从长设计稿上识别多个楼层进行分割,得出分割区域坐标。
本文使用的深度学习工具为 TensorFlow
。主要通过改造官方例子,来训练自己的模型并测试效果,其中模型训练部分通过 python 实现,效果测试由前端页面展示。
项目地址: github.com/winniecjy/f…
demo地址: winniecjy.github.io/floorDetect…
最终效果如下:
制作数据集
这里使用labelImg来标注检测目标,MacOS下的安装步骤如下,其他系统可参考https://github.com/tzutalin/labelImg:
pip3 install pyqt5 lxml # Install qt and lxml by pip git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git cd labelImg make qt5py3 python labelImg.py python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
这里在花瓣网上找了100多张会场设计图来进行处理。将图片一分为二,一部分作为训练集,一部分作为测试集,训练集和测试集比例为2:1,分别放在两个文件夹train和test中。标记完成后,每个图片都得到一个对应的xml文件描述了对应的区域标注。
数据集处理
xml合并为csv
把所有的xml合并到csv文件,把以下代码复制到一个python文件中,需要修改两处位置:
''' 需要修改两个位置 fileDir: 为xml文件所在的目录 outputName:为csv文件的输出名称 ''' import os import glob import pandas as pd import xml.etree.ElementTree as ET fileDir = 'output/train' # xml文件夹地址 outputName = 'train.csv' # 生成csv文件地址 os.chdir(fileDir) path = fileDir def xml_to_csv(path): xml_list = [] for xml_file in glob.glob('*.xml'): tree = ET.parse(xml_file) root = tree.getroot() for member in root.findall('object'): value = (root.find('filename').text, int(root.find('size')[0].text), int(root.find('size')[1].text), member[0].text, int(member[4][0].text), int(member[4][1].text), int(member[4][2].text), int(member[4][3].text) ) print('value: ', value) xml_list.append(value) column_name = ['filename', 'width', 'height', 'class', 'xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax'] xml_df = pd.DataFrame(xml_list, columns=column_name) return xml_df def main(): image_path = path xml_df = xml_to_csv(image_path) xml_df.to_csv(outputName, index=None) print('Successfully converted xml to csv.') main()
csv转换为TFRcords Format
由于使用到的 TensorFlow Object Detection API
数据输入格式为 TFRcords Format
,所以还需要进行一次csv格式转换。
''' 使用: # csv_input为输入的csv文件目录,output_path为输出的文件目录 python csv2record.py --csv_input=data/train.csv --output_path=data/train.record 需要修改两个位置(标记为修改处): #1. 'images/train'为图片所在目录 path = os.path.join(os.getcwd(), 'images/train') #2. 对应的标签返回一个整数,后面需要使用 def class_text_to_int(row_label): if row_label == 'floors': return 1 elif row_label == 'toutu': return 2 else: None ''' import os import io import pandas as pd import tensorflow as tf from PIL import Image from object_detection.utils import dataset_util from collections import namedtuple, OrderedDict # 切换到脚本所在目录 # py_dir = '/' # print(os.getcwd()) # os.chdir(py_dir) # print(os.getcwd()) flags = tf.app.flags flags.DEFINE_string('csv_input', '', 'Path to the CSV input') flags.DEFINE_string('output_path', '', 'Path to output TFRecord') FLAGS = flags.FLAGS # 修改处:标签数字对应 def class_text_to_int(row_label): if row_label == 'floors': return 1 elif row_label == 'toutu': return 2 else: None ''' csv按照图片名分组; 将同一图片名中多个标记区域分为一组; ''' def split(df, group): data = namedtuple('data', ['filename', 'object']) # data有两个属性,filename和object gb = df.groupby(group) # 按照'filename'对data中的数据进行分组 # data(filename, gb.get_group(x))存放每个图片名、该图片的相关信息 return [data(filename, gb.get_group(x)) for filename, x in zip(gb.groups.keys(), gb.groups)] def create_tf_example(group, path): with