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v1.5.0	动态API	最新	端到端应用	图像文件	对象检测	深度学习	ONNX: Tiny YOLOv2 & Custom Vision

问题

对象检测是计算机视觉中的经典问题之一：识别给定图像中包含哪些对象以及它们在图像中的位置。对于这些情况，您可以使用预先训练的模型，也可以训练自己的模型对自定义域特定的图像进行分类。默认情况下，此示例使用预先训练的模型，但是您也可以添加从Custom Vision导出的模型。

示例的工作原理

此示例由两个独立的应用程序组成:

• 一个WPF Core 桌面应用程序呈现摄像头的实时流，使用ML.NET通过对象检测模型运行视频帧，并用标签绘制边界框，指示实时检测到的对象。

• 一个允许用户上载或选择图像的ASP.NET Core Web应用。Web应用程序使用ML.NET通过一个对象检测模型运行图像，并用指示检测到的对象的标签绘制边界框。

Web应用程序显示右侧列出的图像，可以选择每个图像进行处理。一旦图像被处理，它将被绘制在屏幕的中间，每个检测到的对象周围都有标记的边界框，如下所示。

或者，您可以尝试上传自己的图片，如下所示。

ONNX

开放式神经网络交换即ONNX是一种表示深度学习模型的开放格式。使用ONNX，开发人员可以在最先进的工具之间移动模型，并选择最适合他们的组合。ONNX是由包括微软在内的众多合作伙伴共同开发和支持的。

预训练模型

有多个预先训练的模型用于识别图像中的多个对象。WPF app和Web app都默认使用从ONNX Model Zoo下载的预先训练好的模型Tiny YOLOv2; 一组经过预先训练的、最先进的ONNX格式模型。Tiny YOLOv2是一种用于目标检测的实时神经网络，用于检测20个不同的类，并在Pascal VOC数据集上进行训练。它由9个卷积层和6个最大池层组成，是更复杂的完整的YOLOv2网络的较小版本。

Custom Vision 模型

此示例默认使用上述预先训练的Tiny YOLOv2模型。不过，它也支持从微软Custom Vision导出的ONNX模型。

要使用自己的模型，请使用以下步骤

1. 使用 Custom Vision 创建和训练物体探测器。要导出模型，请确保选择一个紧凑域，例如常规（紧凑）。要导出现有的对象检测器，请通过选择右上角的齿轮图标将域转换为紧凑型。在_ 设置 _中，选择一个紧凑的模型，保存并训练您的项目。

2. 转到_性能选项卡导出模型。选择一个用紧凑域训练的迭代，将出现一个“导出”按钮。选择_导出、ONNX、ONNX1.2，然后选择导出。文件准备好后，选择“下载”按钮。

3. 导出的是一个包含多个文件的zip文件，包括一些示例代码、标签列表和ONNX模型。将.zip文件放到OnnxObjectDetection项目中的OnnxModels文件夹中。

4. 在解决方案资源管理器中，右键单击OnnxModels文件夹，然后选择_添加现有项_。选择刚添加的.zip文件。

5. 在解决方案资源管理器中，从OnnxModels文件夹中选择.zip文件。更改文件的以下属性：

• 生成操作 -> 内容

• 复制到输出目录 -> 如果较新则复制

现在，当你生成和运行应用程序时，它将使用你的模型而不是Tiny YOLOv2模型。

模型输入和输出

为了解析ONNL模型的预测输出，我们需要了解输入和输出张量的格式（或形状）。为此，我们将首先使用Netron，一个用于神经网络和机器学习模型的GUI可视化工具，用于检查模型。

下面是一个例子，我们将看到使用Netron打开这个示例的Tiny YOLOv2模型：

从上面的输出中，我们可以看到Tiny YOLOv2模型具有以下输入/输出格式：

输入: 'image' 3x416x416

首先要注意的是，输入张量的名称是**'image'。稍后在定义评估管道的input**参数时，我们将需要这个名称。

我们还可以看到，输入张量的形状是3x416x416。这说明传入模型的位图图像应该是416高x 416宽。“3”表示图像应为BGR格式；前3个“通道”分别是蓝色、绿色和红色。

输出: 'data' 125x13x13

与输入张量一样，我们可以看到输出名称是**'data'。同样，在定义评估管道的output**参数时，我们会注意到这一点。

我们还可以看到， 输出张量的形状是125x13x13。

125x13x13的“13x13”部分意味着图像被分成一个13x13的“单元格”网格（13列x 13行）。因为我们知道输入图像是416x416，所以我们可以推断出每个“单元”都是32高x 32宽（416/13=32）

