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该项目较为新颖 优质竞赛项目系列今天要分享的是 Yolov安全帽佩戴检测 危险区域进入检测
学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)
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https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate
1 课题背景
建筑工人头部伤害是造成建筑伤亡事故的重要原因。佩戴安全帽是防止建筑工人发生脑部外伤事故的有效措施,而在实际工作中工人未佩戴安全帽的不安全行为时有发生。因此,对施工现场建筑工人佩戴安全帽自动实时检测进行探究,将为深入认知和主动预防安全事故提供新的视角。然而,传统的施工现场具有安全管理水平低下、管理范围小、主要依靠安全管理人员的主观监测并且时效性差、不能全程监控等一系列问题。 本项目基于yolov5实现了安全帽和危险区域检测。
2 效果演示 3 Yolov5框架
我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行火焰识别检测。6月9日Ultralytics公司开源了YOLOv5离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。按照官方给出的数目现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒即每秒140帧FPS但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
目标检测架构分为两种一种是two-stage一种是one-stage区别就在于 two-stage 有region proposal过程类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片就能输出结果。YOLO 一共发布了五个版本其中 YOLOv1 奠定了整个系列的基础后面的系列就是在第一版基础上的改进为的是提升性能。
YOLOv5有4个版本性能如图所示
网络架构图 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示
输入端
在模型训练阶段提出了一些改进思路主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放
Mosaic数据增强 Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员通过随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接对小目标的检测效果很不错
基准网络
融合其它检测算法中的一些新思路主要包括Focus结构与CSP结构
Neck网络
在目标检测领域为了更好的提取融合特征通常在Backbone和输出层会插入一些层这个部分称为Neck。Yolov5中添加了FPNPAN结构相当于目标检测网络的颈部也是非常关键的。 FPNPAN的结构 这样结合操作FPN层自顶向下传达强语义特征High-Level特征而特征金字塔则自底向上传达强定位特征Low- Level特征)两两联手从不同的主干层对不同的检测层进行特征聚合。
FPNPAN借鉴的是18年CVPR的PANet当时主要应用于图像分割领域但Alexey将其拆分应用到Yolov4中进一步提高特征提取的能力。
Head输出层
输出层的锚框机制与YOLOv4相同主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss以及预测框筛选的DIOU_nms。
对于Head部分可以看到三个紫色箭头处的特征图是40×40、20×20、10×10。以及最后Prediction中用于预测的3个特征图
①40×40×255②20×20×255③10×10×255 相关代码 class Detect(nn.Module):stride None # strides computed during buildonnx_dynamic False # ONNX export parameterdef __init__(self, nc80, anchors(), ch(), inplaceTrue): # detection layersuper().__init__()self.nc nc # number of classesself.no nc 5 # number of outputs per anchorself.nl len(anchors) # number of detection layersself.na len(anchors[0]) // 2 # number of anchorsself.grid [torch.zeros(1)] * self.nl # init gridself.anchor_grid [torch.zeros(1)] * self.nl # init anchor gridself.register_buffer(anchors, torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)) # shape(nl,na,2)self.m nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output convself.inplace inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment)def forward(self, x):z [] # inference outputfor i in range(self.nl):x[i] self.m[i](x[i]) # convbs, _, ny, nx x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)x[i] x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()if not self.training: # inferenceif self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] ! x[i].shape[2:4]:self.grid[i], self.anchor_grid[i] self._make_grid(nx, ny, i)y x[i].sigmoid()if self.inplace:y[..., 0:2] (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 self.grid[i]) * self.stride[i] # xyy[..., 2:4] (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # whelse: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953xy (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 self.grid[i]) * self.stride[i] # xywh (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # why torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1)z.append(y.view(bs, -1, self.no))return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)def _make_grid(self, nx20, ny20, i0):d self.anchors[i].deviceif check_version(torch.__version__, 1.10.0): # torch1.10.0 meshgrid workaround for torch0.7 compatibilityyv, xv torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)], indexingij)else:yv, xv torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)])grid torch.stack((xv, yv), 2).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()anchor_grid (self.anchors[i].clone() * self.stride[i]) \.view((1, self.na, 1, 1, 2)).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()return grid, anchor_grid4 数据处理和训练
