介绍影像辨识的处理流程 － Day 10

所有影像辨识的问题都会面临以下几个问题：图片中有几个要辨识的物件 (影像切割，Image Segmentation)，他们的位置在哪里 (物件定位，Object Localization)，要如何辨识(影像分类，Image Classification)。而物件侦测 (Object detection) 的技术，就算是物件定位与影像分类的完整解决方案。

从这个概念开始就可以清楚理解，为何近年来物件侦测的算法，有所谓的二阶式 (two-stage)，也就是先找到定位的区域 (Region-based Proposal)，再来进行影像分类的动作，常见的模型为：Region-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN；以及一阶式 (one-stage) 高效算法，简单来说就是把定位跟分类一次处理，常见的有：YOLO (You Only Look Once) , SSD (Single Shot Detector)，这之中以 YOLO 系列最受大家喜爱。

最初版本的 YOLO 论文公布於 2015 年，主要的作者是 Joseph Redmon，而後续的版本 V2, V3 中他持续改善了效率，图型大小以及定锚 (anchor) 等功能，但是接着的 YOLOV4，V5 作者就不再是他本人，YOLOV4，V5 主要贡献者中还是台湾中央研究院资讯科学研究所的两位学者。

本专案的主要目的是整合一个全端的辨识系统，所以针对 YOLO 的部份只是将实作部属上去，当然也会分析评估辨识的效果，采用的是 YOLOV3 这个版本，整个过程分成：

• 取得数据集：取得的影片资料。
• 将影片转换成图片，并调成 YOLO 可以处理的大小。
• 资料增量。
• 影像分割与标注。
• 分成训练、验证与测试数据集
• 分析测试结果
• 进行优化
• 布署到後端服务器

可以到个人的github下载需要的影片，如下图所示，分别是帝王鲷、黄金珍珠虎与麒麟鹦鹉这三种观赏鱼，样本有点少，有需要的人可以自己在 Google 上在找些照片放进行也可以。

图 1、 从 github 下载需要的资料集影片

接下来的操作可以在自己的电脑里完成，所以需要在自己的电脑也安装需要的环境，资料前处理的部份都可以在自己的电脑完成，只要训练模型才需要用到 GPU 的 EC2，当然这些操作也可以在 EC2 中进行，只是需要按时收费。首先，到 Python 的官网下载直译器，不需要安装最新的，因为最新的直译器会导致很多套件都还只有原始码，还得自己编译，所以建议下载 3.7 或 3.8 版即可，如下图所示。

图 2、 下载 Python 直译器

安装 VS Code
透过浏览器连到 VS Code 官方网站 https://code.visualstudio.com/ ，下载并安装即可

图 3、 VS Code 下载

VS Code 的 Python 插件

安装完 VS Code ，1. 啓动後在画面左下角有一个积木形状的图形，这是 VS Code 用来安装插件 (Extensions) 的图示，进入插件安装区後，2. 在上方的文字块输入 Python 就会出现相关的插件 ，3. 选择第一个插件，4. 就会出现这个插件的详细介绍，如插件名称、开发厂商、下载次数以及插件的使用说明等信息，如下图所示。按下安装 (install) 後，就会自动安装该插件，记得要致能 (Enable) 该插件，不然只是安装并不表示就可以使用该插件。

图 4、 Python for VS Code 插件下载

安装完插件後重新开啓 VS Code，请选择创建工作区 (Add wordspace folder…)，所谓工作区指的是可以把这次工作所需要的目录和档案都放在一起，因为本次的需求为撰写技术手册，所以同时需要代码以及说明文件，所以开一个工作区，一个目录放说明文件，一个目录放代码脚本，如下图所示

图 5. 创建 VS Code 工作区

建立完工作区，记得点选右边工具栏的第一个图示－文件管理区 (Explorer)，1. 在工作区中建立第一个目录 py，用来存放 python 脚本，2. 因为工作区尚未取储存，所以显示 Untitled，如下图所示 。

图 6. 设定工作区目录

在文件管理区中按下滑鼠右键，将另一个目录 PythonMD 加入工作区中，这个目录是用来撰写文件的，如下图所示。

图 7. 将目录加入工作区中

最後将目前的工作区的状态储存起来，如下图所示。

图 8. 储存目前的工作区的状态

开始第一个 Python 脚本

步骤 1 选择 Python 直译器
Python 是一种解释语言，为了运行 Python 代码，得到 Python 智能感知 (IntelliSense) 的功能，必须告诉 VS Code 编辑器使用哪个版本的直译器。在 VS 代码中，通过打开命令面板 (Command Palette) Ctrl+Shift+P ，1. 开始键入 Python: Select Interpreter 命令进行搜索，2. 然後选择该命令，如下图所示。您也可以使用选择 Python 环境状态栏上的选项(如果可用，它可能已经显示了选定的直译器):

图 9. 打开命令面板，并输入指令

接着会询问直译器要套用到工作区的那一个目录，因为目前有两个目录，而 py 目录是用来存放代码的，所以就指定到哪个目录，如下图所示

图 10. 询问直译器要套用到那一个目录

指定直译器版本或是运行的虚拟环境，虚拟环境这部份会在後面有更清楚地描述，本课程指定 Python 3.9 直译器，如下图所示

图 11. 指定直译器版本

步骤 2 创建一个 Hello World 原始码文件
从文件资源管理器工具栏中，1. 在 py 文件夹，选择 2. 新文件按钮，通过使用 .py 文件扩展名，告诉 VS Code 把这个文件解释为 Python 程序，这样它就用 Python 扩展名和选择的直译器来评估内容。如下图所示

图 12. 创建一个原始码文件

现在工作区中有了一个代码文件，请在中输入以下原始码，

Hello.py

Msg = “Hello World”
Print(msg)

在文件中打完原始码後，1. 可以看到在文件的页签上，除了有文件名称外，还会出现一个小白点，这是表示文件有更新，尚未存档，2. 是原始码本文， 3. 表示在目前编辑的文档中，尚未存档的文件数量，可以按下 ctrl + s 去存储档案，如下图所示

图 13. 原始码文件编辑状况

步骤 3 运行原始码
点击在 Python 文件编辑器 1. 右上角的播放按钮，该按钮打开 2. 一个终端面板，在其中 Python 直译器被自动激活，然後 3. 运行 python hello.py，并可以看到运行结果，如下图所示

图 14. 运行原始码

最後补充，接下来的所有 Python 语法的介绍，都是针对如何撰写原始码，默认情况下，Python 源码文件以 UTF-8 编码方式处理。在这种编码方式中，世界上大多数语言的字符都可以同时用於字符串字面值、变量或函数名称以及注释中——尽管标准库中只用常规的 ASCII 字符作为变量或函数名，而且任何可移植的代码都应该遵守此约定。要正确显示这些字符，你的编辑器必须能识别 UTF-8 编码，而且必须使用能支持打开的文件中所有字符的字体。

参考资料

• Object Detection vs Object Recognition vs Image Segmentation, https://www.geeksforgeeks.org/object-detection-vs-object-recognition-vs-image-segmentation/
• Image Classification vs. Object Detection vs. Image Segmentation, https://medium.com/analytics-vidhya/image-classification-vs-object-detection-vs-image-segmentation-f36db85fe81
• Yolo v4, v3 and v2 for Windows and Linux, https://github.com/AlexeyAB/darknet
• You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection, https://arxiv.org/abs/1506.02640
• YOLOv3: An Incremental Improvement, https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf
• YOLOv5 Documentation, https://docs.ultralytics.com/
• Difference between YOLO and SSD, https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-yolo-and-ssd/