   ├──────────────── 416 ─────────────────┤┌──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┐ ┬     416/13=32├──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┤ │          ┌──┐├──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┤ │          └──┘├──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┤ │         32x32├──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┤ │├──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┤ │
13 ├──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┤ │├──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┤ 416├──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┤ │├──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┤ │├──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┤ │├──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┤ │├──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┤ │└──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┘ ┴13

那125呢？“125”告诉我们，对于每个网格单元，模型返回125个“通道”（或数据）作为该单个单元的预测输出。

要了解为什么有125个通道，我们首先需要了解该模型不能预测对象的任意边界框。相反，每个单元格负责预测5个预定的边界框。这5个框是根据以下每个anchor 框的偏移量计算得出的：

┌───────────────────┐
│       ┌───┐       │
│ ┌─────┼───┼─────┐ │
│ │  ┌──┼───┼──┐  │ │
│ │  │  │┌─┐│  │  │ │
│ │  │  │└─┘│  │  │ │
│ │  └──┼───┼──┘  │ │
│ └─────┼───┼─────┘ │
│       └───┘       │
└───────────────────┘

因此，对于每个单独的单元格，该模型返回5个预测（每个锚定一个，由上面的框形表示），每个预测包括以下25个参数：

• 4个参数指示边界框的位置（x，y，宽度，高度）

• 1个参数指示盒子的置信度得分（或客观性）

• 20个类别的概率（每个类别一个概率分数，表明该对象是该类别的可能性）

5个盒子x 25个参数= 125个'通道'

注意，如果对模型进行训练以检测不同数量的类，则该值将不同。例如，仅能检测3个不同类的模型的输出格式为40x13x13：

• （x，y，宽度，高度，客观性）+ 3个类别概率= 8个参数

• 5个盒子 x 8个参数 = 40个'通道'

解决方案

此解决方案中的项目使用.NET Core 3.0。为了运行此示例，您必须安装.NET Core SDK 3.0。为此，请执行以下任一操作：

1. 通过转到.NET Core 3.0下载页面手动安装SDK，并在“SDK”列中下载最新的“.NET Core安装程序”。

2. 或者，如果您使用的是Visual Studio 2019，请转至： 工具>选项>环境>预览功能 ，然后选中以下复选框： 使用.NET Core SDK的预览

解决方案包含三个项目

• OnnxObjectDetection是WPF应用程序和Web应用程序都使用的.NET Standard库。它包含用于通过模型运行图像并解析结果预测的大多数逻辑。该项目还包含ONNX模型文件。除了在图像/屏幕上绘制标签边界框之外，此项目包含下面的所有代码段。

• OnnxObjectDetectionWeb 包含一个ASP.NET Core Web App，其中包含Razor UI页面和API controller以处理和呈现图像。

• OnnxObjectDetectionApp 包含一个.NET CORE WPF桌面应用程序，该应用程序使用OpenCvSharp从设备的网络摄像头捕获视频。

代码演练

该示例与getting-started object detection sample不同，在这里我们加载/处理在内存中的图像**，而入门示例从文件中加载图像。

创建一个类，该类定义将数据加载到IDataView中时要使用的数据模式。ML.NET支持图像的Bitmap类型，因此我们将指定以ImageTypeAttribute修饰的Bitmap属性，并传入通过[检查模型]](#model-input-and-output)得到的高度和宽度尺寸，如下所示。

public struct ImageSettings
{public const int imageHeight = 416;public const int imageWidth = 416;
}public class ImageInputData
{[ImageType(ImageSettings.imageHeight, ImageSettings.imageWidth)]public Bitmap Image { get; set; }
}

ML.NET: 配置模型

第一步是创建一个空的DataView，以获取配置模型时要使用的数据架构。

var dataView = _mlContext.Data.LoadFromEnumerable(new List<ImageInputData>());

第二步是定义评估器管道。通常在处理深度神经网络时，必须使图像适应网络所期望的格式。因此，下面的代码将调整图像的大小并对其进行变换（所有R、G、B通道的像素值都已标准化）。

var pipeline = mlContext.Transforms.ResizeImages(resizing: ImageResizingEstimator.ResizingKind.Fill, outputColumnName: onnxModel.ModelInput, imageWidth: ImageSettings.imageWidth, imageHeight: ImageSettings.imageHeight, inputColumnName: nameof(ImageInputData.Image)).Append(mlContext.Transforms.ExtractPixels(outputColumnName: onnxModel.ModelInput)).Append(mlContext.Transforms.ApplyOnnxModel(modelFile: onnxModel.ModelPath, outputColumnName: onnxModel.ModelOutput, inputColumnName: onnxModel.ModelInput));

接下来，我们将使用通过检查模型 得到的输入和输出张量名称来定义Tiny YOLOv2 Onnx模型的input和output参数。

public struct TinyYoloModelSettings
{public const string ModelInput = "image";public const string ModelOutput = "grid";
}

