Detectron2入门教程
其他
2020-01-20 16:34:18
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0. 前言
- 目标：走马观花，两天时间浏览Detectron2源码，稍微记录一下。
- 与 TensorFlow Object Detection API、mmdetection 一样，Detectron2 也是通过配置文件来设置各种参数，所有的相关内容都像搭积木一样一点一点拼凑起来。
- 我自己感觉，一般所有代码都可以分为三个部分，所以看Detectron2的源码也分为以下三个部分。
- 数据处理：包括数据读取、数据增强以及其他数据预处理。
- 模型构建：没啥好说的。
- 模型训练、预测、评估：包括模型存取、优化器、学习率、损失函数、性能指标、TensorBoard等。
- 资料汇总
- 本文内容：
- 第一章：概述，分为四个部分：看源码的过程、源码目录结构、注册机制、官方文档的阅读笔记。
- 第二章：数据处理，介绍detectron2中数据处理相关源码的结构、基本运行流程等。
- 第三章：模型搭建，介绍detectron2中模型搭建的基本流程。
- 第四章：模型训练/预测/评估，重点介绍了模型训练相关类的结构以及实现思路。
- TODO： 基于detectron2中的projects，阅读TensorMask/DensePose/TridentNet论文，并研究源码并训练模型。
1. 概述
1.1. 自己的源码阅读流程
- 设定目标：
- 刚刚从TF转向PyTorch，所以希望进一步熟悉PyTorch。
- 进一步熟悉目标检测、实例分割、关键点检测等模型。
- 寻找/研究源码中存在的一些tricks。
- 后续需要通过detectron2来复现新论文。
- 总结自己之前的一些步骤
- 第一步：阅读所有官方文档。
- 第二步：尝试根据 Getting Started 文档内容，运行
demo 中的脚本。
- 第三步：从数据处理、模型构建、模型训练/预测/评估三个方面，分别浏览源码。
- 个人感受：
- PyTorch代码比TensorFlow代码容易多了。
- Detectron2源码比TensorFlow Object Detection API源码直观多了，上手容易多了。
- 当然，也可能是因为比较熟悉TensorFlow Object Detection API的源码，所以看Detectron2的就很容易。
1.2. 目录结构
configs：示例配置文件合集。datasets：数据集准备工作，主要就是各个数据集的基本结构，以及需要如何预处理。demo：快速体验Detectron2，与Getting Started文档对应。如果想要体验Model ZOO中结果的内容就可以用这个。detectron2：项目主要代码都在这里了。dev：一些开发者会用到的脚本。docker：没啥好介绍的。docs：一些官方文档。projects：基于Detectron2的三个项目，DensePose/TensorMask/TridentNet。
- 在知乎里，Detectron2的开发人员介绍，如果想要利用detectron2直接复现所有论文可能比较困难（我的理解就是直接修改detectron2中的代码），一种比较好的方式就是将detectron2作为一个包来调用来构建新的模型。
- 这里的三个项目就是利用detectron2复现模型的示例。
tests：单元测试类。tools：常用脚本，如训练、benchmark、展示数据集等。
1.3. 搭积木过程
- Detectron2 的基本思路就是利用配置文件搭积木。
- 第一步，将模型拆分为多个模块，每个模块可以叫做一个类型的积木。
- 第二步，构建配置文件。
- 第三步，通过配置文件，选择对应的积木。
- 配置文件概述
- 有一个默认配置文件，即
detectron2/config/default.py 文件。
- 示例配置文件放在
configs 文件夹中，且使用yaml形式。