4.1 安全帽检测
这里只是判断 【人没有带安全帽】、【人有带安全帽】、【人体】 3个类别 基于 data/coco128.yaml 文件创建自己的数据集配置文件 custom_data.yaml。 创建自己的数据集配置文件
# 训练集和验证集的 labels 和 image 文件的位置
train: ./score/images/train
val: ./score/images/val
# number of classesnc: 3# class namesnames: [person, head, helmet]
创建每个图片对应的标签文件 使用 data/gen_data/gen_head_helmet.py 来将 VOC 的数据集转换成 YOLOv5 训练需要用到的格式。 使用标注工具类似于 Labelbox 、CVAT 、精灵标注助手 标注之后需要生成每个图片对应的 .txt 文件其规范如下
每一行都是一个目标类别序号是零索引开始的从0开始每一行的坐标 class x_center y_center width height 格式框坐标必须采用归一化的 xywh格式从0到1。如果您的框以像素为单位则将x_center和width除以图像宽度将y_center和height除以图像高度。
代码如下 import numpy as np
def convert(size, box):
将标注的 xml 文件生成的【左上角x,左上角y,右下角x右下角y】标注转换为yolov5训练的坐标
:param size: 图片的尺寸 [w,h]
:param box: anchor box 的坐标 [左上角x,左上角y,右下角x,右下角y,]
:return: 转换后的 [x,y,w,h]
x1 int(box[0])y1 int(box[1])x2 int(box[2])y2 int(box[3])dw np.float32(1. / int(size[0]))dh np.float32(1. / int(size[1]))w x2 - x1h y2 - y1x x1 (w / 2)y y1 (h / 2)x x * dww w * dwy y * dhh h * dhreturn [x, y, w, h]
生成的 .txt 例子
1 0.1830000086920336 0.1396396430209279 0.13400000636465847 0.15915916301310062 1 0.5240000248886645 0.29129129834473133 0.0800000037997961 0.16816817224025726 1 0.6060000287834555 0.29579580295830965 0.08400000398978591 0.1771771814674139 1 0.6760000321082771 0.25375375989824533 0.10000000474974513 0.21321321837604046 0 0.39300001866649836 0.2552552614361048 0.17800000845454633 0.2822822891175747 0 0.7200000341981649 0.5570570705458522 0.25200001196935773 0.4294294398277998 0 0.7720000366680324 0.2567567629739642 0.1520000072196126 0.23123123683035374
选择模型 在文件夹 ./models 下选择一个你需要的模型然后复制一份出来将文件开头的 nc 修改为数据集的分类数下面是借鉴 ./models/yolov5s.yaml来修改的 # parameters
nc: 3 # number of classes 修改这里为数据集的分类数
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
# anchorsanchors:- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32# YOLOv5 backbonebackbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Focus, [64, 3]], # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4[-1, 3, BottleneckCSP, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8[-1, 9, BottleneckCSP, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16[-1, 9, BottleneckCSP, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32[-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],[-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]], # 9]# YOLOv5 headhead:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]],[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4[-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]], # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]],[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3[-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]], # 17[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4[-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]], # 20[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5[-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]], # 23[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)] 开始训练 这里选择了 yolov5s 模型进行训练权重也是基于 yolov5s.pt 来训练 python train.py --img 640 \--batch 16 --epochs 10 --data ./data/custom_data.yaml \--cfg ./models/custom_yolov5.yaml --weights ./weights/yolov5s.pt4.2 检测危险区域内是否有人
危险区域标注方式
使用的是 精灵标注助手 标注生成了对应图片的 json 文件
执行侦测
python area_detect.py --source ./area_dangerous --weights ./weights/helmet_head_person_s.pt效果 危险区域会使用 红色框 标出来同时危险区域里面的人体也会被框出来危险区域外的人体不会被框选出来。
5 最后 更多资料, 项目分享
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