From e4d525551088d468db6989f3082429747edccd9b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Oindrila Saha Date: Tue, 5 Jan 2021 01:03:37 +0530 Subject: [PATCH] Rnnpool facedetection (#215) * add m4 model * add rnnpool sparsity * revert to previous+remove basenet * scut training and testing * augmentations and data file changes * update readme and eval files * evaluation code * fix bugs * remove lists * data prep script * merge face detection and m4 * eval arch options * finetune * readme changes * readme update * readme update * newlines and slashes * add dataset directory as environment variable * rpool face c detect bug * support for multigpu * multigpu fixes * remove subset option * readme edit * mkdir * readme changes * fix warning * rnnpool device * add arch * trace generation * Update eval.py * Update prior_box.py * Update multibox_loss.py * Update train.py * Update scut_test.py * eval bug + newlines * Remove stray newline Co-authored-by: Harsha Vardhan Simhadri Co-authored-by: ShikharJ --- .../pytorch/vision/Face_Detection/README.md | 50 +- .../vision/Face_Detection/README_M4.md | 141 ++ .../Face_Detection/data/choose_config.py | 2 +- .../vision/Face_Detection/data/config.py | 4 - .../vision/Face_Detection/data/config_qvga.py | 4 - .../Face_Detection/data/face_train_scutB.txt | 2000 +++++++++++++++++ .../Face_Detection/data/face_val_scutB.txt | 405 ++++ .../vision/Face_Detection/data/widerface.py | 24 +- .../pytorch/vision/Face_Detection/eval.py | 48 +- .../layers/functions/prior_box.py | 2 +- .../Face_Detection/layers/modules/l2norm.py | 3 - .../layers/modules/multibox_loss.py | 6 +- .../Face_Detection/models/RPool_Face_C.py | 6 +- .../Face_Detection/models/RPool_Face_M4.py | 349 +++ .../models/RPool_Face_QVGA_monochrome.py | 3 +- .../Face_Detection/models/RPool_Face_Quant.py | 3 +- .../vision/Face_Detection/models/__init__.py | 2 + .../Face_Detection/prepare_wider_data.py | 5 +- .../vision/Face_Detection/scut_evaluation.py | 219 ++ .../vision/Face_Detection/scut_test.py | 244 ++ .../pytorch/vision/Face_Detection/train.py | 36 +- .../Face_Detection/utils/augmentations.py | 129 ++ .../vision/Face_Detection/wider_test.py | 17 +- pytorch/edgeml_pytorch/graph/rnn.py | 4 +- pytorch/edgeml_pytorch/graph/rnnpool.py | 29 +- 25 files changed, 3645 insertions(+), 90 deletions(-) create mode 100644 examples/pytorch/vision/Face_Detection/README_M4.md create mode 100644 examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/face_train_scutB.txt create mode 100644 examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/face_val_scutB.txt create mode 100644 examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/RPool_Face_M4.py create mode 100644 examples/pytorch/vision/Face_Detection/scut_evaluation.py create mode 100644 examples/pytorch/vision/Face_Detection/scut_test.py diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/README.md b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/README.md index a4fa7d6c2..1eac3d6bd 100755 --- a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/README.md +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/README.md @@ -1,9 +1,10 @@ -# Code for Face Detection experiments with RNNPool +# Code for Face Detection Experiments with RNNPool +Refer to README_M4.md for instructions related to the M4 model ## Requirements -1. Follow instructions to install requirements for EdgeML operators and the EdgeML operators [here](https://github.com/microsoft/EdgeML/blob/master/pytorch/README.md). +1. Follow instructions to install EdgeML operators and their pre-requisites [here](https://github.com/microsoft/EdgeML/blob/master/pytorch/README.md). 