- 所有示例配置文件都是建立在默认配置文件基础上的，即所有示例配置文件中的配置其实都是不全的，缺失的配置需要到默认配置文件中寻找。
- 感觉这也是为什么 detectron2 的配置文件比 mmdetection 看起来简洁很多。
- 有得必有失，虽然简洁，但在看源码的时候经常需要查看默认配置文件，也不是特别方便。
- 示例配置文件中有一个
_BASE_属性，可以将其他示例配置文件作为基础，如果有冲突则用当前配置文件的信息覆盖。
- 如何使用配置文件搭积木
- 模型搭建的Registry机制
- 调用了 fvcore.common.registry.Registry，该对象的作用是保存一个字典，key为方法/类的名称，value为方法/类，利用
@registry_object.register 修饰目标方法/类，这样可以在导入detectron2的同时将 key/value 保存起来。
- 对于每一个类型的积木（如backbone, anchor generator, proposal generator, roi head等）都对应一个Registry对象。更多类型可以看
detectron2/modeling/__init__.py 文件。
- 一般，一个Registry对应一个
build.py，主要就是从Registry中通过名称获取方法/类，然后将示例配置文件中参数导入目标方法/类中。
- 数据集的Registry机制
- 主要使用了
detectron2/data/catalog.py 中的 MetadataCatalog 与 DatasetCatalog，前者保存了数据集的元数据，后者保留了一个方法，该方法用于获取数据集 list(dict)。
- 使用了Registry机制，但不是通过注解实现的，而是在
detectron2/data/datasets/buildin.py 中调用了 register_all_coco() 等四个方法，这些方法调用了 MetadataCatalog 和 DatasetCatalog的注册方法。
- 一般建数据集会调用
build_detection_train_loader 方法，该方法会调用DatasetCatalog中的方法，获取 list(dict)。
- 模型训练/预测/评估的的搭积木不复杂，就是根据配置文件，直接创建对应的对象（如lr, optimizer等）。
1.4. 官方文档阅读
- 官方文档地址，如果想了解Detectron2的源码，强烈建议先看看。
- tutorials
- Installation：安装，没啥好说的。
- Getting Started with Detectron2：跑个Demo，没啥好说的。
- Extend Detectron2's Defaults
- 谈了谈Detectron2的基本设计思路。一方面要有足够的灵活性（做研究总是要做新东西），一方面要有较好的高层抽象。
- 基本设计思路：所有的方法和类都可以从一个配置文件中获取所需要的参数（配置文件中没有的，就使用默认参数）。
- 介绍了扩展detectron2的一些相关文档。
- Use Custom Datasets
- dataset只是解析数据集，而没有进行数据处理（数据处理在后面dataloader中进行）。
- dataset的输出将会作为后续dataloader的输入。
- 自定义数据集步骤：
- 注册数据集（使用注释告诉detectron2如何获取该数据集），需要制定数据集名称以及一个
get_dict 方法，该方法用于获取一个 list[dict] 对象，每个字典就是一条输入数据，具体的key列表可以到文档中自己看。
- 可以注册一些自定义 metadata。
- 数据集的 metadata 介绍
- 一个记录数据库相关信息的字典，比如primitive information that helps interpret what's in the dataset, e.g., names of classes, colors of classes, root of files, etc.
