关键词: 交通标志识别 神经网路 目标检测 SSD Keras我们的目的是训练一个神经网络模型,让他能够对交通标志进行识别.这里,我们采用的是 keras 版的 SSD 模型.
为了模型更好的训练,我们简化了训练样本,对下列三种标志进行识别.训练样本总计138张,每类约46张.
- 局部图示例
- 完整大图示例
- 使用labelImg对数据进行标记.
每张图标记,分别得到一个如下的 XML 数据结构:
<annotation>
<folder>train</folder>
<filename>IMG_20171210_131006.jpg</filename>
<path>/home/kuhung/Desktop/SSD_train/data/train/IMG_20171210_131006.jpg</path>
<source>
<database>Unknown</database>
</source>
<size>
<width>1216</width>
<height>1216</height>
<depth>3</depth>
</size>
<segmented>0</segmented>
<object>
<name>x</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>0</truncated>
<difficult>0</difficult>
<bndbox>
<xmin>623</xmin>
<ymin>475</ymin>
<xmax>682</xmax>
<ymax>532</ymax>
</bndbox>
</object>
</annotation>
关键信息是 文件名,种类名以及4个坐标点,具体的文件路径不重要,后面会单独定义.
# 目标格式
文件名,目标的4个坐标点,目标类型的哑变量编码
-
使用 get_data_from_XML.py脚本,将 labelImg 得到的 XML 转成目标格式.
-
注意以下几点:
- 修改类别数和类别名称
classes = 3
classes_name = ['x','p','t']- 运行脚本生成
train.pkl
Python get_data_from_XML.py path_to_your_label
# 在我的本地是
Python get_data_from_XML.py /home/kuhung/Desktop/SSD_train/data/label_train/cv2==3.3.0
keras==2.2.0
matplotlib==2.1.0
tensorflow==1.3.0
numpy==1.13.3
cp weights_SSD300.hdf5 into SSD_keras- 修改类别数和类别名称
# some constants
NUM_CLASSES = 3+1 # 1 means mask
input_shape = (300, 300, 3)- 修改图片存储位置
path_prefix = '../data/train/' #path to your data - 训练模型
在完成上述修改后,通过逐步运行
SSD_training.ipynb, 自定义的SSD模型就开始训练了.
Epoch 1/5
108/110 [============================>.] - ETA: 2s - loss: 3.9356Epoch 00000: saving model to ./checkpoints/weights.00-3.50.hdf5
110/110 [==============================] - 127s - loss: 3.9005 - val_loss: 3.4982
...
Epoch 5/5
108/110 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 1.8918Epoch 00004: saving model to ./checkpoints/weights.04-2.13.hdf5
110/110 [==============================] - 116s - loss: 1.8814 - val_loss: 2.1328
0.96的置信度,判断为第三类(红绿灯类).
通过这个例子,我们掌握了如何用 keras 版的 SSD, 训练自己的数据集. 在小数据集上也取得了不错的结果.整个流程需要注意的有两个点:一是检查各依赖的版本,是否符合要求;二是自定义任务,要改的地方比较多比较杂,需要耐心和细心.
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