2. Install requirements for face detection model using ``` pip install -r requirements.txt ``` -We have tested the installation and the code on Ubuntu 18.04 with Cuda 10.2 and CuDNN 7.6 +We have tested the installation and the code on Ubuntu 18.04 with Python 3.6, Cuda 10.2 and CuDNN 7.6 ## Dataset 1. Download WIDER face dataset images and annotations from http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/ and place them all in a folder with name 'WIDER_FACE'. That is, download WIDER_train.zip, WIDER_test.zip, WIDER_val.zip, wider_face_split.zip and place it in WIDER_FACE folder, and unzip files using: @@ -18,12 +19,17 @@ cd .. ``` -2. In `data/config.py` , set _C.HOME to the parent directory of the above folder, and set the _C.FACE.WIDER_DIR to the folder path. -That is, if the WIDER_FACE folder is created in /mnt folder, then _C.HOME='/mnt' -_C.FACE.WIDER_DIR='/mnt/WIDER_FACE'. -Similarly, change `data/config_qvga.py` to set _C.HOME and _C.FACE.WIDER_DIR. +2. Set environment variable DATA_HOME to the parent directory of the above folder +That is, if the WIDER_FACE folder is created in /mnt folder + +``` export DATA_HOME='/mnt' ``` + +Note that for Windows '/' should be replaced by '\'. +For all following commands the environment variable IS_QVGA_MONO has to be set as 0 for using config.py (to use RGB 640x480 images) and as 1 for using config_qvga.py (to use monochrome 320x240 images) as the configuration file. + + 3. Run -``` python prepare_wider_data.py ``` +``` IS_QVGA_MONO=1 python prepare_wider_data.py ``` # Usage @@ -64,15 +70,15 @@ There are two modes of testing the trained model -- the evaluation mode to gener #### Evaluation Mode -Given a set of images in , `eval/py` generates bounding boxes around faces (where the confidence is higher than certain threshold) and write the images in . To evaluate the `rpool_face_best_state.pth` model (stored in ./weights), execute the following command: +Given a set of images in , `eval/py` generates bounding boxes around faces (where the confidence is higher than certain threshold) and write the images in . Specify if the model was trained in multigpu setting in --multigpu. To evaluate the `rpool_face_best_state.pth` model (stored in ./weights), execute the following command: ```shell -IS_QVGA_MONO=0 python eval.py --model_arch RPool_Face_Quant --model ./weights/RPool_Face_Quant_best_state.pth --image_folder --save_dir +IS_QVGA_MONO=0 python eval.py --model_arch RPool_Face_Quant --model ./weights/RPool_Face_Quant_best_state.pth --image_folder --save_dir --multigpu True ``` For QVGA: ```shell -IS_QVGA_MONO=1 python eval.py --model_arch RPool_Face_QVGA_monochrome --model ./weights/RPool_Face_QVGA_monochrome_best_state.pth --image_folder --save_dir +IS_QVGA_MONO=1 python eval.py --model_arch RPool_Face_QVGA_monochrome --model ./weights/RPool_Face_QVGA_monochrome_best_state.pth --image_folder --save_dir --multigpu True ``` This will save images in with bounding boxes around faces, where the confidence is high. Here is an example image with a single bounding box. @@ -86,15 +92,15 @@ If IS_QVGA_MONO=1 the evaluation code accepts an image of any size and resizes a #### WIDER Set Test In this mode, we test the generated model against the provided WIDER_FACE validation and test dataset. -For this, first run the following to generate predictions of the model and store output in the '--save_folder' folder. +For this, first run the following to generate predictions of the model and store output in the '--save_folder' folder. Specify if the model was trained in multigpu setting in --multigpu. ```shell -IS_QVGA_MONO=0 python wider_test.py --model_arch RPool_Face_Quant --model ./weights/RPool_Face_Quant_best_state.pth --save_folder rpool_face_quant_val --subset val +IS_QVGA_MONO=0 python wider_test.py --model_arch RPool_Face_Quant --model ./weights/RPool_Face_Quant_best_state.pth --save_folder rpool_face_quant_val --subset val --multigpu True ``` For QVGA: ```shell -IS_QVGA_MONO=1 python wider_test.py --model_arch RPool_Face_QVGA_monochrome --model ./weights/RPool_Face_QVGA_monochrome_best_state.pth --save_folder rpool_face_qvgamono_val --subset val +IS_QVGA_MONO=1 python wider_test.py --model_arch RPool_Face_QVGA_monochrome --model ./weights/RPool_Face_QVGA_monochrome_best_state.pth --save_folder rpool_face_qvgamono_val --subset val --multigpu True ``` The above command generates predictions for each image in the "validation" dataset. For each image, a separate prediction file is provided (image_name.txt file in appropriate folder). The first line of the prediction file contains the total number of boxes identified. @@ -104,8 +110,8 @@ If IS_QVGA_MONO=1 then testing is done by converting images to monochrome and QV The architecture RPool_Face_QVGA_monochrome is for QVGA monochrome format while RPool_Face_C and RPool_Face_Quant are for VGA RGB format. -###### For calculating MAP scores: -Now using these boxes, we can compute the standard MAP score that is widely used in this literature (see [here](https://medium.com/@jonathan_hui/map-mean-average-precision-for-object-detection-45c121a31173) for more details) as follows: +###### For calculating mAP scores: +Now using these boxes, we can compute the standard mAP score that is widely used in this literature (see [here](https://medium.com/@jonathan_hui/map-mean-average-precision-for-object-detection-45c121a31173) for more details) as follows: 1. Download eval_tools.zip from http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/support/eval_script/eval_tools.zip and unzip in a folder of same name in this directory. @@ -116,7 +122,7 @@ wget http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/support/eval_script/eval_tools.zip unzip eval_tools.zip ``` -2. Set up scripts to use the Matlab '.mat' data files in eval_tools/ground_truth folder for MAP calculation: The following installs python files that provide the same functionality as the '.m' matlab scripts in eval_tools folder. +2. Set up scripts to use the Matlab '.mat' data files in eval_tools/ground_truth folder for mAP calculation: The following installs python files that provide the same functionality as the '.m' matlab scripts in eval_tools folder. ``` cd eval_tools git clone https://github.com/wondervictor/WiderFace-Evaluation.git @@ -126,20 +132,20 @@ python3 setup.py build_ext --inplace 3. Run ```python3 evaluation.py -p -g ``` in WiderFace-Evaluation folder -where `prediction_dir` is the '--save_folder' used for `wider_test.py` above and is the subfolder `eval_tools/ground_truth`. That is in, WiderFace-Evaluation directory, run: +where `-p` is the '--save_folder' used for `wider_test.py` above and is the subfolder `eval_tools/ground_truth`. That is in, WiderFace-Evaluation directory, run: ```shell -python3 evaluation.py -p -g ../ground_truth +python3 evaluation.py -p ../../rpool_face_qvgamono_val -g ../ground_truth ``` -This script should output the MAP for the WIDER-easy, WIDER-medium, and WIDER-hard subsets of the dataset. Our best performance using RPool_Face_Quant model is: 0.80 (WIDER-easy), 0.78 (WIDER-medium), 0.53 (WIDER-hard). +This script should output the mAP for the WIDER-easy, WIDER-medium, and WIDER-hard subsets of the dataset. Our best performance using RPool_Face_Quant model is: 0.80 (WIDER-easy), 0.78 (WIDER-medium), 0.53 (WIDER-hard). ##### Dump RNNPool Input Output Traces and Weights -To save model weights and/or input output pairs for each patch through RNNPool in numpy format use the command below. Put images which you want to save traces for in . Specify output folder for saving model weights in numpy format in . Specify output folder for saving input output traces of RNNPool in numpy format in . Note that input traces will be saved in a folder named 'inputs' and output traces in a folder named 'outputs' inside . +For saving model weights and/or input output pairs for each patch through RNNPool in numpy format use the command below. Put images which you want to save traces for in . Specify output folder for saving model weights in numpy format in . Specify output folder for saving input output traces of RNNPool in numpy format in . Note that input traces will be saved in a folder named 'inputs' and output traces in a folder named 'outputs' inside . ```shell -python3 dump_model.py --model ./weights/RPool_Face_QVGA_monochrome_best_state.pth --model_arch RPool_Face_Quant --image_folder --save_model_npy_dir --save_traces_npy_dir +python3 dump_model.py --model ./weights/RPool_Face_QVGA_monochrome_best_state.pth --model_arch RPool_Face_QVGA_monochrome --image_folder --save_model_npy_dir --save_traces_npy_dir ``` If you wish to save only model weights, do not specify --save_traces_npy_dir. If you wish to save only traces do not specify --save_model_npy_dir. diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/README_M4.md b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/README_M4.md new file mode 100644 index 000000000..b99233e8e --- /dev/null +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/README_M4.md @@ -0,0 +1,141 @@ +# Code for Face Detection Experiments with RNNPool +## Requirements +1. Follow instructions to install EdgeML operators and their pre-requisites [here](https://github.com/microsoft/EdgeML/blob/master/pytorch/README.md). +2. Install requirements for face detection model using +``` pip install -r requirements.txt ``` +We have tested the installation and the code on Ubuntu 18.04 with Python 3.6, Cuda 10.2 and CuDNN 7.6 + +## Dataset - WIDER Face +1. Download WIDER face dataset images and annotations from http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/ and place them all in a folder with name 'WIDER_FACE'. That is, download WIDER_train.zip, WIDER_test.zip, WIDER_val.zip, wider_face_split.zip and place it in WIDER_FACE folder, and unzip files using: + +```shell +cd WIDER_FACE +unzip WIDER_train.zip +unzip WIDER_test.zip +unzip WIDER_val.zip +unzip wider_face_split.zip +cd .. + +``` + +2. Set environment variable DATA_HOME to the parent directory of the above folder +That is, if the WIDER_FACE folder is created in /mnt folder + +``` export DATA_HOME='/mnt' ``` + +Note that for Windows '/' should be replaced by '\'. + + +3. Run +``` IS_QVGA_MONO=1 python prepare_wider_data.py ``` + +## Dataset - SCUT Head B +Download SCUT Head Part B dataset images and annotations from https://github.com/HCIILAB/SCUT-HEAD-Dataset-Release. Unzipping will create a folder by the name 'SCUT_HEAD_Part_B'. Place this folder in the same parent directory as the WIDER_FACE folder. + + +# Usage + +## Training + +```shell + +IS_QVGA_MONO=1 python train.py --batch_size 128 --model_arch RPool_Face_M4 --cuda True --multigpu True --save_folder weights/ --epochs 300 --save_frequency 5000 + +``` +This will save checkpoints after every '--save_frequency' number of iterations in a weight file with 'checkpoint.pth' at the end and weights for the best state in a file with 'best_state.pth' at the end. These will be saved in '--save_folder'. For resuming training from a checkpoint, use '--resume .pth' with the above command. For example, + + +```shell + +IS_QVGA_MONO=1 python train.py --batch_size 128 --model_arch RPool_Face_M4 --cuda True --multigpu True --save_folder weights/ --epochs 300 --save_frequency 5000 --resume .pth + +``` + +If IS_QVGA_MONO is 0 then training input images will be 640x640 and RGB. +If IS_QVGA_MONO is 1 then training input images will be 320x320 and converted to monochrome. + +Input images for training models are cropped and reshaped to square to maintain consistency with [S3FD](https://arxiv.org/abs/1708.05237). However testing can be done on any size of images, thus we resize testing input image size to have area equal to VGA (640x480)/QVGA (320x240), so that aspect ratio is not changed. + +The architecture RPool_Face_QVGA_monochrome and RPool_Face_M4 is for QVGA monochrome format while RPool_Face_C and RPool_Face_Quant are for VGA RGB format. + +## Finetuning + +To obtain a model better suited for conference room scenarios we finetune our model on the SCUT Head B dataset. Set --finetune as True and pass the model pretrained on WIDER_FACE in --resume as follows: + +```shell + +IS_QVGA_MONO=1 python train.py --batch_size 64 --model_arch