openmv caffe专栏 1 | 易学教程

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PS：本专栏对原作者的文章存在适当的修改与补充，使之更适合本作者所阐述的训练要求！如有侵权，请联系13512076879@163.com。
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_37783617/article/details/96866163

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1. caffe框架下openmv的训练步骤

目前 OPenMV 只提供Caffe模型到network网络的转换，未来可能会支持TensorFlow，但目前不行。通过Caffe框架学习，我们最终的目标肯定是得到 ******.network 的网络库文件

训练网络的主要步骤如下：

配置环境，安装Caffe
采集数据集
训练网络
量化模型
将模型转换为二进制格式
在OPenMV上部署模型
运行网络
故障排除

2.caffe环境的搭建(以本文环境为例介绍)

windows 10
python 2.7
pycharm
vs2013
openmv cam h4
openmv ide

3.vs2013 编译caffe

本专题请参考我的另一篇文章：https://www.cnblogs.com/clayyjh/p/12630126.html

4.制作数据集

由于原文章之前训练使用的数据集为64*64，然而这种方法训练得到的network模型对于openmv来说太大，会造成堆内存溢出，无法运行。

故本文使用数据集为32*32.

本文使用的数据集为使用画图板制作，并经过一些数据处理方法，使得数据集更加丰富。

制作步骤：

4.1.使用以下代码新建文件夹保存原始数据（E:/pydoc/blog/为本文程序根目录 E:/pydoc/blog/为本文程序根目录 E:/pydoc/blog/为本文程序根目录）

import os, sys
def genDir():
    base = 'E:/pydoc/blog/MY_numbers/'
    i = 0
    name=['ZERO','ONE','TWO','THREE','FOUR','FIVE','SIX','SEVEN','EIGHT','NINE']
    for j in range(10):
        file_name = base+name[i]
        os.mkdir(file_name)
        i=i+1
genDir()

结果如图：

4.2. 使用以下代码新建文件夹保存扩展数据：

import os, sys
def genDir():
    base = 'E:/pydoc/blog/MY_numbers/'
    i = 0
    name=['ZERO','ONE','TWO','THREE','FOUR','FIVE','SIX','SEVEN','EIGHT','NINE']
    for j in range(10):
        file_name = base+str(i)+'_'+name[i]
        os.mkdir(file_name)
        i=i+1
genDir()

结果如图:

4.3 制作原始数据集.

利用画图板制作手写体数据集，0-9每个5张图片，大小为32*32.

打开画图板

将这些图片对应地保存到./MY_numbers/ZERO(ONE,TWO,···,NINE)

4.4.使用以下代码扩展数据集，代码保存到根目录，命名为augment_images.py。

import os, sys
import argparse
import random
import cv2
import numpy as np
import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa
from tqdm import tqdm
 
def main():
    # CMD args parser
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Augment image datasets')
    parser.add_argument("--input",   action = "store", help = "Input images dir")
    parser.add_argument("--output",  action = "store", help = "Output images dir")
    parser.add_argument("--count",   action = "store", help = "Number of augmented sets to make", type=int, default=1)
 
    # Parse CMD args
    args = parser.parse_args()
    if (args.input == None or args.output == None):
        parser.print_help()
        sys.exit(1)
 
    ia.seed(1)
    paths = os.listdir(args.input)
 
    for x in range(args.count):
        seq = iaa.Sequential([
            iaa.Fliplr(0.5), # horizontal flips
 
            # Small gaussian blur with random sigma between 0 and 0.5.
            # But we only blur about 50% of all images.
            iaa.Sometimes(0.5,
                iaa.GaussianBlur(sigma=(0, 0.2))
            ),
 
            # Add gaussian noise.
            # For 50% of all images, we sample the noise once per pixel.
            # For the other 50% of all images, we sample the noise per pixel AND
            # channel. This can change the color (not only brightness) of the pixels.
            iaa.Sometimes(0.5,
                iaa.AdditiveGaussianNoise(
                    loc=0, scale=(0.0, 0.005*255), per_channel=0.5
                )
            ),
 
            # Make some images brighter and some darker.
            # In 20% of all cases, we sample the multiplier once per channel,
            # which can end up changing the color of the images.
            iaa.Sometimes(0.5,
                iaa.Multiply((0.8, 1.2), per_channel=0.0),
            ),
 
            # Apply affine transformations to each image.
            # Scale/zoom images.
            iaa.Sometimes(0.5,
                iaa.Affine(
                     rotate=(-20, 20),
                ),
            ),
 
