PPYOLO垃圾检测+地平线旭日X3派部署（上）

1.项目介绍

不管在城市场景还是家庭场景中，都会存在一些不规则垃圾。如何帮助机器人识别这些垃圾，成了计算机视觉一个重要问题。基于PPYOLO算法，本项目针对这些垃圾设计了一个目标检测模型，只检测单一类别的垃圾。并且利用地平线旭日X3派5TPOS的算力，和地平线机器人开发平台的快捷部署能力进行部署。后续可以配合机器人用于垃圾寻找、垃圾捡取（配合机械臂）的APP设计。

最终部署效果：

整体开发部署流程图：

PPYOLO算法：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.5/configs/ppyolo

本文所用配置：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.5/configs/ppyolo/ppyolo_r18vd_coco.yml

本文参考项目：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3846170

2. 模型训练

2.1 数据集设置

项目采用TACO数据集中150张城市场景的垃圾数据集

部分数据预览

数据集将配置为COCO格式，将数据集放到 PaddleDetection/datasets/MiniTACO 目录下。
修改配置文件 PaddleDetection/configs/datasets/coco_detection.yml 如下：

metric: COCO
num_classes: 1TrainDataset:!COCODataSetimage_dir: Imagesanno_path: Annotations/train.jsondataset_dir: dataset/MiniTACOdata_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'is_crowd']EvalDataset:!COCODataSetimage_dir: Imagesanno_path: Annotations/val.jsondataset_dir: dataset/MiniTACOTestDataset:!ImageFolderimage_dir: Imagesanno_path: Annotations/test.jsondataset_dir: dataset/MiniTACO 

2.2 环境配置

# 1) 环境配置
cd work/PaddleDetection
pip install -r requirements.txt
python setup.py install

2.3 模型训练

直接基于ppyolo_r18vd_coco.yml默认配置选项进行模型训练，在终端运行：

# 2) 模型训练
python tools/train.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r18vd_coco.yml --eval

3. 模型评估

在终端运行：

# 3）模型评估
python tools/eval.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r18vd_coco.yml -o use_gpu=true weights=output/ppyolo_r18vd_coco/best_model.pdparams

评估结果：

4. 模型预测

可对训练结果进行可视化，感受模型训练效果。

# 4) 模型预测
# 单张图片预测
python tools/infer.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r18vd_coco.yml --infer_img=dataset/MiniTACO/Images/trashDet0028.jpg -o weights=output/ppyolo_r18vd_coco/best_model.pdparams# 多张图片预测
python tools/infer.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r18vd_coco.yml --infer_dir=dataset/MiniTACO/Images --output_dir output/results -o weights=output/ppyolo_r18vd_coco_best_best/best_model.pdparams

预测结果：

5. 模型导出

5.1 Paddle模型导出

由于Paddle模型导出包含了模型后处理部分，而地平线dnn处理只对模型部分进行BPU转换，因此需要Paddle模型进行处理。

5.1.1 PaddleDetection输出调整

主要分为两步：去掉检测后处理部分（NMS）、调整输出各通道位置

• 去掉检测后处理（NMS）

文件路径：PaddleDetection/ppdet/modeling/architectures/yolo.py
做法：在测试阶段，检测头输出后直接对模型输出，在脚本中添加内容如下注释区域：

class YOLOv3(BaseArch):def __init__(self,......export_onnx=False):self.export_onnx = export_onnx......def _forward(self):body_feats = self.backbone(self.inputs)neck_feats = self.neck(body_feats, self.for_mot)if isinstance(neck_feats, dict):assert self.for_mot == Trueemb_feats = neck_feats['emb_feats']neck_feats = neck_feats['yolo_feats']if self.training:......else:yolo_head_outs = self.yolo_head(neck_feats)### horizon output ###if self.export_onnx:return yolo_head_outs### -------------- ###......

