By Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg.

Introduction

SSD is an unified framework for object detection with a single network. You can use the code to train/evaluate a network for object detection task. For more details, please refer to our arXiv paper.

SSD Framework

System VOC2007 test mAP FPS (Titan X) Number of Boxes
Faster R-CNN (VGG16) 73.2 7 300
Faster R-CNN (ZF) 62.1 17 300
YOLO 63.4 45 98
Fast YOLO 52.7 155 98
SSD300 (VGG16) 72.1 58 7308
SSD300 (VGG16, cuDNN v5) 72.1 72 7308
SSD500 (VGG16) 75.1 23 20097
Citing SSD

Please cite SSD in your publications if it helps your research:

@article{liu15ssd,
Title = {{SSD}: Single Shot MultiBox Detector},
Author = {Liu, Wei and Anguelov, Dragomir and Erhan, Dumitru and Szegedy, Christian and Reed, Scott and Fu, Cheng-Yang and Berg, Alexander C.},
Journal = {arXiv preprint arXiv:1512.02325},
Year = {2015}
}
Contents

Installation
Preparation
Train/Eval
Models
Installation

Get the code. We will call the www.myqunliphoto.com/ directory that you cloned Caffe into $CAFFE_ROOT

git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git
cd caffe
git checkout ssd
Build the code. Please follow Caffe instruction to install all necessary packages and build it.

# Modify Makefile.config according to your Caffe installation.
cp Makefile.config.example Makefile.config
make -j8
# Make sure to include $CAFFE_ROOT/python to your PYTHONPATH.
make py
make test -j8
make runtest -j8
# If you have multiple GPUs installed in your machine, make runtest might fail. If so, try following:
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0; make runtest -j8
# If you have error: "Check failed: error == cudaSuccess (10 vs. 0) invalid device ordinal",
# first make sure you have the specified GPUs, or try following if you have multiple GPUs:
unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
Preparation

Download fully convolutional reduced (atrous) VGGNet. By default,www.egouyuLe.cn we assume the model is stored in$CAFFE_ROOT/models/VGGNet/

Download VOC2007 and VOC2012 dataset. By default, we assume the data is stored in $HOME/data/

# Download the data.
cd $HOME/data
wget http://host.robots.ox.ac.uk www.lxinyul.cc /pascalwww.zhenloyl88.cn /VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar
wget http://host.robots.ox.ac.u www.ymzxrj.com k/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar
# Extract the data.
tar -xvf VOCtrainval_11-May-2012.tar
tar -xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
tar -xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar
Create the LMDB file.

cd $CAFFE_ROOT
# Create the trainval.txt, test.www.wx1677.com/ txt, and test_name_size.txt in data/VOC0712/
./data/VOC0712/create_list.sh
# You can modify the parameters in create_data.sh if needed.
# It will create lmdb files for trainval and test with encoded original image:
# - $HOME/data/VOCdevkit/VOC0712/lmdb/VOC0712_trainval_lmdb
# - $HOME/data/VOCdevkit/VOC0712/lmdb/VOC0712_test_lmdb
# and make soft links at exam www.huacairen88.cn ples/VOC0712/
./data/VOC0712/create_data.sh
Train/Eval

Train your model and evaluate the model on the fly.

# It will create model definition files and save snapshot models in:
# - $CAFFE_ROOT/models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/
# and job file, log file, and the python script in:
# - $CAFFE_ROOT/jobs/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/
# and save temporary evaluation results in:
# - $HOME/data/VOCdevkit/results/VOC2007/SSD_300x300/
# It should reach 72.* mAP at 60k iterations.
python examples/ssd/ssd_pascal.py
If you don't have time to train your model, you can download a pre-trained model at here.

Evaluate the most recent snapshot.

# If you would like to test a model you trained, you can do:
python examples/ssd/score_ssd_pascal.py
Test your model using a webcam. Note: press esc to stop.

# If you would like to attach a webcam to a model you trained, you can do:
python examples/ssd/ssd_pascal_webcam.py
Here is a demo video of running a SSD500 model trained on MSCOCO dataset.

Check out examples/ssd_detect.ipynb or examples/ssd/ssd_detect.cpp on how to detect objects using a SSD model.

To train on other dataset, please refer to data/OTHERDATASET for more details. We currently add support for MSCOCO and ILSVRC2016.