            # Translate/move images.
            iaa.Sometimes(0.5,
                iaa.Affine(
                     scale={"x": (0.8, 1.2), "y": (0.8, 1.2)},
                ),
            ),
 
            # Rotate images.
            iaa.Sometimes(0.5,
                iaa.Affine(
                    translate_percent={"x": (-0.1, 0.1), "y": (-0.1, 0.1)},
                ),
            ),
        ], random_order=True) # apply augmenters in random order
        
        print("Augmenting images set %d/%d"%(x+1, args.count))
        for i in tqdm(xrange(len(paths))):
            img = cv2.imread(args.input+'/'+paths[i], cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
            img = seq.augment_image(img)
            f = os.path.splitext(paths[i])
            cv2.imwrite(args.output+'/'+f[0] + '_aug%d'%(x) + f[1], img)
 
    print('Finished processing all images\n')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

4.5. 使用批处理脚本运行augment_images.py，命名为augment_pic.bat。

python augment_images.py --input MY_numbers/ZERO/ --output MY_numbers/0_ZERO/ --count 20
echo.
python augment_images.py --input MY_numbers/ONE/ --output MY_numbers/1_ONE/ --count 20
echo.
python augment_images.py --input MY_numbers/TWO/ --output MY_numbers/2_TWO/ --count 20
echo.
python augment_images.py --input MY_numbers/THREE/ --output MY_numbers/3_THREE/ --count 20
echo.
python augment_images.py --input MY_numbers/FOUR/ --output MY_numbers/4_FOUR/ --count 20
echo.
python augment_images.py --input MY_numbers/FIVE/ --output MY_numbers/5_FIVE/ --count 20
echo.
python augment_images.py --input MY_numbers/SIX/ --output MY_numbers/6_SIX/ --count 20
echo.
python augment_images.py --input MY_numbers/SEVEN/ --output MY_numbers/7_SEVEN/ --count 20
echo.
python augment_images.py --input MY_numbers/EIGHT/ --output MY_numbers/8_EIGHT/ --count 20
echo.
python augment_images.py --input MY_numbers/NINE/ --output MY_numbers/9_NINE/ --count 20
pause

结果如下：

4.6 根目录新建文件./blog/data.将扩展数据文件夹拷贝到data文件夹下。

4.7 在./blog目录下，按住shift，鼠标右键打开powershell窗口，输入tree命令，文件结构如下：

4.8 至此，数据集制作完毕。

5. 制作数据标签。

5.1 制作lmdb标签

5.1.1 新建create_labels.py 文件，代码如下：

# coding=utf-8
import
 os, sys
import argparse
import random
import numpy as np
from tqdm import tqdm
 
import time
import shutil
 
def shuffle_in_unison(a, b):
    assert len(a) == len(b)
    shuffled_a = np.empty(a.shape, dtype=a.dtype)
    shuffled_b = np.empty(b.shape, dtype=b.dtype)
    permutation = np.random.permutation(len(a))
    for old_index, new_index in enumerate(permutation):
        shuffled_a[new_index] = a[old_index]
        shuffled_b[new_index] = b[old_index]
    return shuffled_a, shuffled_b
 
def move_files(input, output):
    '''
        Input: 数据集文件夹，不同分类的数据存储在不同子文件夹中
        Output: 输出的所有文件，文件命名格式为 class_number.jpg; 输出必须是绝对路径
    '''
    index = -1
    for root, dirs, files in os.walk(input):
        if index != -1:
            print 'Working with path', root
            print 'Path index', index
        filenum = 0
        for file in (files if index == -1 else tqdm(files)):
            fileName, fileExtension = os.path.splitext(file)
            if fileExtension == '.jpg' or fileExtension == '.JPG' or fileExtension == '.png' or fileExtension == '.PNG':
                full_path = os.path.join(root, file)
                # print full_path
                if (os.path.isfile(full_path)):
                    file = os.path.basename(os.path.normpath(root)) + str(filenum) + fileExtension
                    try:
                        test = int(file.split('_')[0])
                    except:
                        file = str(index) + '_' + file
                    # print os.path.join(output, file)
                    shutil.copy(full_path, os.path.join(output, file))
                filenum += 1
        index += 1
 
def create_text_file(input_path, percentage):
    '''
        为 Caffe 创建 train.txt 和 val.txt 文件
    '''
 
    images, labels = [], []
    os.chdir(input_path)
 
    for item in os.listdir('.'):
        if not os.path.isfile(os.path.join('.', item)):
            continue
        try:
            label = int(item.split('_')[0])
            images.append(item)
            labels.append(label)
        except:
            continue
 
    images = np.array(images)
    labels = np.array(labels)
    images, labels = shuffle_in_unison(images, labels)
 