• 调整输出各通道位置
  文件路径：PaddleDetection/ppdet/modeling/heads/yolo_head.py
  做法：原检测头输出对应[N, C, H, W]格式，需要转为[N, H, W, C]格式输出，与地平线机器人开发平台现有的解析方式匹配。在脚本中添加内容如下注释区域：

class YOLOv3(BaseArch):def __init__(self,......export_onnx=False):self.export_onnx = export_onnx......def forward(self, feats, targets=None):assert len(feats) == len(self.anchors)yolo_outputs = []for i, feat in enumerate(feats):yolo_output = self.yolo_outputs[i](feat)......### horizon output ###if self.export_onnx:yolo_output = paddle.transpose(yolo_output, perm=[0, 3, 2, 1])yolo_output = paddle.transpose(yolo_output, perm=[0, 2, 1, 3])### -------------- ###yolo_outputs.append(yolo_output)

备注：以上两次transpose的做法其实等效于 yolo_output = paddle.transpose(yolo_output, [0, 3, 1, 2]) 。但在实际操作中无法实现，疑似为PaddlePaddle本身的bug。

5.1.2 导出Paddle模型

为方便导出模型，可对5.2.1 修改内容设置 export_onnx 开关，导出Paddle模型：

（备注：导出文件路径 PaddleDetection/inference_model/ppyolo_r18vd_coco/model.pdmodel）

# 5) 模型导出
python tools/export_model.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r18vd_coco.yml \-o weights=output/ppyolo_r18vd_coco/best_model.pdparams \YOLOv3.export_onnx=True \YOLOv3Head.export_onnx=True \TestReader.inputs_def.image_shape=[1,3,416,416] \--output_dir inference_model

5.2 导出ONNX模型

5.2.1 环境安装

目前官方提供的paddle2onnx方法，由于最新版本不支持转换onnx < 1.6 的版本，因此使用此前的版本进行安装。并且将onnx安装目录下的三个文件替换到paddle2onnx安装目录下：

• onnx/onnx_ONNX_REL_1_6_ml_pb2.py ——> paddle2onnx/onnx_helper/onnx_ONNX_REL_1_6_ml_pb2.py
• onnx/onnx.proto ——> paddle2onnx/onnx_helper/onnx.proto
• onnx/onnx_pb.py ——> paddle2onnx/onnx_helper/onnx_pb.py

在终端执行命令：

# 6) ONNX环境安装
pip install paddle2onnx==0.7
pip install onnx==1.6cp /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/onnx/onnx_ONNX_REL_1_6_ml_pb2.py /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle2onnx/onnx_helper/onnx_ONNX_REL_1_6_ml_pb2.py
cp /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/onnx/onnx.proto /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle2onnx/onnx_helper/onnx.proto
cp /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/onnx/onnx_pb.py /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle2onnx/onnx_helper/onnx_pb.py

5.2.2 导出ONNX模型

在终端执行命令，导出ppyolo.onnx模型：

# 6) 导出ONNX模型
paddle2onnx --model_dir inference_model/ppyolo_r18vd_coco \--model_filename model.pdmodel \--params_filename model.pdiparams \--opset_version 11 \--save_file inference_model/ppyolo.onnx

5.2.3 修改ONNX模型输入数量N

ONNX模型导出后默认N = -1，而实际模型部署时需要确保N = 1，因此需要对ONNX模型修改。
配置 changeonnx.py 修改脚本：

import onnxdef change_input_dim(model):actual_batch_dim = 1graph = model.graphnodes = list(graph.input) + list(graph.value_info) + list(graph.output)for node in nodes:if not len(node.type.tensor_type.shape.dim):continueif node.type.tensor_type.shape.dim[0].dim_value == -1:print(node)node.type.tensor_type.shape.dim[0].dim_value = actual_batch_dimdef apply(transform, infile, outfile):model = onnx.load(infile)transform(model)onnx.save(model, outfile)apply(change_input_dim, "inference_model/ppyolo.onnx", "inference_model/ppyolo.onnx")

直接在终端运行脚本：

# 7) onnx模型修改
python changeonnx.py

小结

至此，在百度AI studio上相关工作已完成，导出的ppyolo.onnx模型。

后续如何在地平线旭日X3派部署运行？请参考下一篇教程

PPYOLO垃圾检测+地平线旭日X3派部署（下）

地平线机器人开发平台部署示例（敬请期待）

此文章为搬运
原项目链接