选自Github
机器之心编译
编辑:吴攀
上个月,微软代季峰等研究者发布的一篇论文提出了一种可变形卷积网络,该研究「引入了两种新的模块来提高卷积神经网络(CNN)对变换的建模能力,即可变形卷积(deformable convolution)和可变形兴趣区域池化(deformable ROI pooling)」,详情参阅机器之心专栏文章《专栏 | MSRA 视觉组最新研究:可变形卷积网络》。近日,该研究团队如其承诺的那样在 GitHub 上公布了相关代码。机器之心对该项目的 README.md 内容进行了编译介绍。
本代码库的主要贡献者包括:熊郁文、齐浩之、张国栋、李益、代季峰、Bin Xiao、危夷晨。
声明
这是可变形卷积网络(Deformable ConvNets)的官方实现,需要注意:
介绍
可变形卷积网络最早在这篇 arXiv 技术报告中描述:https://arxiv.org/abs/1703.06211。
R-FCN 最早见于这篇 NIPS 2016 论文:https://arxiv.org/abs/1605.06409。
证书
© Microsoft, 2017. Licensed under an Apache-2.0 license.
引用可变形卷积网络
如果你要在你的研究中使用可变形卷积网络,请考虑引用:
@article{dai17dcn, Author = {Jifeng Dai, Haozhi Qi, Yuwen Xiong, Yi Li, Guodong Zhang, Han Hu, Yichen Wei}, Title = {Deformable Convolutional Networks}, Journal = {arXiv preprint arXiv:1703.06211}, Year = {2017} } @inproceedings{dai16rfcn, Author = {Jifeng Dai, Yi Li, Kaiming He, Jian Sun}, Title = {{R-FCN}: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks}, Conference = {NIPS}, Year = {2016} }
主要结果
注:运行时间是在单个 Maxwell Titan X GPU 上统计得到的(推理阶段的 mini-batch 大小是 1)
软件需求
1.Python 软件包里面可能没有 cython、opencv-python >= 3.2.0 和 easydict。如果你的系统已经设置了 pip,你可以通过以下代码获取和安装这些包:
pip install Cython pip install opencv-python==3.2.0.6 pip install easydict==1.6
2. 对于 Windows 用户,编译 cython 模块需要 Visual Studio 2015
硬件需求
任何至少有 4GB 内存的英伟达 GPU 应该都可以。
安装
1. 克隆这个可变形卷积网络代码库:
git clone https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets.git
2.Windows 用户请运行 cmd .\init.bat;Linux 用户请运行 sh ./init.sh。该脚本会自动编译 cython 模块并创建一些文件夹。
3. 将 ./rfcn/operator_cxx 中的 operator 复制到 $(YOUR_MXNET_FOLDER)/src/operator/contrib 并重新编译 MXNet。
4. 请按照 MXNet 的官方指南安装 MXNet。对于高阶用户,你可以将你的 Python 包放到 ./external/mxnet/$(YOUR_MXNET_PACKAGE),并修改 ./experiments/rfcn/cfgs/*.yaml 中的 MXNET_VERSION 到 $(YOUR_MXNET_PACKAGE)。这样你就可以快速切换不同的 MXNet 版本了。
演示(demo)
1. 要使用有我们训练的模型的 demo(在 COCO trainval 上训练的),请从 OneDrive 手动下载该模型:https://1drv.ms/u/s!AoN7vygOjLIQqmE7XqFVLbeZDfVN,并将其放置在 model/ 文件夹中。确保其看起来像这样:
./model/rfcn_dcn_coco-0000.params ./model/rfcn_coco-0000.params
2. 运行 demo:
python ./rfcn/demo.py
其默认运行可变形 R-FCN(Deformable R-FCN),并会给出一些预测结果,要运行 R-FCN,请使用:
python ./rfcn/demo.py --rfcn_only
我们不久后就将发布能够可视化其变形效果的可视化工具。
为训练和测试的准备
1. 请下载 COCO 和 VOC 2007+2012 数据,并按如下方式放置:
./data/coco/ ./data/VOCdevkit/VOC2007/ ./data/VOCdevkit/VOC2012/
2. 请从 OneDrive 手动下载在 ImageNet 上预训练的 ResNet-v1-101:https://1drv.ms/u/s!Am-5JzdW2XHzhqMEtxf1Ciym8uZ8sg,并将其放置到 .model/ 文件夹。确保其看起来像这样:
./model/pretrained_model/resnet_v1_101-0000.params
使用
1. 我们所有的实验设置(GPU 型号、数据集等)都保存为 yaml 文件,位于文件夹 ./experiments/rfcn/cfgs
2. 目前已经提供了 4 个配置文件,即用于 COCO/VOC 的 R-FCN 和用于 COCO/VOC 的 Deformable R-FCN。我们分别在 COCO 和 VOC 上使用了 8 个和 4 个 GPU 来训练模型。
3. 为了执行实验,请运行以对应配置文件为输入的 Python 脚本。比如,为了使用 ResNet-v1-101 在 COCO 上训练和测试可变形卷积网络,请使用以下命令:
python experiments\rfcn\rfcn_end2end_train_test.py --cfg
4. 请查看配置文件和我们的代码来了解更多细节。
其它
推荐使用不带 CuDNN 的 MXNet 版本。
代码已经在以下环境中进行了测试: