技术标签: caffe训练 python 深度学习 caffe
opencv的resize默认的是使用双线性插值INTER_LINEAR,也可以是尝试其他的方式进行插值操作
if (param.random_interpolation_method()) {
// 0: INTER_NEAREST
// 1: INTER_LINEAR
// 2: INTER_CUBIC
// 3: INTER_AREA
// 4: INTER_LANCZOS4
int interpolation = caffe_rng_rand() % 5;
cv::resize(cv_img_origin, img, cv::Size(new_width, new_height), 0, 0,
interpolation);
} else if (param.use_self_resize_fun()) {
// TODO(kun): resize_model() now is not well verified.
// When use_self_resize_fun, we consider cv::resize() just in case.
if (caffe_rng_rand() % 2) {
cv::resize(cv_img_origin, img, cv::Size(new_width, new_height));
} else {
img = cv::Mat(new_height, new_width, cv_img_origin.type());
int mode = caffe_rng_rand() % 2;
resize_model(img.data, cv_img_origin.data,
cv_img_origin.cols, cv_img_origin.rows,
new_width, new_height, NULL, mode);
}
} else {
// Resize using INTER_LINEAR
cv::resize(cv_img_origin, img, cv::Size(new_width, new_height));
}
在windows平台上,本地训练SSD_512得到了对应的权值参数文件,加载模型进行前向测试的时候,发现调用caffe.io.Transformer中的resize处理函数速度太慢,打算用opencv的resize做替换,因此更改了输入图片到模型中的预处理过程,使用caffe.io.Transformer进行预处理的过程如下:
import numpy as np
import sys,os
# 设置当前的工作环境在caffe下
caffe_root = '/home/xxx/caffe/'
# 我们也把caffe/python也添加到当前环境
sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')
import caffe
os.chdir(caffe_root)#更换工作目录
# 设置网络结构
net_file=caffe_root + 'models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt'
# 添加训练之后的参数
caffe_model=caffe_root + 'models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel'
# 均值文件
mean_file=caffe_root + 'python/caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.npy'
# 这里对任何一个程序都是通用的,就是处理图片
# 把上面添加的两个变量都作为参数构造一个Net
net = caffe.Net(net_file,caffe_model,caffe.TEST)
# 得到data的形状,这里的图片是默认matplotlib底层加载的
transformer = caffe.io.Transformer({
'data': net.blobs['data'].data.shape})
# matplotlib加载的image是像素[0-1],图片的数据格式[weight,high,channels],RGB
# caffe加载的图片需要的是[0-255]像素,数据格式[channels,weight,high],BGR,那么就需要转换
# channel 放到前面
transformer.set_transpose('data', (2,0,1))
transformer.set_mean('data', np.load(mean_file).mean(1).mean(1))
# 图片像素放大到[0-255]
transformer.set_raw_scale('data', 255)
# RGB-->BGR 转换
transformer.set_channel_swap('data', (2,1,0))
# 这里才是加载图片
im=caffe.io.load_image(caffe_root+'examples/images/cat.jpg')
# 用上面的transformer.preprocess来处理刚刚加载图片
net.blobs['data'].data[...] = transformer.preprocess('data',im)
#注意,网络开始向前传播啦
out = net.forward()
# 最终的结果: 当前这个图片的属于哪个物体的概率(列表表示)
output_prob = output['prob'][0]
# 找出最大的那个概率
print 'predicted class is:', output_prob.argmax()
用opencv2中的resize函数替换之后,检测的结果很差,最终通过比较两种resize方式对同一张图片处理后结果的差异,发现两种方式存在不同,虽然说差异很小,但是也会严重影响检测结果,原因可能如下:
模型不够鲁棒
caffe中的resize和opencv中的resize的默认插值方式可能不同,这点需要看源码进行确认
在ubuntu上不存在这个问题,猜想可能是在windows下的caffe不是官方提供的,可能处理方式存在差异
最终,全部采用caffe.io.Transformer的方式进行图片的预处理,检测结果恢复正常。
此外,测试了opencv2和opencv3,发现用opencv2处理图片,检测的效果更好,原因未知!
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