實(shí)戰(zhàn)：基于視覺(jué) Transformer 的目標(biāo)檢測(cè)
目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一項(xiàng)核心任務(wù)，推動(dòng)了從自動(dòng)駕駛汽車到實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控等技術(shù)的發(fā)展。它涉及在圖像中檢測(cè)和定位物體，而深度學(xué)習(xí)的最新進(jìn)展使這一任務(wù)更加準(zhǔn)確和高效。推動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的最新創(chuàng)新之一是視覺(jué)Transformer（ViT），該模型通過(guò)其比傳統(tǒng)方法更好地捕捉全局上下文的能力，改變了圖像處理的格局。
在本文中，我們將詳細(xì)探討目標(biāo)檢測(cè)，介紹視覺(jué)Transformer的強(qiáng)大功能，并通過(guò)一個(gè)實(shí)際項(xiàng)目逐步演示如何使用ViT進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。為了使項(xiàng)目更具吸引力，我們將創(chuàng)建一個(gè)交互式界面，允許用戶上傳圖像并查看實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。
一、目標(biāo)檢測(cè)簡(jiǎn)介
目標(biāo)檢測(cè)是一種用于識(shí)別和定位圖像或視頻中物體的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。可以將其視為教計(jì)算機(jī)識(shí)別貓、汽車甚至人等物體。通過(guò)在圖像中繪制這些物體的邊界框，我們可以確定每個(gè)物體在圖像中的位置。
目標(biāo)檢測(cè)的重要性：
- 自動(dòng)駕駛汽車：實(shí)時(shí)識(shí)別行人、交通信號(hào)燈和其他車輛。
- 監(jiān)控：檢測(cè)和跟蹤視頻流中的可疑活動(dòng)。
- 醫(yī)療保健：識(shí)別醫(yī)學(xué)掃描中的腫瘤和異常。
二、什么是視覺(jué)Transformer？
ViT最初由谷歌的研究人員提出。視覺(jué)Transformer（ViT）是一種前沿技術(shù)，它使用最初為自然語(yǔ)言處理設(shè)計(jì)的Transformer架構(gòu)來(lái)理解和處理圖像。想象一下，將圖像分解成小塊（如拼圖），然后使用智能算法來(lái)識(shí)別這些小塊代表什么以及它們?nèi)绾谓M合在一起。
ViT與CNN的區(qū)別：
- CNN：通過(guò)卷積層高效識(shí)別局部模式（如邊緣、紋理）。
- ViT：從一開(kāi)始就捕捉全局模式，使其更適合需要理解整個(gè)圖像上下文的任務(wù)。
三、Transformer架構(gòu)詳解
Transformer架構(gòu)最初是為機(jī)器翻譯等基于序列的自然語(yǔ)言處理任務(wù)設(shè)計(jì)的，現(xiàn)已被ViT用于視覺(jué)數(shù)據(jù)。以下是其工作原理的分解：
Transformer架構(gòu)的關(guān)鍵組件：
Vision Transformers 怎么處理圖像：
- Patch Embedding：將圖像分割成小塊（例如16x16像素），并將每個(gè)塊線性嵌入為向量。這些塊的處理方式類似于NLP任務(wù)中的單詞。
- 位置編碼：由于Transformer本身不理解空間信息，因此添加位置編碼以保留每個(gè)塊的相對(duì)位置。
- 自注意力機(jī)制：該機(jī)制允許模型同時(shí)關(guān)注圖像（或塊）的不同部分。每個(gè)塊學(xué)習(xí)與其他塊的關(guān)系權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的全局理解。
- 分類：聚合輸出通過(guò)分類頭傳遞，模型預(yù)測(cè)圖像中存在哪些物體。
ViT相對(duì)于CNN的優(yōu)勢(shì)：
- 更好地捕捉全局上下文：ViT可以建模長(zhǎng)距離依賴關(guān)系，使其更好地理解復(fù)雜場(chǎng)景。
- 適應(yīng)不同輸入尺寸：與CNN需要固定尺寸輸入不同，ViT可以適應(yīng)不同的圖像尺寸。
以下是一張比較視覺(jué)Transformer（ViT）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)的圖表：
四、項(xiàng)目設(shè)置
我們將使用PyTorch和預(yù)訓(xùn)練的視覺(jué)Transformer設(shè)置一個(gè)簡(jiǎn)單的目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目。確保已安裝以下必要的庫(kù)：
pip install torch torchvision matplotlib pillow ipywidgets這些庫(kù)的作用：
- PyTorch：加載并與預(yù)訓(xùn)練模型交互。
- torchvision：預(yù)處理圖像并應(yīng)用變換。
- matplotlib：可視化圖像和結(jié)果。
- pillow：圖像處理。
- ipywidgets：創(chuàng)建交互式UI以上傳和處理圖像。
五、使用ViT逐步實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)
步驟1：加載并顯示圖像
我們將從加載網(wǎng)絡(luò)圖像并使用matplotlib顯示開(kāi)始。
import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO
import matplotlib.pyplot as plt
# Load an image from a URL
image_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/2/26/YellowLabradorLooking_new.jpg"
# Use a user agent to avoid being blocked by the website
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36"
}
response = requests.get(image_url, headers=headers)
# Check if the request was successful
if response.status_code == 200:
image = Image.open(BytesIO(response.content))
# Display the image
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.title('Original Image')
plt.show()
步驟2：預(yù)處理圖像
ViT期望在將圖像輸入模型之前對(duì)其進(jìn)行歸一化處理。
from torchvision import transforms
