用PaddlePaddle 实现目标检测任务——Paddle Fluid v1.1深度测评

1.前言

11月1日，百度发布了Paddle Fluid的1.1版本，作为国内首个深度学习框架，PaddlePaddle对中文社区非常友好，有完善的中文社区、项目为导向的中文教程，可以让更多中文使用者更方便地进行深度学习、机器学习相关的研究和实践。我本人也非常希望PaddlePaddle能够不断发展壮大，毕竟这是国内公司为开源社区做出的一项非常有意义的贡献。为了一探Paddle Fluid 1.1版本究竟做了哪些方面的更新，笔者第一时间安装了新发布的版本，用一个基于SSD的目标检测任务来测试一下新版PaddlePaddle的表现。

2.什么是目标检测

图像识别对于做视觉的同学来说应该是一个非常熟悉的任务了，最初深度学习就是是应用于图像识别任务的，举例来说，给计算机一张汽车图片，让它判断这图片里有没有汽车。

对于背景干净的图片来说，这样做很有意义也比较容易。但是如果是一张包含丰富元素的图片，不仅识别难度大大提高，仅仅判断出里面有没有图片的意义也不大了，我们需要找到到底在读片的什么位置出现了一辆汽车，这就提出了一个新的任务和需求——目标检测。

我们的任务就是给定一张图像或是一个视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。然而，计算机能够“看到”的是图像被编码之后的数字，很难解图像或是视频帧中出现了人或是物体这样的高层语义概念，也就更加难以定位目标出现在图像中哪个区域。

与此同时，由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置，目标的形态千变万化，图像或是视频帧的背景千差万别，诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。目前主流的方法是FasterRCNN、YOLO和SSD，本文使用SSD进行实验。

3.PaddlePaddle简介

第一次听到PaddlePaddle是在CCF前线研讨会上，当时几个人聊起来关于机器学习算法平台的事情，有一位小伙伴提起了这个名字，所以一段时间以来我一直认为这是一个机器学习算法平台。直到16年百度开源了PaddlePaddle我才知道，原来这是一个可以跟TensorFlow媲美的深度学习框架，主打“易用、高效、灵活、可扩展”。所以，简单来说，PaddlePaddle就是百度自研的一套深度学习框架（看过发布会后了解到，百度为此建立了一套覆盖面非常广的生态，包括金融、推荐、决策等，但笔者主要是对PaddlePaddle的核心框架进行测评，不在此浪费过多笔墨了）。

3.1如何安装

笔者的工作站是Ubuntu 16.04系统，PaddlePaddle在CentOS和Ubuntu都支持pip安装和docker安装，GPU版本在Linux下也可以完美适配。下面来看一下具体的安装步骤。

首先我们使用cat /proc/cpuinfo | grep avx2来查看我们的Ubuntu系统是否支持avx2指令集，如果发现系统返回了如下一系列信息，就说明系统是支持avx2指令集的，可以放心进行后续安装。如果不支持也没关系，在官网上可以直接下载no_avx的whl包进行安装。

接下来使用pip安装最新的Fluid v1.1版本的PaddlePaddle(GPU)，在安装前注意，需要在机器上安装python3.5-dev才可以用pip安装PaddlePaddle。下载速度会比较慢，需要20分钟左右的下载时间。

安装完成后，在python里import paddle测试一下，如果成功导入则说明安装成功！

在更新的Paddle Fluid v1.1版本中还特意优化了对MacOS的支持，可以直接通过pip安装，也可以用源码编译安装。具体细节可参考：http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.1/beginners_guide/install/Start.html

3.2PaddlePaddle的计算描述方式

框架的计算描述方式是深度学习项目开发者非常关注的一个问题。计算的描述方式经历了从Caffe1.0时代的一组连续执行的layers到TensorFlow的变量和操作构成的计算图再到PaddlePaddle Fluid^[1]提出不再有模型的概念一系列的演变。那么PaddlePaddle现在是怎么描述计算的呢？

PaddlePaddle使用Program来描述模型和优化过程，可以把它简单理解为数据流的控制过程。Program由Block、Operator和Variable构成，variable和operator被组织成为多个可以嵌套的block。具体的，如果要实现一个神经网络，我们只需要通过添加必要的variable、operator来定义网络的前向计算，而反向计算、内存管理、block创建都由框架来完成。下面展示一下如何在PaddlePaddle中定义program：

以一个简单的线性回归为例，我们这样定义前向计算逻辑：

#定义输入数据类型

x = fluid.layers.data(name="x",shape=[1],dtype='float32')

