darknet分类网络，训练，C++调用分类器

2023-05-16

Darknet 分类器

出于对Darknet框架下YOLO结构的火热，网络上一堆关于目标检测的C++调用形式和模板，但是未曾存在C++调用分类器的模板，故采用如下形式，展开阐述。

Darknet出名的为目标检测网络，但是遗忘了其中的构建基础的分类网络方式，没有得到很好的利用
大致步骤可参考
训练过程和标注样本数据的方式参考如下文章：

https://blog.csdn.net/u011576009/article/details/70146766

中间出现的需要生成和修改的文件为,

数据集准备

train.list
格式为路径指向训练文件，/home/ubuntu/data/train/D250252_00001.jpg的形式
其中D250252为类别号
val.lilst
同train.list
label.list
只存在类别如:D250252等
name.list
对类别号的映射过程，训练过程中不采用。

网络搭建

构建主要参考cifar 搭建了 lenet-5的分类网络，速度及其快，1080ti 1ms完成分类任务测试
需要更改为一个.cfg文件
一个data文件指向训练集，测试集和类别号等等
跑网络使用的command

./darknet classifier train cfg/mnist.data cfg/mnist.cfg

测试单张图片

./darknet classifier predict cfg/market1501.data cfg/mobilenet_1501_train.cfg backup/mobilenet_1501_train_100.weights data/train/0007_aabbc1.jpg

测试Val数据集

./darknet classifier valid cfg/market1501.data cfg/mobilenet_1501_test.cfg backup/mobilet_v2/mobilenet_1501_train_787.weights

出现的Issue：
1、Train的过程中出现Too many or too few arguments
参考github中issues:
https://github.com/pjreddie/darknet/issues/833

修改了源码，但是测试过程，还是出现分类报错问题
fill_truth function in src/data.c file

void fill_truth(char *path, char **labels, int k, float *truth)
 {
     int i;
     char *filename = "";
     for (i = strlen(path) - 1; i >= 0; --i) {
         if (path[i] == '/' || path[i] == '\\') {
             filename = (char*)malloc(strlen(path + i) + 1);
             strcpy(filename, path + i + 1);
             break;
         }
     }
     memset(truth, 0, k*sizeof(float));
     int count = 0;
     for(i = 0; i < k; ++i){
         if(strstr(filename, labels[i])){
             truth[i] = 1;
             ++count;
             //printf("%s %s %d\n", path, labels[i], i);
         }
     }
     if(count != 1 && (k != 1 || count != 0)) printf("Too many or too few labels: %d, %s\n", count, path);
 }

后参考另一个issues
提及到，路径和类别不能出现一样的字符，将会导致判定失误，改完以后，成功完成训练过程。

C++调用方式

使用编译完成libdarnet.so配合cuda的动态库，再加头文件darknet.h 即可调用
主要关键使用在于分类网络的输出问题，网络的输入采用接口的形式
主要参考代码为darknet源码中cuda.c classfier.c darnet.c等内容
参考Yolo调用模板格式：
https://blog.csdn.net/weixin_33860450/article/details/84890877
其中较为关键的是img_preprocess 问题
imgprocess.hpp

#ifndef IMPROCESS_H
#define IMPROCESS_H
 
#include<opencv2/opencv.hpp>
 
void imgConvert(const cv::Mat& img, float* dst);
 
void imgResize(float* src, float* dst,int srcWidth,int srcHeight,int dstWidth,int dstHeight);
 
void resizeInner(float *src, float* dst,int srcWidth,int srcHeight,int dstWidth,int dstHeight);
 