preprocess = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])
input_tensor = preprocess(image)
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)步驟3：加載預(yù)訓(xùn)練的視覺(jué)Transformer模型
現(xiàn)在，我們將從PyTorch的torchvision中加載一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的視覺(jué)Transformer模型。
from torchvision.models import vit_b_16
# Step 3: Load a pre-trained Vision Transformer model
model = vit_b_16(pretrained=True)
model.eval() # Set the model to evaluation mode (no training happening here)
# Forward pass through the model
with torch.no_grad(): # No gradients are needed, as we are only doing inference
output = model(input_batch)
# Output: This will be a classification result (e.g., ImageNet classes)步驟4：解釋輸出
讓我們從ImageNet數(shù)據(jù)集中獲取預(yù)測(cè)的標(biāo)簽。
# Step 4: Interpret the output
from torchvision import models
# Load ImageNet labels for interpretation
imagenet_labels = requests.get("https://raw.githubusercontent.com/anishathalye/imagenet-simple-labels/master/imagenet-simple-labels.json").json()
# Get the index of the highest score
_, predicted_class = torch.max(output, 1)
# Display the predicted class
predicted_label = imagenet_labels[predicted_class.item()]
print(f"Predicted Label: {predicted_label}")
# Visualize the result
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.title(f"Predicted: {predicted_label}")
plt.show()Predicted Label: Labrador Retriever六、構(gòu)建交互式圖像分類器
我們可以通過(guò)創(chuàng)建一個(gè)交互式工具使該項(xiàng)目更加用戶友好，用戶可以在該工具中上傳圖像或選擇樣本圖像進(jìn)行分類。為了使項(xiàng)目更具交互性，我們將使用ipywidgets創(chuàng)建一個(gè)用戶界面，用戶可以在其中上傳自己的圖像或選擇樣本圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。
import ipywidgets as widgets
from IPython.display import display, HTML, clear_output
from PIL import Image
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
import requests
from torchvision import transforms
# Preprocessing for the image
preprocess = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])
# Create header with glowing title
header = HTML("""
<div style='text-align:center; margin-bottom:20px;'>
<h1 style='font-family: Arial, sans-serif; color: #ffe814; font-size: 40px; text-shadow: 0 0 8px #39FF14;'>
Vision Transformer Object Detection
</h1>
<p style='font-family: Arial, sans-serif; color: #ff14b5; font-size:20px'>Upload an image or select a sample image from the cards below</p>
</div>
""")
# Footer with signature
footer = HTML("""
<div style='text-align:center; margin-top:20px;'>
<p style='font-family: Arial, sans-serif; color: #f3f5f2; font-size:25px'>Powered by Vision Transformers | PyTorch | ipywidgets and Create by AI Innovators</p>
</div>
""")
# Make upload button bigger and centered
upload_widget = widgets.FileUpload(accept='image/*', multiple=False)
upload_widget.layout = widgets.Layout(width='100%', height='50px')
upload_widget.style.button_color = '#007ACC'
upload_widget.style.button_style = 'success'
# Sample images (as cards)
sample_images = [
("Dog", "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/2/26/YellowLabradorLooking_new.jpg"),
("Cat", "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/b6/Felis_catus-cat_on_snow.jpg"),
("Car", "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/f/fc/Porsche_911_Carrera_S_%287522427256%29.jpg"),
("Bird", "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/3/32/House_sparrow04.jpg"),