tf.gfile.GFile(os.path.join(path, '{}'.format(group.filename)), 'rb') as fid: # rb指定二进制形式读取图片 encoded_jpg = fid.read() encoded_jpg_io = io.BytesIO(encoded_jpg) image = Image.open(encoded_jpg_io) width, height = image.size filename = group.filename.encode('utf8') image_format = b'jpg' xmins = [] xmaxs = [] ymins = [] ymaxs = [] classes_text = [] classes = [] for index, row in group.object.iterrows(): xmins.append(row['xmin'] / width) xmaxs.append(row['xmax'] / width) ymins.append(row['ymin'] / height) ymaxs.append(row['ymax'] / height) classes_text.append(row['class'].encode('utf8')) classes.append(class_text_to_int(row['class'])) tf_example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={ 'image/height': dataset_util.int64_feature(height), 'image/width': dataset_util.int64_feature(width), 'image/filename': dataset_util.bytes_feature(filename), 'image/source_id': dataset_util.bytes_feature(filename), 'image/encoded': dataset_util.bytes_feature(encoded_jpg), 'image/format': dataset_util.bytes_feature(image_format), 'image/object/bbox/xmin': dataset_util.float_list_feature(xmins), 'image/object/bbox/xmax': dataset_util.float_list_feature(xmaxs), 'image/object/bbox/ymin': dataset_util.float_list_feature(ymins), 'image/object/bbox/ymax': dataset_util.float_list_feature(ymaxs), 'image/object/class/text': dataset_util.bytes_list_feature(classes_text), 'image/object/class/label': dataset_util.int64_list_feature(classes), })) return tf_example def main(_): writer = tf.io.TFRecordWriter(FLAGS.output_path) path = os.path.join(os.getcwd(), 'images-test') # 修改处 examples = pd.read_csv(FLAGS.csv_input) grouped = split(examples, 'filename') for group in grouped: tf_example = create_tf_example(group, path) writer.write(tf_example.SerializeToString()) writer.close() output_path = os.path.join(os.getcwd(), FLAGS.output_path) print('Successfully created the TFRecords: {}'.format(output_path)) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()
模型选取
tensorflow/models仓库提供了丰富的TensorFlow模型,目标检测API位于目录tensorflow/models/research/object_detection/models,本文选取的是 ssd_mobilenet_v1_coco
模型,更多的模型描述可以参照 model zoo ,需要对其中的 *.config
文件进行修改:
# SSD with Mobilenet v1 configuration for MSCOCO Dataset. # Users should configure the fine_tune_checkpoint field in the train config as # well as the label_map_path and input_path fields in the train_input_reader and # eval_input_reader. Search for "PATH_TO_BE_CONFIGURED" to find the fields that # should be configured. ''' 修改位置已标记为:修改处 1. ssd { num_classes: 2 ... } num_classes为标签类别数,此次训练有头图和楼层两个类型,所以为2 2. train_config: { batch_size: 1 ... } batch_size是每次迭代的数据数,这里设为1 3. train_input_reader: { tf_record_input_reader { input_path: "output/train.record" } label_map_path: "output/floors.pbtxt" } input_path是训练数据的路径,label_map_path是label路径都需要改为对应的路径 4. eval_input_reader: { tf_record_input_reader { input_path: "output/test.record" } label_map_path: "output/floors.pbtxt" shuffle: false num_readers: 1 } input_path是测试数据的路径,label_map_path是label路径都需要改为对应的路径 5.fine_tune_checkpoint: "training/model.ckpt" from_detection_checkpoint: true 由于是从头开始训练,不使用预训练的模型数据,所以这两行注释,如果是对预训练模型参数来进行微调,则该参数为模型位置 ''' model { ssd { num_classes: 2 # 修改处:标签类别数 box_coder { faster_rcnn_box_coder { y_scale: 10.0 x_scale: 10.0 height_scale: 5.0 width_scale: 5.0 } } matcher { argmax_matcher { matched_threshold: 0.5 unmatched_threshold: 0.5 ignore_thresholds: false negatives_lower_than_unmatched: true force_match_for_each_row: true } } similarity_calculator { iou_similarity { } } anchor_generator { ssd_anchor_generator { num_layers: 6 min_scale: 0.2 max_scale: 0.95 aspect_ratios: 1.0 aspect_ratios: 2.0 aspect_ratios: 0.5 aspect_ratios: 3.0 aspect_ratios: 0.3333 } } image_resizer { fixed_shape_resizer { height: 300 width: 300 } } box_predictor { convolutional_box_predictor { min_depth: 0 max_depth: 0 num_layers_before_predictor: 0 use_dropout: false dropout_keep_probability: 0.8 kernel_size: 1 box_code_size: 4 apply_sigmoid_to_scores: false conv_hyperparams { activation: RELU_6, regularizer { l2_regularizer { weight: 0.00004 } } initializer { truncated_normal_initializer { stddev: 0.03 mean: 0.0 } } batch_norm { train: true, scale: true, center: true, decay: 0.9997, epsilon: 0.001, } } } } feature_extractor { type: 'ssd_mobilenet_v1' min_depth: 16 depth_multiplier: 1.0 conv_hyperparams { activation: RELU_6, regularizer { l2_regularizer { weight: 0.00004 } } initializer { truncated_normal_initializer { stddev: 0.03 mean: 0.0 } } batch_norm { train: true, scale: true, center: true, decay: 0.9997, epsilon: 0.001, } } } loss { classification_loss { weighted_sigmoid { anchorwise_output: true } } localization_loss { weighted_smooth_l1 { anchorwise_output: true } } hard_example_miner { num_hard_examples: 3000 iou_threshold: 0.99 loss_type: CLASSIFICATION max_negatives_per_positive: 3 min_negatives_per_image: 0 } classification_weight: 1.0 localization_weight: 1.0 } normalize_loss_by_num_matches: true post_processing { batch_non_max_suppression { score_threshold: 1e-8 iou_threshold: 0.6 max_detections_per_class: 100 max_total_detections: 100 } score_converter: SIGMOID } } } train_config: { batch_size: 1 # 修改处:每次迭代数据量 optimizer { rms_prop_optimizer: { learning_rate: { exponential_decay_learning_rate { initial_learning_rate: 0.004 decay_steps: 800720 decay_factor: 0.95 } } momentum_optimizer_value: 0.9 decay: 0.9 epsilon: 1.0 } } # fine_tune_checkpoint: "training/model.ckpt" # 修改处 # from_detection_checkpoint: true # 修改处 # Note: The below line limits the training process to 200K steps, which we # empirically found to be sufficient enough to train the pets dataset. This # effectively bypasses the learning rate schedule (the learning rate will # never decay). Remove the below line to train indefinitely. num_steps: 200000 data_augmentation_options { random_horizontal_flip { } } data_augmentation_options { ssd_random_crop { } } } train_input_reader: { tf_record_input_reader { input_path: "output/train.record" # 修改处:训练数据路径 } label_map_path: "output/floors.pbtxt" # 修改处:label路径 } eval_config: { num_examples: 8000 # Note: The below line limits the evaluation process to 10 evaluations. # Remove the below line to evaluate indefinitely. max_evals: 10 } eval_input_reader: { tf_record_input_reader { input_path: "output/test.record" # 修改处:测试数据路径 } label_map_path: "output/floors.pbtxt" # 修改处:label路径 shuffle: false num_readers: 1 }
上述 *.config