- 可以通过
MetadataCatalog.get(dataset_name).set(name, value) 为新数据库添加元数据。
- Use Custom Dataloaders
- 介绍数据处理模块，其实就是一系列数据增强等操作，以上述dataset的结果作为输入，并作为后续Model的输入。
- 具体过程如下：
- 首先，根据数据集名称获取一个已经注册的数据集（就是上面的dataset），获取
list[dict] 对象。
- 其次，数据增强等其他数据处理流程都内置于
DatasetMapeer 中。
- 最后，需要batch数据，batch后的数据一般就作为
model.forward() 的输入。
- 介绍如何自定义Dataloader、使用自定义Dataloader可以参考DensePose的代码。
- Use Models
- 主要介绍如何构建模型。
- 构建模型方式：通过调用
build_model, build_backbone，build_roi_heads 等方法来构建。
- 要导入权重可以使用
DetectionCheckpointer(model).load(file_path)。
- 使用模型就是
outputs = model(inputs)
- 模型输入使用的参数通过
list[dict] 来实现，即上面dataloader的输出，具体的key形式可以参考这个页面中的内容。
- 模型输出也是一个
list[dict]，具体的形式可以参考这篇文章中的内容。
- Write Models
- 自定义模型相关。
- 举了个例子如果自定义backbone该怎么做。
- Training
- 就提了下训练相关的代码。
- 一般使用
tools/plain_train_net.py 来训练模型。
- 最简单的训练结构是
SimpleTrainer().train()。
- 一般使用的类是
DefaultTrainer().train()。
- Use Configs
- 介绍了配置系统的基本结构，即使用yaml和yacs来配置。
- 配置文件的使用，其实就是对
CfgNode 对象的使用。
- 建议使用配置文件的方式，我比较在意的是 使用
_BASE_参数来重复配置定义到一个文件中。
- notes
- API Documentation
2. 数据处理
2.1. 概述
- 实现的功能：
- 解析COCO、cityscapes等数据集。
- 提供数据预处理以及增强的接口。
- 通过配置文件即可实现数据集解析、预处理、增强等操作。
- 主要入口：
detectron2/data/build.py 中的 build_detection_train_loader或build_detection_test_loader 方法。
- 相关代码：主要位于
detectron2/detectron2/data 目录下。
- 相关配置：
detectron2/config/defaults.py 中 _C.INPUT _C.DATASETS _C.DATALOADER 开头的配置。
2.2. 基本流程
- 第一步：在导入 detectron2 模块时，通过Register机制注册一些常用的数据集。
- 注册机制可以参考
1.3. 中的内容。
- 注册代码在
detectron2/detectron2/data/datasets/builtin.py。
- 第二步：通过数据集名称以及完成注册的
DatasetCatalog 对象以及 MetadataCatalog 对象，解析数据集并获取数据集基本信息。
- 从源码角度看，就是调用了
DatasetCatalog 中的对应的方法，获取 list[dict] 对象。
- 第三步：通过mapper函数，对解析完的数据集进行进一步处理，包括数据增强，并将修改数据的结构，使之可以直接作为后续模型的输入。
- 从源码角度理解就是，从
DatasetCatalog 获取的是 list[dict]，mapper函数输出的也是 list[dict]，但前后两个字典的形式是不一样的，具体可以参考官方文档，里面都有具体的描述。
2.3. build_detection_train_loader 方法解析
- 源码位于
detectron2/detectron2/data/build.py 中。
- 流程：
- 第一步：获取
list[dict] 对象。先根据数据库名称调用 DatasetCatalog 中的方法，获取原始 list[dict] 对象，再通过一些条件进行筛选。
- 第二步：构建
DatasetFromList 对象，该类是 torch.utils.data.Dataset 的子类。
- 第三步：根据mapper对上面的dataset对象进行进一步处理。
- 浏览了下
DatasetMapper的源码，主要工作包括读取图像、resize、crop、flip、转换数据与标签的形式等。
- 第四步：构建
torch.utils.data.sampler.Sampler 对象，实现的功能好像包括Repeat Sample、shuffle、batch功能。
- 第五步：根据上面的 dataset, sampler 等对象构建
torch.utils.data.DataLoader 对象。
- 感想：
- 好像也没有什么特别的数据增强工作。
- Detectron2实现的
DatasetFromList、MapDataset等，有点 tf.data 的感觉，挺有意思。
2.4. 其他
- 数据增强
- 方法主要都在