("Laptop", "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/c/c9/MSI_Gaming_Laptop_on_wood_floor.jpg")
]
# Function to display and process image
def process_image(image):
# Clear any previous outputs and predictions
clear_output(wait=True)
# Re-display header, upload button, and sample images after clearing
display(header)
display(upload_widget)
display(sample_buttons_box)
if image.mode == 'RGBA':
image = image.convert('RGB')
# Center and display the uploaded image
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.title('Uploaded Image')
plt.show()
# Preprocess and make prediction
input_tensor = preprocess(image)
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)
with torch.no_grad():
output = model(input_batch)
_, predicted_class = torch.max(output, 1)
predicted_label = imagenet_labels[predicted_class.item()]
# Display the prediction with space and style
display(HTML(f"""
<div style='text-align:center; margin-top:20px; font-size:30px; font-weight:bold; color:#39FF14; text-shadow: 0 0 8px #39FF14;'>
Predicted: {predicted_label}
</div>
"""))
# Display footer after prediction
display(footer)
# Function triggered by file upload
def on_image_upload(change):
uploaded_image = Image.open(BytesIO(upload_widget.value[list(upload_widget.value.keys())[0]]['content']))
process_image(uploaded_image)
# Function to handle sample image selection
def on_sample_image_select(image_url):
# Define custom headers with a compliant User-Agent
headers = {
'User-Agent': 'MyBot/1.0 (your-email@example.com)' # Replace with your bot's name and contact email
}
response = requests.get(image_url, stream=True, headers=headers) # Added headers
response.raise_for_status()
img = Image.open(response.raw)
process_image(img)
# Add a button for each sample image to the UI (as cards)
sample_image_buttons = [widgets.Button(description=label, layout=widgets.Layout(width='150px', height='150px')) for label, _ in sample_images]
# Link each button to its corresponding image
for button, (_, url) in zip(sample_image_buttons, sample_images):
button.on_click(lambda b, url=url: on_sample_image_select(url))
# Display buttons horizontally
sample_buttons_box = widgets.HBox(sample_image_buttons, layout=widgets.Layout(justify_content='center'))
# Link the upload widget to the function
upload_widget.observe(on_image_upload, names='value')
# Display the complete UI
display(header)
display(upload_widget) # Show file upload widget
display(sample_buttons_box) # Display sample image cards
七、常見(jiàn)問(wèn)題
Q1：視覺(jué)Transformer可以進(jìn)行微調(diào)嗎？是的，預(yù)訓(xùn)練的視覺(jué)Transformer可以在自定義數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)，以用于目標(biāo)檢測(cè)和分割等任務(wù)。
Q2：ViT的計(jì)算成本高嗎？由于其自注意力機(jī)制，ViT的計(jì)算成本比CNN更高，尤其是在小型數(shù)據(jù)集上。
Q3：哪些數(shù)據(jù)集最適合訓(xùn)練ViT？像ImageNet這樣的大型數(shù)據(jù)集是訓(xùn)練ViT的理想選擇，因?yàn)榕cCNN相比，ViT在擴(kuò)展性方面具有優(yōu)勢(shì)。
八、后續(xù)步驟
現(xiàn)在你已經(jīng)學(xué)習(xí)了視覺(jué)Transformer的基礎(chǔ)知識(shí)，并使用PyTorch實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)檢測(cè)。接下來(lái)，你可以嘗試在自定義數(shù)據(jù)集上微調(diào)ViT，或者探索其他基于Transformer的模型，例如DETR（Detection Transformer）。
九、結(jié)論
視覺(jué)Transformer（ViT）代表了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一次重大飛躍，為傳統(tǒng)的基于CNN的方法提供了一種全新的替代方案。通過(guò)利用Transformer架構(gòu)從一開(kāi)始就捕捉全局上下文的能力，ViT在大型數(shù)據(jù)集上展現(xiàn)了令人印象深刻的性能。
