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毕设开源 基于深度学习的安检管制物品识别系统

文章目录

0 简介

今天学长向大家分享一个毕业设计项目

毕业设计 基于深度学习的安检管制物品识别系统

项目运行效果:

毕业设计 深度学习管制刀具识别系统

🧿 项目分享:见文末!

1 课题背景

军事信息化建设一直是各国的研究热点,但我国的武器存在着种类繁多、信息散落等问题,这不利于国防工作提取有效信息,大大妨碍了我军信息化建设的步伐。同时,我军武器常以文字、二维图片和实体武器等传统方式进行展示,交互性差且无法满足更多军迷了解武器性能、近距离观赏或把玩武器的迫切需求。本文将改进后的Yolov5算法应用到武器识别中,将武器图片中的武器快速识别出来,提取武器的相关信息,并将其放入三维的武器展现系统中进行展示,以期让人们了解和掌握各种武器,有利于推动军事信息化建设。

2 实现效果

检测展示
在这里插入图片描述

3 卷积神经网络

简介

卷积神经网络 (CNN)
是一种算法,将图像作为输入,然后为图像的所有方面分配权重和偏差,从而区分彼此。神经网络可以通过使用成批的图像进行训练,每个图像都有一个标签来识别图像的真实性质(这里是猫或狗)。一个批次可以包含十分之几到数百个图像。

对于每张图像,将网络预测与相应的现有标签进行比较,并评估整个批次的网络预测与真实值之间的距离。然后,修改网络参数以最小化距离,从而增加网络的预测能力。类似地,每个批次的训练过程都是类似的。
在这里插入图片描述

相关代码实现

cnn卷积神经网络的编写如下,编写卷积层、池化层和全连接层的代码

conv1_1 = tf.layers.conv2d(x, 16, (3, 3), padding='same', activation=tf.nn.relu, name='conv1_1')
conv1_2 = tf.layers.conv2d(conv1_1, 16, (3, 3), padding='same', activation=tf.nn.relu, name='conv1_2')
pool1 = tf.layers.max_pooling2d(conv1_2, (2, 2), (2, 2), name='pool1')
conv2_1 = tf.layers.conv2d(pool1, 32, (3, 3), padding='same', activation=tf.nn.relu, name='conv2_1')
conv2_2 = tf.layers.conv2d(conv2_1, 32, (3, 3), padding='same', activation=tf.nn.relu, name='conv2_2')
pool2 = tf.layers.max_pooling2d(conv2_2, (2, 2), (2, 2), name='pool2')
conv3_1 = tf.layers.conv2d(pool2, 64, (3, 3), padding='same', activation=tf.nn.relu, name='conv3_1')
conv3_2 = tf.layers.conv2d(conv3_1, 64, (3, 3), padding='same', activation=tf.nn.relu, name='conv3_2')
pool3 = tf.layers.max_pooling2d(conv3_2, (2, 2), (2, 2), name='pool3')
conv4_1 = tf.layers.conv2d(pool3, 128, (3, 3), padding='same', activation=tf.nn.relu, name='conv4_1')
conv4_2 = tf.layers.conv2d(conv4_1, 128, (3, 3), padding='same', activation=tf.nn.relu, name='conv4_2')
pool4 = tf.layers.max_pooling2d(conv4_2, (2, 2), (2, 2), name='pool4')

flatten = tf.layers.flatten(pool4)
fc1 = tf.layers.dense(flatten, 512, tf.nn.relu)
fc1_dropout = tf.nn.dropout(fc1, keep_prob=keep_prob)
fc2 = tf.layers.dense(fc1, 256, tf.nn.relu)
fc2_dropout = tf.nn.dropout(fc2, keep_prob=keep_prob)
fc3 = tf.layers.dense(fc2, 2, None)

4 Yolov5

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:
在这里插入图片描述

网络架构图

在这里插入图片描述

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
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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FPN+PAN结构,相当于目标检测网络的颈部,也是非常关键的。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

FPN+PAN的结构
在这里插入图片描述
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。

FPN+PAN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:

①==>40×40×255

②==>20×20×255

③==>10×10×255

在这里插入图片描述

  • 相关代码class Detect(nn.Module): stride = None # strides computed during build onnx_dynamic = False # ONNX export parameterdef init(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer super().init() self.nc = nc # number of classes self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor self.nl = len(anchors) # number of detection layers self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid self.anchor_grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init anchor grid self.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 conv self.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment)def forward(self, x): z = [] # inference output for i in range(self.nl): x[i] = self.mi # conv bs, _, 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: # inference if 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] # xy y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953 xy = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh y = 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, nx=20, ny=20, i=0): d = self.anchors[i].device if check_version(torch.version, ‘1.10.0’): # torch>=1.10.0 meshgrid workaround for torch>=0.7 compatibility yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)], indexing=‘ij’) 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_grid

5 模型训练

训练效果如下
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相关代码

#部分代码
def train(hyp, opt, device, tb_writer=None):
    print(f'Hyperparameters {hyp}')
    log_dir = tb_writer.log_dir if tb_writer else 'runs/evolve'  # run directory
    wdir = str(Path(log_dir) / 'weights') + os.sep  # weights directory
    os.makedirs(wdir, exist_ok=True)
    last = wdir + 'last.pt'
    best = wdir + 'best.pt'
    results_file = log_dir + os.sep + 'results.txt'
    epochs, batch_size, total_batch_size, weights, rank = \
        opt.epochs, opt.batch_size, opt.total_batch_size, opt.weights, opt.local_rank
    # TODO: Use DDP logging. Only the first process is allowed to log.

    # Save run settings
    with open(Path(log_dir) / 'hyp.yaml', 'w') as f:
        yaml.dump(hyp, f, sort_keys=False)
    with open(Path(log_dir) / 'opt.yaml', 'w') as f:
        yaml.dump(vars(opt), f, sort_keys=False)

    # Configure
    cuda = device.type != 'cpu'
    init_seeds(2 + rank)
    with open(opt.data) as f:
        data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)  # model dict
    train_path = data_dict['train']
    test_path = data_dict['val']
    nc, names = (1, ['item']) if opt.single_cls else (int(data_dict['nc']), data_dict['names'])  # number classes, names
    assert len(names) == nc, '%g names found for nc=%g dataset in %s' % (len(names), nc, opt.data)  # check

    # Remove previous results
    if rank in [-1, 0]:
        for f in glob.glob('*_batch*.jpg') + glob.glob(results_file):
            os.remove(f)

    # Create model
    model = Model(opt.cfg, nc=nc).to(device)

    # Image sizes
    gs = int(max(model.stride))  # grid size (max stride)
    imgsz, imgsz_test = [check_img_size(x, gs) for x in opt.img_size]  # verify imgsz are gs-multiples

    # Optimizer
    nbs = 64  # nominal batch size
    # default DDP implementation is slow for accumulation according to: https://pytorch.org/docs/stable/notes/ddp.html
    # all-reduce operation is carried out during loss.backward().
    # Thus, there would be redundant all-reduce communications in a accumulation procedure,
    # which means, the result is still right but the training speed gets slower.
    # TODO: If acceleration is needed, there is an implementation of allreduce_post_accumulation
    # in https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/blob/master/PyTorch/LanguageModeling/BERT/run_pretraining.py
    accumulate = max(round(nbs / total_batch_size), 1)  # accumulate loss before optimizing
    hyp['weight_decay'] *= total_batch_size * accumulate / nbs  # scale weight_decay

    pg0, pg1, pg2 = [], [], []  # optimizer parameter groups
    for k, v in model.named_parameters():
        if v.requires_grad:
            if '.bias' in k:
                pg2.append(v)  # biases
            elif '.weight' in k and '.bn' not in k:
                pg1.append(v)  # apply weight decay
            else:
                pg0.append(v)  # all else

    if opt.adam:
        optimizer = optim.Adam(pg0, lr=hyp['lr0'], betas=(hyp['momentum'], 0.999))  # adjust beta1 to momentum
    else:
        optimizer = optim.SGD(pg0, lr=hyp['lr0'], momentum=hyp['momentum'], nesterov=True)

    optimizer.add_param_group({'params': pg1, 'weight_decay': hyp['weight_decay']})  # add pg1 with weight_decay
    optimizer.add_param_group({'params': pg2})  # add pg2 (biases)
    print('Optimizer groups: %g .bias, %g conv.weight, %g other' % (len(pg2), len(pg1), len(pg0)))
    del pg0, pg1, 

6 实现效果

在这里插入图片描述

最后

项目运行效果:

毕业设计 深度学习管制刀具识别系统

🧿 项目分享:见文末!


本文转载自: https://blog.csdn.net/mofcjdsi/article/details/142255864
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