#搭建全连接网络

y_predict = fluid.layers.fc(input=x,size=1,act=None)

定义好计算逻辑后，与TensorFlow一样，下一步就需要定义损失函数，feed数据，开始训练，feed数据也是在执行运算的时候进行，我们先定义一下数据，这里train_data 就是我们的输入数据，y_true是label：

train_data=numpy.array([[1.0],[2.0],[3.0],[4.0]]).astype('float32')

y_true = numpy.array([[2.0],[4.0],[6.0],[8.0]]).astype('float32')

添加均方误差损失函数(MSE)，框架会自动完成反向计算：

cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict,label=y)

avg_cost = fluid.layers.mean(cost)

执行我们定义的上述Program：

cpu = fluid.core.CPUPlace()

exe = fluid.Executor(cpu)

exe.run(fluid.default_startup_program())

#开始训练

outs = exe.run(

feed={'x':train_data,'y':y_true},

fetch_list=[y_predict.name,avg_cost.name])

#观察结果

print outs

输出结果：

[array([[0.9010564],

[1.8021128],

[2.7031693],

[3.6042256]], dtype=float32), array([9.057577], dtype=float32)]

这样就用PaddlePaddle实现了简单的计算流程，个人感觉使用起来跟TensorFlow的相似度较高，习惯在TensorFlow上跑模型的小伙伴应该很容易适应PaddlePaddle的这一套生态。

关于PaddlePaddle计算描述的详情可以参考Fluid编程指南：http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.1/beginners_guide/programming_guide/programming_guide.html

3.3PaddlePaddle的模型库简介

PaddlePaddle的核心框架内置了非常多的经典模型和网络，涵盖了几乎所有主流的机器学习/深度学习任务，包括图像、语音、自然语言处理、推荐等诸多方面。因为本文是做目标检测，所以主要调研了一下图像方面的模型库，在此大致介绍一下。

3.3.1分类

分类任务中的模型库是最全面的，AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet、Inception、MobileNet、Dual Path Network以及SE-ResNeXt，2012年以来的经典图像识别网络都包含其中，每个网络模型是一个独立的py文件，里面是这个网络模型的类，类里面公用的方法是net()，在调用时初始化对应的类之后调用.net()方法，就可以得到对应网络的Program描述，之后只需要给网络feed数据、定义损失函数、优化方法等就可以轻松使用了。分类模型作为图像任务的基础任务，在目标检测、语义分割等任务中都会重复利用这些模型，所以这样一个模型库可以为大大简化后续任务的开发工作。这部分的模型库里的写法比较统一，只要了解网络结构，用.net()方法调用就可以，这里就不一一介绍了，具体可以参考：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleCV/image_classification/models。

3.3.2目标检测

SSD

Single Shot MultiBox Detector (SSD) 是一种单阶段的目标检测器。与两阶段的检测方法不同，单阶段目标检测并不进行区域推荐，而是直接从特征图回归出目标的边界框和分类概率。SSD 运用了这种单阶段检测的思想，并且对其进行改进：在不同尺度的特征图上检测对应尺度的目标。如下图所示，SSD 在六个尺度的特征图上进行了不同层级的预测。每个层级由两个3x3卷积分别对目标类别和边界框偏移进行回归。因此对于每个类别，SSD 的六个层级一共会产生 38x38x4 + 19x19x6 + 10x10x6 + 5x5x6 + 3x3x4 + 1x1x4 = 8732 个检测结果。

SSD 目标检测模型

SSD 可以方便地插入到任何一种标准卷积网络中，比如 VGG、ResNet 或者 MobileNet，这些网络被称作检测器的基网络。PaddlePaddle里的SSD使用Google的MobileNet作为基网络。

目标检测模型库不同于分类模型库，PaddlePaddle是以一个工程的形式提供SSD的模型库。工程里面包含如下文件：

其中，train.py、reader.py、mobilenet_ssd.py是与网络训练相关的文件，包括数据读取、网络结构、训练参数等过程的定义都在这3个文件中；eval.py、eval_coco_map.py是网络预测评估相关文件；infer.py是可视化预测结果相关文件。Data文件夹用于存储数据集，使用时可以把训练集、测试集、验证集放在data目录下，reader会在data目录下寻找图片数据加载；pretrained目录存放预训练模型，如果不想从头训练一个SSD，可以把预训练好的模型放在这个目录下，方便进行迁移学习。