    X_train = images[0:int(len(images) * percentage)]
    y_train = labels[0:int(len(labels) * percentage)]
 
    X_test = images[int(len(images) * percentage):]
    y_test = labels[int(len(labels) * percentage):]
 
    os.chdir('..')
 
    trainfile = open("train.txt", "w")
    for i, l in zip(X_train, y_train):
        trainfile.write(i + " " + str(l) + "\n")
 
    testfile = open("test.txt", "w")
    for i, l in zip(X_test, y_test):
        testfile.write(i + " " + str(l) + "\n")
 
    trainfile.close()
    testfile.close()
 
def main():
    # CMD 指令参数
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Create label files for an image dataset')
    parser.add_argument("--input",      action = "store", help = "Input images dir")
    parser.add_argument("--output",     action = "store", help = "Output images dir")
    parser.add_argument("--percentage", action = "store", help = "Test/Train split", type=float, default=0.85)
    #测试数据占训练数据的比重
    # Parse CMD args
    args = parser.parse_args()
    if (args.input == None or args.output == None):
        parser.print_help()
        sys.exit(1)
 
    move_files(args.input, args.output)
    create_text_file(args.output, args.percentage)
 
    print('Finished processing all images\n')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

5.1.2 新建文件夹./blog/lmdbin,制作批处理脚本create_lists.bat.

python create_labels.py --input data/ --output lmdbin/
pause

　运行脚本，根目录会生成两个文件 train.txt 和 test.txt：

现在已经得到了训练数据的清单

5.1.3 生成lmdb

生成LMDB格式数据需要使用Caffe自带的函数 convert_imageset，所以这些函数运行需要在编译好地caffe文件夹下运行，否则会报错！！！

函数介绍：

convert_imageset [FLAGS] ROOTFOLDER/ LISTFILE DB_NAME

FLAGS这个参数组的内容：

-gray: 是否以灰度图的方式打开图片。程序调用opencv库中的imread()函数来打开图片，默认为false

-shuffle: 是否随机打乱图片顺序。默认为false

-backend:需要转换成的db文件格式，可选为leveldb或lmdb,默认为lmdb

-resize_width/resize_height: 改变图片的大小。在运行中，要求所有图片的尺寸一致，因此需要改变图片大小。 程序调用opencv库的resize（）函数来对图片放大缩小，默认为0，不改变

-check_size: 检查所有的数据是否有相同的尺寸。默认为false,不检查

-encoded: 是否将原图片编码放入最终的数据中，默认为false

-encode_type: 与前一个参数对应，将图片编码为哪一个格式：‘png','jpg'......
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ROOTFOLDER/: 图片存放的绝对路径，lmdbin的路径

LISTFILE: 图片文件列表清单，一般为一个txt文件，一行一张图片

DB_NAME: 最终生成的db文件存放目录

执行脚本文件：(脚本需要在./caffe-master/Build/x64/Release/下)

convert_imageset --shuffle E:/pydoc/blog/lmdbin/ E:/pydoc/blog/train.txt E:/pydoc/blog/train_lmdb 
echo. 

convert_imageset --shuffle E:/pydoc/blog/lmdbin/ E:/pydoc/blog/test.txt E:/pydoc/blog/test_lmdb

根目录里生成了test_lmdb文件夹和train_lmdb文件夹

上述两个文件夹下各生成两个数据包：

到此，lmdb的数据集准备完成！

如果有需要，可以执行脚本生成均值文件：

　　优点：图片减去均值再训练，会提高训练速度和精度。因此，一般都会有这个操作。

　　　　　但是必须保证所有图片的规格大小一致

　执行脚本：（脚本需要在./caffe-master/Build/x64/Release/下）

compute_image_mean -backend=lmdb E:/pydoc/blog/train_lmdb mean.binaryproto
pause

6.训练神经网络

6.1 准备prototxt文件

下载openmv-master,解压到./blog文件夹下。

打开openmv-master\ml\cmsisnn\models\lenet，可以看到：

lenet.network （适用于OPenMV的神经网络，是一个二进制文件）

lenet_solver.prototxt （供Caffe使用的配置训练参数的文件）

lenet_train_test.prototxt （网络各层训练和测试的参数）

test.sh （Linux脚本文件，用于测试模型）

train.sh（Linux脚本文件，用于训练模型）

我们把后四个文件拷贝到要网络的根目录下备用！！！

6.2 修改训练参数

6.2.1打开lenet_solver.prototxt文件

修改红圈的几处地方:

第一处：net: "[lenet_train_test.prototxt文件的存放路径]"

第二处：test_iter: [该数值表示测试每次数据的量]=测试数据总量/batch_size

比如我们有150个测试数据，每次测试10个就只需要测试15次，修改test_iter:15

第三处：最大迭代次数（根据数据集大小设定）过小精度低，过大会导致震荡

第四处：快照次数，根据训练数据集大小设定

第五处：快照保存的地址

第六处：如果之前caffe编译是在CPU环境下，此处改为CPU。

6.2.2打开lenet_train_test.prototxt文件

name: "LeNet"
layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    scale: 0.00390625
    mean_file: "mean.binaryproto"    //没有均值文件的删除该行
  }
  data_param {
    source: "train_lmdb"             //训练用lmdb文件夹的相对地址
    batch_size: 32                   //训练间隔，一般为64，我的数据集小，使用32
    backend: LMDB
  }
}
layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TEST
  }
  transform_param {
    scale: 0.00390625
    mean_file: "mean.binaryproto"   //没有均值文件的删除该行
  }
  data_param {
    source: "test_lmdb"            //测试用lmdb文件夹的相对地址
    batch_size: 10   //测试间隔，与前一个文件中的test_iter有对应关系 10*15=150(测试数量)
    backend: LMDB    //数据集存储结构
  }
}
layer {
  name: "conv1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  convolution_param {
    num_output: 20
    kernel_size: 5          //如果图片规格小，可以适当减小卷积核的大小
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "pool1"
  type: "Pooling"
  bottom: "conv1"
  top: "pool1"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
  }
}
layer {
  name: "conv2"
  type: "Convolution"
  bottom: "pool1"
  top: "conv2"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  convolution_param {
    num_output: 50
    kernel_size: 5         //如果图片规格小，可以适当减小卷积核的大小
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "pool2"
  type: "Pooling"
  bottom: "conv2"
  top: "pool2"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
  }
}
layer {
  name: "ip1"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "pool2"
  top: "ip1"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  inner_product_param {
    num_output: 100
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu1"
  type: "ReLU"
  bottom: "ip1"
  top: "ip1"
}
layer {
  name: "ip2"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "ip1"
  top: "ip2"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  inner_product_param {
    num_output: 10
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "accuracy"
  type: "Accuracy"
  bottom: "ip2"
  bottom: "label"
  top: "accuracy"
  include {
    phase: TEST
  }
}
layer {
  name: "loss"
  type: "SoftmaxWithLoss"
  bottom: "ip2"
  bottom: "label"
  top: "loss"
}

6.3 训练模型

6.3.1 编写 train.bat ：（脚本需要在./caffe-master/Build/x64/Release/下）

caffe train --solver=E:/pydoc/blog/lenet_solver.prototxt 
pause

6.3.2 编写 test.bat:（脚本需要在./caffe-master/Build/x64/Release/下）

caffe test --model=E:/pydoc/blog/lenet_train_test.prototxt --weights=E:/pydoc/blog/lenet/_iter_500.caffemodel
pause

输出：

可见，模型准确率为：87.8%。

7.生成openmv二进制文件。

7.1 打开./openmv-master/openmv-master/ml/cmsisnn，nn_quantizer.py 和 nn_convert.py ，我们将这两个脚本拷贝到根目录./blog下

7.2 编写批处理文件：

python nn_quantizer.py --cpu --model E:/pydoc/blog/lenet_train_test.prototxt --weights  E:/pydoc/blog/lenet/_iter_500.caffemodel --save E:/pydoc/blog/lenet/output.pkl
pause

7.3 生成二进制文件

使用 OpenMV NN 转换器脚本将模型转换为二进制格式，可由 OpenMV Cam 运行。该转换器脚本会输出每个层类型的代码，后跟该层的维度和权重。

在 OpenMV Cam 上，固件读取该二进制文件，并使用链表数据结构在内存中构建网络。

编写批处理脚本

python nn_convert.py --model E:/pydoc/blog/lenet/output.pkl --mean E:/pydoc/blog/mean.binaryproto --output E:/pydoc/blog/lenet/output.network
pause

输出：

至此：全部结束！！！

生成network后如何在openmv上运行，请参考openmv视频教程：https://singtown.com/learn/50543/

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/4376671/blog/4264918

标签

python

layer

def

tqdm

argparse