最后，通过拟合“DataView”来创建模型。

var model = pipeline.Fit(dataView);

加载模型并创建PredictionEngine

配置模型后，我们需要保存模型，加载保存的模型，创建一个PredictionEngine，然后将图像传递给引擎以使用模型检测对象。这是一个Web应用程序和WPF应用程序略有不同的地方。

Web应用程序使用一个PredictionEnginePool来高效地管理服务，并为服务提供一个PredictionEngine来进行预测。在内部，它进行了优化，以便在创建这些对象时，以最小的开销在Http请求之间缓存和共享对象依赖关系。

public ObjectDetectionService(PredictionEnginePool<ImageInputData, TinyYoloPrediction> predictionEngine)
{this.predictionEngine = predictionEngine;
}

而WPF桌面应用程序创建一个PredictionEngine，并在本地缓存以用于每个帧预测。需要澄清的关键点是，实例化PredictionEngine的调用代码负责处理缓存（与PredictionEnginePool相比）。

public PredictionEngine<ImageInputData, TinyYoloPrediction> GetMlNetPredictionEngine()
{return mlModel.Model.CreatePredictionEngine<ImageInputData, TinyYoloPrediction>(mlModel);
}

检测图像中的对象

获取预测时，我们在PredictedLabels属性中得到一个大小为21125的 float数组。这是前面讨论过的模型的125x13x13输出。然后，我们使用OnnxOutputParser类解释并返回每个图像的多个边界框。同样，这些框被过滤，因此我们只检索到5个具有高置信度的框。

var labels = tinyYoloPredictionEngine?.Predict(imageInputData).PredictedLabels;
var boundingBoxes = outputParser.ParseOutputs(labels);
var filteredBoxes = outputParser.FilterBoundingBoxes(boundingBoxes, 5, 0.5f);

在图像中检测到的对象周围绘制边界框

最后一步是在对象周围绘制边界框。

Web应用程序使用Paint API将框直接绘制到图像上，并返回图像以在浏览器中显示。

var img = _objectDetectionService.DrawBoundingBox(imageFilePath);using (MemoryStream m = new MemoryStream())
{img.Save(m, img.RawFormat);byte[] imageBytes = m.ToArray();// Convert byte[] to Base64 Stringbase64String = Convert.ToBase64String(imageBytes);var result = new Result { imageString = base64String };return result;
}

另外，WPF应用程序在与流式视频播放重叠的Canvas 元素上绘制边界框。

DrawOverlays(filteredBoxes, WebCamImage.ActualHeight, WebCamImage.ActualWidth);WebCamCanvas.Children.Clear();foreach (var box in filteredBoxes)
{var objBox = new Rectangle {/* ... */ };var objDescription = new TextBlock {/* ... */ };var objDescriptionBackground = new Rectangle {/* ... */ };WebCamCanvas.Children.Add(objDescriptionBackground);WebCamCanvas.Children.Add(objDescription);WebCamCanvas.Children.Add(objBox);
}

关于准确性的说明

Tiny YOLOv2的精确度明显低于完整的YOLOv2模型，但是对于这个示例应用程序来说，Tiny版本已经足够了。

疑难解答（Web应用程序）

通过应用程序服务在Azure上部署此应用程序时，您可能会遇到一些常见问题。

1. 应用程序返回5xx代码

• 要在Azure门户中添加.NET Core 3.0支持，请选择相应应用程序服务的开发工具>扩展部分中的添加按钮。

• 然后，从扩展列表中选择选择扩展并选择ASP.NET Core 3.0（x64）Runtime并接受法律条款，继续将扩展添加到应用程序服务。

1. 部署应用程序后，您可能会得到5xx代码的一个原因是平台。web应用程序仅在64位体系结构上运行。在Azure中，更改设置>配置>常规设置菜单中相应应用程序服务中的平台设置。

2. 部署应用程序后使用5xx代码的另一个原因是web应用程序的目标框架是.NET Core 3.0，它目前正在预览中。您可以将应用程序和引用的项目还原为.NET Core 2.x或向应用程序服务添加扩展。

• 相对路径

  在本地和Azure上工作时，路径的工作方式略有不同。如果成功地部署了应用程序，但单击其中一个预加载的映像或上载自己的映像不起作用，请尝试更改相对路径。为此，在Controllers/ObjectDetectionController.cs文件中，更改构造函数中的_imagesTmpFolder的值。

  _imagesTmpFolder = CommonHelpers.GetAbsolutePath(@"ImagesTemp");
  

  对Get操作中的imageFileRelativePath执行相同的操作。

  string imageFileRelativePath = @"assets" + url;
  

  或者，您可以根据环境（dev / prod）设置条件，是使用路径的本地版本还是Azure首选的版本。

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