4.PaddlePaddle实现SSD的目标检测

有了上述的一些基础，我们就可以轻松使用PaddlePaddle上手一些项目了。现在我们就来实现一个基于SSD的目标检测任务。

4.1服务器配置

系统：Ubuntu 16.04

GPU：NVIDIA GTX 1080*4 显存：8GB

环境：python 3.5

4.2框架配置

Paddle Fluid v1.1 GPU版本

4.3数据准备

我们使用微软的COCO2017数据集来预训练模型（PaddlePaddle提供了一个基于COCO的预训练模型，可以直接使用），COCO数据集是微软团队获取的一个可以用来图像recognition+segmentation+captioning 数据集，其官方说明网址：http://mscoco.org/。微软在ECCV Workshops里发表文章《Microsoft COCO: Common Objects in Context》更充分地介绍了该数据集。COCO以场景理解为目标，从复杂场景中截取了328,000张影像，包括了91类目标和2,500,000个label。整个COCO2017数据集20G，官网下载非常慢，可以在国内找一些镜像站下载，数据集里分好了训练集、测试集和验证集，标注和file_list用json文件保存。

拿到预训练数据集后，我们在Pascal VOC数据集上对模型进行进一步训练，做一下微调。Pascal VOC数据集相较COCO数据集来说图片数量和种类小很多，共计20类，11540张训练图片，标注采用xml格式文件保存。

4.4数据读取

图片格式为jpg，需要对图像进行转码读取，SSD中的reader.py文件帮助我们实现了这个功能，内置的数据读取使用了一个生成器来逐个batch读取图片并转码，这样内存占用率非常低。由于我们机器内存不大，设置的batch为32，在此情况下load十万张图片的annotation只需要17秒左右，每一个batch的load+train时间只需要0.3秒左右。

可以看一下这个reader的核心代码：

def reader():

if mode == 'train' and shuffle:

np.random.shuffle(images)

batch_out = []

for image in images:

image_name = image['file_name']

image_path = os.path.join(settings.data_dir, image_name)

im = Image.open(image_path)

if im.mode == 'L':

im = im.convert('RGB')

im_width, im_height = im.size

im_id = image['id']

# layout: category_id | xmin | ymin | xmax | ymax | iscrowd

bbox_labels = []

annIds = coco.getAnnIds(imgIds=image['id'])

anns = coco.loadAnns(annIds)

for ann in anns:

bbox_sample = []

# start from 1, leave 0 to background

bbox_sample.append(float(ann['category_id']))

bbox = ann['bbox']

xmin, ymin, w, h = bbox

xmax = xmin + w

ymax = ymin + h

bbox_sample.append(float(xmin) / im_width)

bbox_sample.append(float(ymin) / im_height)

bbox_sample.append(float(xmax) / im_width)

bbox_sample.append(float(ymax) / im_height)

bbox_sample.append(float(ann['iscrowd']))

bbox_labels.append(bbox_sample)

im, sample_labels = preprocess(im, bbox_labels, mode, settings)

sample_labels = np.array(sample_labels)

if len(sample_labels) == 0: continue

im = im.astype('float32')

boxes = sample_labels[:, 1:5]

lbls = sample_labels[:, 0].astype('int32')

iscrowd = sample_labels[:, -1].astype('int32')

if 'cocoMAP' in settings.ap_version:

batch_out.append((im, boxes, lbls, iscrowd,

[im_id, im_width, im_height]))

else:

batch_out.append((im, boxes, lbls, iscrowd))

if len(batch_out) == batch_size:

yield batch_out

batch_out = []

可以看到，这里的reader是一个生成器，逐个batch把数据load进内存。在数据读取过程中，需要注意一下几点：

1. 数据集需要放在项目的data目录下，reader通过annotations下的instances_train2017.json文件区分训练集和验证集，不需要在data目录下用文件夹区分训练集和验证集。

2. 如果数据没有按要求保存，则需要在reader.py修改数据路径：

class Settings(object):

def __init__(self,

dataset=None,

data_dir=None,

label_file=None,

resize_h=300,

resize_w=300,

mean_value=[127.5, 127.5, 127.5],

apply_distort=True,

apply_expand=True,

ap_version='11point'):

self._dataset = dataset

self._ap_version = ap_version

# 把data_dir替换为数据所在路径

self._data_dir = data_dir

if 'pascalvoc' in dataset:

self._label_list = []

label_fpath = os.path.join(data_dir, label_file)

for line in open(label_fpath):

self._label_list.append(line.strip())

1. 如果遇到NoneType is not iterable的错误，一般是由于数据读取错误导致的，仔细检查文件路径应该可以解决。

2. 读取PascalVOC数据集用reader.py文件中的pascalvoc()函数，两个数据集的文件结构和标注不太一样，Paddle为我们写好了两个版本数据集的读取方法，可以直接调用。