#endif // IMPROCESS_H

imgprocess.cpp

#include<improcess.h>
 
void imgConvert(const cv::Mat& img, float* dst){
    uchar *data = img.data;
    int h = img.rows;
    int w = img.cols;
    int c = img.channels();
 
    for(int k= 0; k < c; ++k){
        for(int i = 0; i < h; ++i){
            for(int j = 0; j < w; ++j){
                dst[k*w*h+i*w+j] = data[(i*w + j)*c + k]/255.;
            }
        }
    }
}
 
void imgResize(float *src, float* dst,int srcWidth,int srcHeight,int dstWidth,int dstHeight){
    int new_w = srcWidth;
    int new_h = srcHeight;
    if (((float)dstWidth/srcWidth) < ((float)dstHeight/srcHeight)) {
        new_w = dstWidth;
        new_h = (srcHeight * dstWidth)/srcWidth;
    } else {
        new_h = dstHeight;
        new_w = (srcWidth * dstHeight)/srcHeight;
    }
 
    float* ImgReInner;
    size_t sizeInner=new_w*new_h*3*sizeof(float);
    ImgReInner=(float*)malloc(sizeInner);
    resizeInner(src,ImgReInner,srcWidth,srcHeight,new_w,new_h);
 
    for(int i=0;i<dstWidth*dstHeight*3;i++){
        dst[i]=0.5;
    }
 
    for(int k = 0; k < 3; ++k){
        for(int y = 0; y < new_h; ++y){
            for(int x = 0; x < new_w; ++x){
                float val = ImgReInner[k*new_w*new_h+y*new_w+x];
                dst[k*dstHeight*dstWidth + ((dstHeight-new_h)/2+y)*dstWidth + (dstWidth-new_w)/2+x]=val;
            }
        }
    }
    free(ImgReInner);
}
 
void resizeInner(float *src, float* dst,int srcWidth,int srcHeight,int dstWidth,int dstHeight){
    float* part;
    size_t sizePa=dstWidth*srcHeight*3*sizeof(float);
    part=(float*)malloc(sizePa);
 
    float w_scale = (float)(srcWidth - 1) / (dstWidth - 1);
    float h_scale = (float)(srcHeight - 1) / (dstHeight - 1);
 
    for(int k = 0; k < 3; ++k){
        for(int r = 0; r < srcHeight; ++r){
            for(int c = 0; c < dstWidth; ++c){
                float val = 0;
                if(c == dstWidth-1 || srcWidth == 1){
                    val=src[k*srcWidth*srcHeight+r*srcWidth+srcWidth-1];
                } else {
                    float sx = c*w_scale;
                    int ix = (int) sx;
                    float dx = sx - ix;
                    val=(1 - dx) * src[k*srcWidth*srcHeight+r*srcWidth+ix] + dx * src[k*srcWidth*srcHeight+r*srcWidth+ix+1];
                }
                part[k*srcHeight*dstWidth + r*dstWidth + c]=val;
            }
        }
    }
 
    for(int k = 0; k < 3; ++k){
        for(int r = 0; r < dstHeight; ++r){
            float sy = r*h_scale;
            int iy = (int) sy;
            float dy = sy - iy;
            for(int c = 0; c < dstWidth; ++c){
                float val = (1-dy) * part[k*dstWidth*srcHeight+iy*dstWidth+c];
                dst[k*dstWidth*dstHeight + r*dstWidth + c]=val;
            }
            if(r == dstHeight-1 || srcHeight == 1)
                continue;
            for(int c = 0; c < dstWidth; ++c){
                float val = dy * part[k*dstWidth*srcHeight+(iy+1)*dstWidth+c];
                dst[k*dstWidth*dstHeight + r*dstWidth + c]+=val;
            }
        }
    }
    free(part);
}

main.cpp（模板如下）

network *net = load_network();
// img pre process  resize ,convert malloc space
float *predictions = network_predict(*net,resizeImg);
top_k(predictions,(*net).outputs,top,indexes);
//output the index 
int  index = indexes[0];
predictions[index];