文件中涉及到的label映射文件 floors.pbtxt
,可以在 TensorFlow/models/research/object_detection
中找一个文件复制出来修改即可:
item { name: "floors" id: 1 display_name: "floor" } item { name: "toutu" id: 2 display_name: "toutu" }
模型训练
将https://github.com/tensorflow/models仓库克隆到本地,以其为模型训练的环境。以下步骤为一些环境配置,如清楚可直接跳过,参照https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md。
- 将
models/research/object_detection/legacy/train.py
- 复制到工作目录下。
- 安装
slim
- 模块,借用models的环境,在
models/research/slim
- 目录下运行
python setup.py install
- 。
- 将slim库暴露到运行环境中
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:pwd:pwd/slim
- 。
- Protobuf编译,在
models/research
- 目录下执行
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
- 。
执行命令行如下:
python train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_coco.config
如果没有报错,可以看到以上输出,慢慢等待模型训练结果即可。
可以通过以下命令看到优化的情况:
tensorboard --logdir=training
模型效果展示
python模型导出
通过python测试模型效果不错,将模型导出为tensorflowjs可运行模式,将训练完成的模型导出,TensorFlow Object Detection API提供了一个export_inference_ graph.py脚本用于导出训练好的模型(位于models/research/object_detection目录下)。执行:
python export_inference_graph.py --input_type image_tensor --pipeline_config_path training/ssd_mobilenet_v1_coco.config --trained_checkpoint_prefix training/model.ckpt-200000 --output_directory floors_inference_graph
将导出模型转换为TensorFlow.js可运行模型
将模型转换为TensorFlow.js可用的web格式:
# 模型转换器安装 pip install tensorflowjs # 运行转换器提供的转换脚本,以下命令任选一 # 参考:https://github.com/tensorflow/tfjs-converter/tree/master/tfjs-converter # covert from saved_model tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model --signature_name=serving_default --saved_model_tags=serve ./saved_model ./web_model # convert from frozen_model tensorflowjs_converter --input_format=tf_frozen_model --output_node_names='num_detections,detection_boxes,detection_scores,detection_classes' ./frozen_inference_graph.pb ./web_model
得到如下的TensorFlow.js可运行模型数据。
前端运行模型
此处只给出关键代码,需要注意的点是,输出数据维度名称与 export_inference_graph.py
中相对应。
// 导入本地模型 model = await tf.loadGraphModel('./web_model/model.json'); // 模型输入处理 let image = tf.browser.fromPixels(canvas); const t4d = image.expandDims(0); /** * 获取所需的输出维度 * num_detections: 检测总数 * detection_boxes: 检测框张量,[ymin , xmin , ymax , xmax]为归一化数据,对应图片检测框位置只需乘以对应宽高 * detection_scores: 检测框分数,即概率 * detection_classes: 类别ID,与label_map中相对应 */let tensor = await model.executeAsync({'image_tensor': t4d}, `${dim}:0`); modelOut[dim] = await tensor.data();
发散思考与深入
训练结果有一定 随机性 ,增加少量数据不一定会越来越精准,所以模型的训练需要一定时间的数据集积累,才能得到较好结果;由于数据集限制,对于规整的设计稿识别效果显然更好。
需要测试图片颜色对识别效果的影响,后续可能需要加入 交互稿的识别 ;对于 多种类型的设计稿 进行匹配,目前仅仅测试了会场类型;对于某些特殊、有显着特征的楼层类型可以进行 更细致分类的识别 ,比如头图、优惠券等。
使用python训练的模型不一定能转换为tensorflowjs可运行模型,建议 在哪个环境使用,就在哪个环境训练模型 。不同的TensorFlow版本训练出的模型效果可能有很大差别,不能盲目使用新版本,容易出现未知bug无法解决。
楼层分割这个需求应用比较局限且比较困难。
楼层是一个复合结构,一个楼层可能有多个组件结合嵌套组成,情况较为复杂。组件维度的分割是更加有价值且合理的分割行为,且组件分割的应用也会更加广泛,例如在设计稿中识别某个组件及其类型,并与沉淀代码库进行匹配。近几年的一些设计图直接生成代码也采用类似的思路,比如微软的sketch2code,淘宝的imgcook。
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