4.5模型训练

数据读取完成后，就可以着手开始模型的训练了，这里直接使用PaddlePaddle SSD model里面的train.py进行训练：

python -u train.py

train.py里为所有的超参数都设置了缺省值，不熟悉PaddlePaddle参数调整的工程师可以直接用缺省参数进行训练，非常方便。如果需要，可以根据下表进行对应超参数的修改：

在执行脚本时，传入相应的参数值即可，例如：

python -u train.py --batch_size=16 --epoc_num=1 --dataset='pascalvoc' --pretrained_model='pretrain/ssd_mobilenet_v1_coco/'

4.5.1单机多卡配置

单机多卡的配置相较于多机多卡配置较为简单，参数需要先在GPU0上初始化，再经由fluid.ParallelExecutor() 分发到多张显卡上。这里可以使用fluid.core.get_cuda_device_count()得到可用显卡数量，也可以自己定义用几张显卡。

train_exe = fluid.ParallelExecutor(use_cuda=True, loss_name=loss.name,

main_program=fluid.default_main_program())

train_exe.run(fetch_list=[loss.name], feed={...})

4.5.2参数调整

PaddlePaddle这一套SSD模型给了使用者非常大的自由度，可以对网络结构、损失函数、优化方法等多个角度对模型进行调整。本文采用的是基于MobileNet的SSD，如果想使用基于VGG的SSD，可以自己修改工程中的mobilenet_ssd.py文件，把里面定义的MobileNet Program更改为VGG的Program描述就可以了；如果需要修改损失函数或优化方法，则在train.py中找到build_program()函数，在

with fluid.unique_name.guard("train"):

loss = fluid.layers.ssd_loss(locs, confs, gt_box, gt_label, box,

box_var)

loss = fluid.layers.reduce_sum(loss)

optimizer = optimizer_setting(train_params)

optimizer.minimize(loss)

里修改损失函数或优化器即可；修改batch_num、epoch_num、learning rate等参数可以直接在train.py传入参数中进行。

4.5.3模型保存

模型在COCO数据集上训练完后，可以用fluid.io.save_persistables()方法将模型保存下来，我们实现了如下save_model()函数来将模型保存到指定路径。

def save_model(postfix, main_prog, model_path):

model_path = os.path.join(model_save_dir, postfix)

if os.path.isdir(model_path):

shutil.rmtree(model_path)

print('save models to %s' % (model_path))

fluid.io.save_persistables(exe, model_path, main_program=main_prog)

4.5.4继续训练

训练过程有时候会被打断，只要每个过几个batch保存一下模型，我们就可以通过load_vars()方法来恢复已经保存的模型来继续训练或者用于预测。文中提到的这些API，大家可以去PaddlePaddle的官网教程上进行更系统的学习和查看，PaddlePaddle提供了大量的中文文档和使用教程，对中文使用者可以说是非常友好的了。

fluid.io.load_vars(exe, pretrained_model, main_program=train_prog, predicate=if_exist)

4.5.5性能参数

训练速度：在COCO2017数据集上单卡训练，迭代1个epoch耗时3 min33s；单机4卡训练，迭代1个epoch耗时1min02s。

CPU/GPU占用率：正常训练情况下CPU占用率在40%-60%之间，GPU占用率稳定在50%左右。

CPU/GPU使用情况

4.6模型评估

在PaddlePaddle的SSD模型中，可以使用eval.py脚本进行模型评估，可以选择11point、integral等方法来计算模型在验证集上的mAP。

python eval.py --dataset='pascalvoc' --model_dir='train_pascal_model/best_model' --data_dir='data/pascalvoc' --test_list='test.txt' --ap_version='11point' --nms_threshold=0.45

其中，model_dir是我们训练好的模型的保存目录，data_dir是数据集目录，test_list是作为验证集的文件列表（txt文件），前提是这些文件必须要有对应的标签文件，ap_version是计算mAP的方法，nms_threshold是分类阈值。最后我们得到PaddlePaddle SSD模型在Pascal VOC数据集上的mAP为73.32%^[2]