参考形式如下形式：把yolo的输出形式换成上述模板内容，即可完成分类预测任务。

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<darknet.h>
#include<improcess.h>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
float colors[6][3] = { {1,0,1}, {0,0,1},{0,1,1},{0,1,0},{1,1,0},{1,0,0} };
 
float get_color(int c, int x, int max){
    float ratio = ((float)x/max)*5;
    int i = floor(ratio);
    int j = ceil(ratio);
    ratio -= i;
    float r = (1-ratio) * colors[i][c] + ratio*colors[j][c];
    return r;
}
 
 
int main()
{
    string cfgfile = "/home/chnn/darknet/cfg/yolov3.cfg";//读取模型文件，请自行修改相应路径
    string weightfile = "/home/chnn/darknet/yolov3.weights";
    float thresh=0.5;//参数设置
    float nms=0.35;
    int classes=80;
 
    network *net=load_network((char*)cfgfile.c_str(),(char*)weightfile.c_str(),0);//加载网络模型
    set_batch_network(net, 1);
    VideoCapture capture("/home/chnn/video/videoCapture6.mp4");//读取视频，请自行修改相应路径
    Mat frame;
    Mat rgbImg;
 
    vector<string> classNamesVec;
    ifstream classNamesFile("/home/chnn/darknet/data/coco.names");//标签文件coco有80类
 
    if (classNamesFile.is_open()){
        string className = "";
        while (getline(classNamesFile, className))
            classNamesVec.push_back(className);
    }
 
    bool stop=false;
    while(!stop){
        if (!capture.read(frame)){
            printf("fail to read.\n");
            return 0;
        }
        cvtColor(frame, rgbImg, cv::COLOR_BGR2RGB);
 
        float* srcImg;
        size_t srcSize=rgbImg.rows*rgbImg.cols*3*sizeof(float);
        srcImg=(float*)malloc(srcSize);
 
        imgConvert(rgbImg,srcImg);//将图像转为yolo形式
 
        float* resizeImg;
        size_t resizeSize=net->w*net->h*3*sizeof(float);
        resizeImg=(float*)malloc(resizeSize);
        imgResize(srcImg,resizeImg,frame.cols,frame.rows,net->w,net->h);//缩放图像
 
        network_predict(net,resizeImg);//网络推理
        int nboxes=0;
        detection *dets=get_network_boxes(net,rgbImg.cols,rgbImg.rows,thresh,0.5,0,1,&nboxes);
 
        if(nms){
            do_nms_sort(dets,nboxes,classes,nms);
        }
 
        vector<cv::Rect>boxes;
        boxes.clear();
        vector<int>classNames;
 
        for (int i = 0; i < nboxes; i++){
            bool flag=0;
            int className;
            for(int j=0;j<classes;j++){
                if(dets[i].prob[j]>thresh){
                    if(!flag){
                        flag=1;
                        className=j;
                    }
                }
            }
            if(flag){
                int left = (dets[i].bbox.x - dets[i].bbox.w / 2.)*frame.cols;
                int right = (dets[i].bbox.x + dets[i].bbox.w / 2.)*frame.cols;
                int top = (dets[i].bbox.y - dets[i].bbox.h / 2.)*frame.rows;
                int bot = (dets[i].bbox.y + dets[i].bbox.h / 2.)*frame.rows;
 
                if (left < 0)
                    left = 0;
                if (right > frame.cols - 1)
                    right = frame.cols - 1;
                if (top < 0)
                    top = 0;
                if (bot > frame.rows - 1)
                    bot = frame.rows - 1;
 
                Rect box(left, top, fabs(left - right), fabs(top - bot));
                boxes.push_back(box);
                classNames.push_back(className);
            }
        }
        free_detections(dets, nboxes);
 
        for(int i=0;i<boxes.size();i++){
            int offset = classNames[i]*123457 % 80;
            float red = 255*get_color(2,offset,80);
            float green = 255*get_color(1,offset,80);
            float blue = 255*get_color(0,offset,80);
 
            rectangle(frame,boxes[i],Scalar(blue,green,red),2);
 
            String label = String(classNamesVec[classNames[i]]);
            int baseLine = 0;
            Size labelSize = getTextSize(label, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 1, &baseLine);
            putText(frame, label, Point(boxes[i].x, boxes[i].y + labelSize.height),
                    FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, Scalar(red, blue, green),2);
        }
        imshow("video",frame);
 
        int c=waitKey(30);
              if((char)c==27)
                  break;
              else if(c>=0)
                  waitKey(0);
 
        free(srcImg);
        free(resizeImg);
    }
    free_network(net);
    capture.release();
    return 1;
}

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