基于COCO的预训练模型mAP对应关系

torchvision对象检测介绍

Pytorch1.11版本以上支持Torchvision高版本支持以下对象检测模型的迁移学习：

 

- Faster-RCNN
- Mask-RCNN
- FCOS
- RetinaNet
- SSD
- KeyPointsRCNN

其中基于COCO的预训练模型mAP对应关系如下：

 

最近一段时间本人已经全部亲测，都可以转换为ONNX格式模型，都可以支持ONNXRUNTIME框架的Python版本与C++版本推理，本文以RetinaNet为例，演示了从模型下载到导出ONNX格式，然后基于ONNXRUNTIME推理的整个流程。

RetinaNet转ONNX

把模型转换为ONNX格式，Pytorch是原生支持的，只需要把通过torch.onnx.export接口，填上相关的参数，然后直接运行就可以生成ONNX模型文件。相关的转换代码如下：

model = tv.models.detection.retinanet_resnet50_fpn(pretrained=True)
dummy_input = torch.randn(1, 3, 1333, 800)
model.eval()
model(dummy_input)
im = torch.zeros(1, 3, 1333, 800).to("cpu")
torch.onnx.export(model, im,
                    "retinanet_resnet50_fpn.onnx",
                    verbose=False,
                    opset_version=11,
                    training=torch.onnx.TrainingMode.EVAL,
                    do_constant_folding=True,
                    input_names=['input'],
                    output_names=['output'],
                    dynamic_axes={'input': {0: 'batch', 2: 'height', 3: 'width'}}
                  )

运行时候控制台会有一系列的警告输出，但是绝对不影响模型转换，影响不影响精度我还没做个仔细的对比。   模型转换之后，可以直接查看模型的输入与输出结构，图示如下：

 

RetinaNet的ONNX格式推理

基于Python版本的ONNXRUNTIME完成推理演示，这个跟我之前写过一篇文章Faster-RCNN的ONNX推理演示非常相似，大概是去年写的，链接在这里：   代码很简单，只有三十几行，Python就是方便使用，这里最需要注意的是输入图像的预处理必须是RGB格式，需要归一化到0~1之间。对得到的三个输出层分别解析，就可以获取到坐标（boxes里面包含的实际坐标，无需转换），推理部分的代码如下：

import onnxruntime as ort
import cv2 as cv
import numpy as np
import torchvision


coco_names = {'0': 'background', '1': 'person', '2': 'bicycle', '3': 'car', '4': 'motorcycle', '5': 'airplane', '6': 'bus',
         '7': 'train', '8': 'truck', '9': 'boat', '10': 'traffic light', '11': 'fire hydrant', '13': 'stop sign',
         '14': 'parking meter', '15': 'bench', '16': 'bird', '17': 'cat', '18': 'dog', '19': 'horse', '20': 'sheep',
         '21': 'cow', '22': 'elephant', '23': 'bear', '24': 'zebra', '25': 'giraffe', '27': 'backpack',
         '28': 'umbrella', '31': 'handbag', '32': 'tie', '33': 'suitcase', '34': 'frisbee', '35': 'skis',
         '36': 'snowboard', '37': 'sports ball', '38': 'kite', '39': 'baseball bat', '40': 'baseball glove',
         '41': 'skateboard', '42': 'surfboard', '43': 'tennis racket', '44': 'bottle', '46': 'wine glass',
         '47': 'cup', '48': 'fork', '49': 'knife', '50': 'spoon', '51': 'bowl', '52': 'banana', '53': 'apple',
         '54': 'sandwich', '55': 'orange', '56': 'broccoli', '57': 'carrot', '58': 'hot dog', '59': 'pizza',
         '60': 'donut', '61': 'cake', '62': 'chair', '63': 'couch', '64': 'potted plant', '65': 'bed',
         '67': 'dining table', '70': 'toilet', '72': 'tv', '73': 'laptop', '74': 'mouse', '75': 'remote',
         '76': 'keyboard', '77': 'cell phone', '78': 'microwave', '79': 'oven', '80': 'toaster', '81': 'sink',
         '82': 'refrigerator', '84': 'book', '85': 'clock', '86': 'vase', '87': 'scissors', '88': 'teddybear',
         '89': 'hair drier', '90': 'toothbrush'}

transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()])

sess_options = ort.SessionOptions()
src = cv.imread("D:/images/mmc.png")
cv.namedWindow("Retina-Net Detection Demo", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
image = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2RGB)
blob = transform(image)
c, h, w = blob.shape
input_x = blob.view(1, c, h, w)
def to_numpy(tensor):
    return tensor.detach().cpu().numpy() if tensor.requires_grad else tensor.cpu().numpy()

# compute ONNX Runtime output prediction
ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: to_numpy(input_x)}
ort_outs = ort_session.run(None, ort_inputs)
#  (N,4) dimensional array containing the absolute bounding-box
boxes = ort_outs[0]
scores = ort_outs[1]
labels = ort_outs[2]
print(boxes.shape, boxes.dtype, labels.shape, labels.dtype, scores.shape, scores.dtype)

index = 0
for x1, y1, x2, y2 in boxes:
    if scores[index] > 0.65:
        cv.rectangle(src, (np.int32(x1), np.int32(y1)),
                     (np.int32(x2), np.int32(y2)), (140, 199, 0), 2, 8, 0)
        label_id = labels[index]
        label_txt = coco_names[str(label_id)]
        cv.putText(src, label_txt, (np.int32(x1), np.int32(y1)), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 255), 1)
    index += 1
cv.imshow("Retina-Net Detection Demo", src)
cv.imwrite("D:/mmc_result.png", src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

 

　　

      审核编辑：彭静