detectron2/detectron2/data/transforms/transform_gen.py 中定义。
- 调用的话主要是通过
from detectron2.data import transforms as T 以及 T.ResizeShortestEdge 来实现。
- 在默认实现中，就没用到什么特别的数据增强。具体的可以到
DatasetMapper 的源码中看。
3. 模型搭建
3.1. 概述
- 实现的功能：通过配置文件构建模型。
- 主要入口：
detectron2/detectron2/modeling/meta_arch/build.py 中的 def build_model(cfg) 方法。
- 相关代码：
detectron2/detectron2/modeling 目录下。
- 相关配置：
detectron2/config/defaults.py中_C.MODEL 开头的配置。
3.2. 基本流程
- 第一步：根据注册机制，在导入 detectron2 时，将各个类型的积木通过注解的方式保存到 Registry 对象中。
- 第二步：根据配置文件中
META_ARCHITECTURE 参数，选择基本框架，也就是 meta arch。
- 基本框架(meta arch)的类型没集中，包括 rcnn, retinanet, semantic seg, panoptic 四种。
- 每个基本框架(meta arch)中都定义了一系列子部件，也都是用Register机制来管理（即通过配置文件与Register对象来构建）。
- 基本框架的定义中，就包含了模型如何构建、如何训练、如何预测等相关功能。
- 第三步：通过配置文件分别构建选中meta arch中各个部件。
3.3. 其他
- Registry对象列表
ANCHOR_GENERATOR_REGISTRY：如何生成anchors。BACKBONE_REGISTRY：主干网络，包括FPN。META_ARCH_REGISTRY：基本网络，总体结构。SEM_SEG_HEADS_REGISTRY：应该是用来做语义分隔的。PROPOSAL_GENERATOR_REGISTRY：Faster RCNN中的Region proposal Network，即如何生成proposals。RPN_HEAD_REGISTRY：第一阶段训练所需的输入。ROI_BOX_HEAD_REGISTRY：ROI Head中的bbox分支。ROI_HEADS_REGISTRY：通过特征图和第一阶段的proposals得到ROI。ROI_KEYPOINT_HEAD_REGISTRY：ROI Head中的keypoint分支。ROI_MASK_HEAD_REGISTRY：ROI Head中的mask分支。
- 除了通过注册机制管理的部件外，还有一系列模型所需的部件，具体的可以参考 meta_arch 中的相关源码。
4. 训练/评估/预测
4.1. 概述
- 实现的功能：通过配置文件构建模型。
- 主要入口：
detectron2/detectron2/engine/defaults.py 中的 DefaultTrainer, DefaultPredictor。
- 相关代码：主要在
detectron2/detectron2/engine 和 detectron2/detectron2/solver 中
- 相关配置：
detectron2/config/defaults.py中_C.SOLVER _C.TEST 开头的配置。
4.2. 训练代码结构
- 主要包括了：
TrainerBase, SimpleTrainer, DefaultTrainer 三个类。
TrainerBase：
- 定义在
detectron2/detectron2/engine/train_loop.py 中。
- 主要功能：
- 提供了 hooks 机制，可以通过导入
HookBase 对象，在训练过程的各个时间点进行自定义处理。
- 定义了训练函数为
train(self, start_iter: int, max_iter: int)，且维训练提供了一个 EventStorage 对象。
- 这个与TF中的SessionRunHook类似，只不过TF已经实现在源码里，而Detectron2中是自己实现的。
SimpleTrainer：
- 定义在
detectron2/detectron2/engine/train_loop.py 中。
- 主要功能：在
TrainerBase 的基础上添加了训练所需的基本参数以及最基本的训练过程代码。
- 基本训练参数指的是
model/data_loader/optimizer
- 基本训练过程包括位于
run_step 函数中，主要包括的功能是：
- 导入数据。
- 计算损失函数（并确保损失函数是有效的）。
- 记录一些性能指标（包括损失函数、时间点），保存到
EventStorage 对象中。
- 进行梯度下降操作。
DefaultTrainer
- 定义在
detectron2/detectron2/engine/defaults.py 中。
- 主要功能：
- 在
SimpleTrainer 的基础上，提供了通过配置文件创建模型、数据集、优化器、学习率等一系列操作。
- 提供了 checkpoint 功能。
- 使用了一系列常见的 hooks。
- hooks的定义都在
detectron2/detectron2/engine/hooks.py 中。
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