Models

Models trained on VOC0712: SSD300, SSD500

Models trained on MSCOCO trainval35k: SSD300, SSD500

Models trained on ILSVRC2015 trainval1: SSD300, SSD500 (46.4 mAP on val2)

Preface
这是今年 ECCV 2016 的一篇文章,是 UNC Chapel Hill(北卡罗来纳大学教堂山分校) 的 Wei Liu 大神的新作,论文代码:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd
Obeject detection summary link: Object Detection
目前 voc 2012 的榜单:

这里写图片描述
Abstract

这篇文章在既保证速度,又要保证精度的情况下,提出了 SSD 物体检测模型,与现在流行的检测模型一样,将检测过程整个成一个 single deep neural network。便于训练与优化,同时提高检测速度。SSD 将输出一系列 离散化(discretization) 的 bounding boxes,这些 bounding boxes 是在 不同层次(layers) 上的 feature maps 上生成的,并且有着不同的 aspect ratio。

在 prediction 阶段:

要计算出每一个 default box 中的物体,其属于每个类别的可能性,即 score,得分。如对于 PASCAL VOC 数据集,总共有 20 类,那么得出每一个 bounding box 中物体属于这 20 个类别的每一种的可能性。

同时,要对这些 bounding boxes 的 shape 进行微调,以使得其符合物体的 外接矩形。

还有就是,为了处理相同物体的不同尺寸的情况,SSD 结合了不同分辨率的 feature maps 的 predictions。

相对于那些需要 object proposals 的检测模型,本文的 SSD 方法完全取消了 proposals generation、pixel resampling 或者 feature resampling 这些阶段。这样使得 SSD 更容易去优化训练,也更容易地将检测模型融合进系统之中。

在 PASCAL VOC、MS COCO、ILSVRC 数据集上的实验显示,SSD 在保证精度的同时,其速度要比用 region proposals 的方法要快很多。

SSD 相比较于其他单结构模型(YOLO),SSD 取得更高的精度,即是是在输入图像较小的情况下。如输入 300×300 大小的 PASCAL VOC 2007 test 图像,在 Titan X 上,SSD 以 58 帧的速率,同时取得了 72.1% 的 mAP。

如果输入的图像是 500×500,SSD 则取得了 75.1% 的 mAP,比目前最 state-of-art 的 Faster R-CNN 要好很多。

Introduction

现金流行的 state-of-art 的检测系统大致都是如下步骤,先生成一些假设的 bounding boxes,然后在这些 bounding boxes 中提取特征,之后再经过一个分类器,来判断里面是不是物体,是什么物体。

这类 pipeline 自从 IJCV 2013, Selective Search for Object Recognition 开始,到如今在 PASCAL VOC、MS COCO、ILSVRC 数据集上取得领先的基于 Faster R-CNN 的 ResNet 。但这类方法对于嵌入式系统,所需要的计算时间太久了,不足以实时的进行检测。当然也有很多工作是朝着实时检测迈进,但目前为止,都是牺牲检测精度来换取时间。

本文提出的实时检测方法,消除了中间的 bounding boxes、pixel or feature resampling 的过程。虽然本文不是第一篇这样做的文章(YOLO),但是本文做了一些提升性的工作,既保证了速度,也保证了检测精度。

这里面有一句非常关键的话,基本概括了本文的核心思想:

Our improvements include using a small convolutional filter to predict object categories and offsets in bounding box locations, using separate predictors (filters) for different aspect ratio detections, and applying these filters to multiple feature maps from the later stages of a network in order to perform detection at multiple scales.
本文的主要贡献总结如下:

提出了新的物体检测方法:SSD,比原先最快的 YOLO: You Only Look Once 方法,还要快,还要精确。保证速度的同时,其结果的 mAP 可与使用 region proposals 技术的方法(如 Faster R-CNN)相媲美。

SSD 方法的核心就是 predict object(物体),以及其 归属类别的 score(得分);同时,在 feature map 上使用小的卷积核,去 predict 一系列 bounding boxes 的 box offsets。

本文中为了得到高精度的检测结果,在不同层次的 feature maps 上去 predict object、box offsets,同时,还得到不同 aspect ratio 的 predictions。

本文的这些改进设计,能够在当输入分辨率较低的图像时,保证检测的精度。同时,这个整体 end-to-end 的设计,训练也变得简单。在检测速度、检测精度之间取得较好的 trade-off。

本文提出的模型(model)在不同的数据集上,如 PASCAL VOC、MS COCO、ILSVRC, 都进行了测试。在检测时间(timing)、检测精度(accuracy)上,均与目前物体检测领域 state-of-art 的检测方法进行了比较。

The Single Shot Detector(SSD)

这部分详细讲解了 SSD 物体检测框架,以及 SSD 的训练方法。

这里,先弄清楚下文所说的 default box 以及 feature map cell 是什么。看下图:

feature map cell 就是将 feature map 切分成 8×8 或者 4×4 之后的一个个 格子;

