作,观察到注释的Contract类,它就是用view和permute函数完成切片操作的,于是修改代码如下:

其次,在models\yolo.py里的Detect类里,也有切片操作,代码如下:

前面说过,Detect类的作用是计算预测框的中心坐标和高宽,生成proposal,这个是属于后处理的,因此不需要把它写入到onnx文件里。

总结一下,按照上面的截图代码,修改Focus类,把Detect类里面的1x1卷积定义在紧邻着Detect类之前的外面,然后去掉Detect类,组成新的model,作为torch.onnx.export的输入,

torch.onnx.export(model, inputs, output_onnx, verbose=False, opset_version=12, input_names=['images'], output_names=['out0', 'out1', 'out2'])

最后生成的onnx文件,opencv的dnn模块就能成功读取了,接下来对照Detect类里的forward函数,用python或者C++编写计算预测框的中心坐标和高宽的功能。

周末这两天,我在win10+cpu机器里编写了用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序,包含Python和C++两个版本的。程序都调试通过了,运行结果也是正确的。我把这套代码发布在github上,地址是 https://github.com/hpc203/yolov5-dnn-cpp-python

后处理模块,python版本用numpy array实现的,C++版本的用vector和数组实现的,整套程序只依赖opencv库(opencv4版本以上的)就能正常运行,彻底摆脱对深度学习框架pytorch,tensorflow,caffe,mxnet等等的依赖。用openvino作目标检测,需要把onnx文件转换到.bin和.xml文件,相比于用dnn模块加载onnx文件做目标检测是多了一个步骤的。因此,我就想编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序,用opencv的dnn模块做深度学习目标检测,在win10和ubuntu,在cpu和gpu上都能运行,可见dnn模块的通用性更好,很接地气。

大叔

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