4.7模型预测及可视化

4.7.1模型预测

模型训练完成后，用test_program = fluid.default_main_program().clone(for_test=True)将Program转换到test模式，然后把要预测的数据feed进Executor执行Program就可以计算得到图像的分类标签、目标框的得分、xmin、ymin、xmax、ymax。具体过程如下：

test_program = fluid.default_main_program().clone(for_test=True)

image = fluid.layers.data(name='image', shape=image_shape, dtype='float32')

locs, confs, box, box_var = mobile_net(num_classes, image, image_shape)

nmsed_out = fluid.layers.detection_output(

locs, confs, box, box_var, nms_threshold=args.nms_threshold)

place = fluid.CUDAPlace(0) if args.use_gpu else fluid.CPUPlace()

exe = fluid.Executor(place)

nmsed_out_v, = exe.run(test_program,

feed=feeder.feed([[data]]),

fetch_list=[nmsed_out],

return_numpy=False)

nmsed_out_v = np.array(nmsed_out_v)

4.7.2预测结果可视化

对于目标检测任务，我们通常需要对预测结果进行可视化进而获得对结果的感性认识。我们可以编写一个程序，让它在原图像上画出预测框，核心代码如下：

def draw_bounding_box_on_image(image_path, nms_out, confs_threshold,

label_list):

image = Image.open(image_path)

draw = ImageDraw.Draw(image)

im_width, im_height = image.size

for dt in nms_out:

if dt[1] < confs_threshold:

continue

category_id = dt[0]

bbox = dt[2:]

xmin, ymin, xmax, ymax = clip_bbox(dt[2:])

(left, right, top, bottom) = (xmin * im_width, xmax * im_width,

ymin * im_height, ymax * im_height)

draw.line(

[(left, top), (left, bottom), (right, bottom), (right, top),

(left, top)],

width=4,

fill='red')

if image.mode == 'RGB':

draw.text((left, top), label_list[int(category_id)], (255, 255, 0))

image_name = image_path.split('/')[-1]

print("image with bbox drawed saved as {}".format(image_name))

image.save(image_name)

这样，我们可以很直观的看到预测结果：

令人欣喜的是，PaddlePaddle的SSD模型中帮我们实现了完整的一套预测流程，我们可以直接运行SSD model下的infer.py脚本使用训练好的模型对图片进行预测：

python infer.py --dataset='coco' --nms_threshold=0.45 --model_dir='pretrained/ssd_mobilenet_v1_coco' --image_path='./data/ pascalvoc/VOCdevkit/VOC2012/JPEGImages/2007_002216.jpg'

4.8模型部署

PaddlePaddle的模型部署需要先安装编译C++预测库，可以在http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.1/user_guides/howto/inference/build_and_install_lib_cn.html下载安装。预测库中提供了Paddle的预测API，预测部署过程大致分为三个步骤：1.创建PaddlePredictor；2.创建PaddleTensor传入PaddlePredictor中；3.获取输出 PaddleTensor，输出结果。这部分操作也并不复杂，而且Paddle的教程中也提供了一份部署详细代码参考，大家可以很快地利用这个模板完成模型部署(https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/tree/develop/paddle/fluid/inference/api/demo_ci)

5.使用感受

• 中文社区支持好

在搭建SSD过程中，遇到了一些问题，例如segmentation fault、NoneType等，笔者直接在paddle的GitHub上提了相关issue，很快就得到了contributor的回复，问题很快得到了解决。

• 教程完善

PaddlePaddle的官网上提供了非常详尽的中英文教程，相较于之前学TensorFlow的时候经常看文档看半天才能理解其中的意思，PaddlePaddle对于中文使用者真是一大福音。

• 相比较TensorFlow，整体架构简明清晰，没有太多难以理解的概念。
• 模型库丰富

内置了CV、NLP、Recommendation等多种任务常用经典的模型，可以快速开发迭代AI产品。

• 性能优越，生态完整

从这次实验的结果来看，PaddlePaddle在性能上与TensorFlow等主流框架的性能差别不大，训练速度、CPU/GPU占用率等方面均表现优异，而且PaddlePaddle已经布局了一套完整的生态，前景非常好。

6.总结

整体来说，PaddlePaddle是一个不错的框架。由于设计简洁加之文档、社区做的很好，非常容易上手，在使用过程中也没有非常难理解的概念，用fluid Program定义网络结构很方便，对于之前使用过TensorFlow的工程师来说可以比较快速的迁移到PaddlePaddle上。这次实验过程中，还是发现了一些PaddlePaddle的问题，训练过程如果意外终止，Paddle的训练任务并没有被完全kill掉，依然会占用CPU和GPU大量资源，内存和显存的管理还需要进一步的提高。不过，实验也证实了，正常情况下PaddlePaddle在SSD模型上的精度、速度等性能与TensorFlow差不多，在数据读取操作上比TensorFlow要更加简洁明了。