而 default box 就是每一个格子上,一系列固定大小的 box,即图中虚线所形成的一系列 boxes。

这里写图片描述

Model

SSD 是基于一个前向传播 CNN 网络,产生一系列 固定大小(fixed-size) 的 bounding boxes,以及每一个 box 中包含物体实例的可能性,即 score。之后,进行一个 非极大值抑制(Non-maximum suppression) 得到最终的 predictions。

SSD 模型的最开始部分,本文称作 base network,是用于图像分类的标准架构。在 base network 之后,本文添加了额外辅助的网络结构:

Multi-scale feature maps for detection
在基础网络结构后,添加了额外的卷积层,这些卷积层的大小是逐层递减的,可以在多尺度下进行 predictions。

Convolutional predictors for detection
每一个添加的特征层(或者在基础网络结构中的特征层),可以使用一系列 convolutional filters,去产生一系列固定大小的 predictions,具体见 Fig.2。对于一个大小为 m×n,具有 p 通道的特征层,使用的 convolutional filters 就是 3×3×p 的 kernels。产生的 predictions,那么就是归属类别的一个得分,要么就是相对于 default box coordinate 的 shape offsets。
在每一个 m×n 的特征图位置上,使用上面的 3×3 的 kernel,会产生一个输出值。bounding box offset 值是输出的 default box 与此时 feature map location 之间的相对距离(YOLO 架构则是用一个全连接层来代替这里的卷积层)。

Default boxes and aspect ratios
每一个 box 相对于与其对应的 feature map cell 的位置是固定的。 在每一个 feature map cell 中,我们要 predict 得到的 box 与 default box 之间的 offsets,以及每一个 box 中包含物体的 score(每一个类别概率都要计算出)。
因此,对于一个位置上的 k 个boxes 中的每一个 box,我们需要计算出 c 个类,每一个类的 score,还有这个 box 相对于 它的默认 box 的 4 个偏移值(offsets)。于是,在 feature map 中的每一个 feature map cell 上,就需要有 (c+4)×k 个 filters。对于一张 m×n 大小的 feature map,即会产生 (c+4)×k×m×n 个输出结果。

这里的 default box 很类似于 Faster R-CNN 中的 Anchor boxes,关于这里的 Anchor boxes,详细的参见原论文。但是又不同于 Faster R-CNN 中的,本文中的 Anchor boxes 用在了不同分辨率的 feature maps 上。

这里写图片描述

Training

在训练时,本文的 SSD 与那些用 region proposals + pooling 方法的区别是,SSD 训练图像中的 groundtruth 需要赋予到那些固定输出的 boxes 上。在前面也已经提到了,SSD 输出的是事先定义好的,一系列固定大小的 bounding boxes。

如下图中,狗狗的 groundtruth 是红色的 bounding boxes,但进行 label 标注的时候,要将红色的 groundtruth box 赋予 图(c)中一系列固定输出的 boxes 中的一个,即 图(c)中的红色虚线框。
这里写图片描述
事实上,文章中指出,像这样定义的 groundtruth boxes 不止在本文中用到。在 YOLO 中,在 Faster R-CNN中的 region proposal 阶段,以及在 MultiBox 中,都用到了。

当这种将训练图像中的 groundtruth 与固定输出的 boxes 对应之后,就可以 end-to-end 的进行 loss function 的计算以及 back-propagation 的计算更新了。

训练中会遇到一些问题:

选择一系列 default boxes

选择上文中提到的 scales 的问题

hard negative mining

数据增广的策略

下面会谈本文的解决这些问题的方式,分为以下下面的几个部分。

Matching strategy:

如何将 groundtruth boxes 与 default boxes 进行配对,以组成 label 呢?

在开始的时候,用 MultiBox 中的 best jaccard overlap 来匹配每一个 ground truth box 与 default box,这样就能保证每一个 groundtruth box 与唯一的一个 default box 对应起来。

但是又不同于 MultiBox ,本文之后又将 default box 与任何的 groundtruth box 配对,只要两者之间的jaccard overlap 大于一个阈值,这里本文的阈值为 0.5。

Training objective:

SSD 训练的目标函数(training objective)源自于 MultiBox 的目标函数,但是本文将其拓展,使其可以处理多个目标类别。用 xpij=1 表示 第 i 个 default box 与 类别 p 的 第 j 个 ground truth box 相匹配,否则若不匹配的话,则 xpij=0。

根据上面的匹配策略,一定有 ∑ixpij≥1,意味着对于 第 j 个 ground truth box,有可能有多个 default box与其相匹配。

总的目标损失函数(objective loss function)就由 localization loss(loc) 与 confidence loss(conf) 的加权求和:

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