RPool_Face_M4 --cuda True --multigpu True --save_folder weights/ --epochs 300 --save_frequency 5000 --resume ./weights/RPool_Face_M4_best_state.pth --finetune True + +``` + + +## Test +There are two modes of testing the trained model -- the evaluation mode to generate bounding boxes for a set of sample images, and the test mode to compute statistics like mAP scores. + +#### Evaluation Mode + +Given a set of images in , `eval/py` generates bounding boxes around faces (where the confidence is higher than certain threshold - 0.5 in this case) and write the images in . Specify if the model was trained in multigpu setting in --multigpu. To evaluate the `rpool_face_best_state.pth` model (stored in ./weights), execute the following command: + +```shell +IS_QVGA_MONO=1 python eval.py --model_arch RPool_Face_M4 --model ./weights/RPool_Face_M4_best_state.pth --image_folder --save_dir --thresh 0.5 --multigpu True +``` + +This will save images in with bounding boxes around faces, where the confidence is high. It is recommended to use the model finetuned on SCUT Head for evaluation. + +If IS_QVGA_MONO=0 the evaluation code accepts an image of any size and resizes it to 640x480x3 while preserving original image aspect ratio. + +If IS_QVGA_MONO=1 the evaluation code accepts an image of any size and resizes and converts it to monochrome to make it 320x240x1 while preserving original image aspect ratio. + + +#### Saving Full Model Traces +Setting the flag --save_traces as True will save input output traces in two separate .npy files for each image in , given the architecture and trained model. Run: + + +```shell +IS_QVGA_MONO=1 python eval.py --model_arch RPool_Face_M4 --model ./weights/RPool_Face_M4_best_state.pth --image_folder --save_dir --thresh 0.5 --multigpu True --save_traces True +``` + +For generating traces on SCUT Head images, set as $DATA_HOME/SCUT_HEAD_Part_B/JPEGImages/ + +#### SCUT Head Validation Set Test +In this mode, we test the generated model against the provided SCUT Head Part B validation dataset. Use the SCUT Head finetuned model for this step. + +For this, first run the following to generate predictions of the model and store output in the '--save_folder' folder. Specify if the model was trained in multigpu setting in --multigpu. + +```shell +IS_QVGA_MONO=1 python scut_test.py --model_arch RPool_Face_M4 --model ./weights/RPool_Face_M4_best_state.pth --save_folder rpool_face_m4_val --multigpu True +``` + +The above command generates predictions for each image in the "validation" dataset. For each image, a separate prediction file is provided (image_name.txt file in appropriate folder). The first line of the prediction file contains the total number of boxes identified. +Then each line in the file corresponds to an identified box. For each box, five numbers are generated: length of the box, height of the box, x-axis offset, y-axis offset, confidence value for presence of a face in the box. + +If IS_QVGA_MONO=1 then testing is done by converting images to monochrome and QVGA, else if IS_QVGA_MONO=0 then testing is done on VGA RGB images. + +###### For calculating mAP scores: +Now using these boxes, we can compute the standard mAP score that is widely used in this literature (see [here](https://medium.com/@jonathan_hui/map-mean-average-precision-for-object-detection-45c121a31173) for more details). + +In the current Face_Detection directory run: +``` +git clone https://github.com/wondervictor/WiderFace-Evaluation.git +cd WiderFace-Evaluation +python3 setup.py build_ext --inplace +mv ../scut_evaluation.py ./ +``` + +Run ```IS_QVGA_MONO=1 python3 scut_evaluation.py -p ../rpool_face_m4_val ``` in WiderFace-Evaluation folder. + +where `-p` is the '--save_folder' used for `scut_test.py` above. + +This script should output the mAP on SCUT Head Part B Validation set. Our best performance using RPool_Face_M4 model is: 0.61. + + +##### Dump RNNPool Input Output Traces and Weights + +For saving model weights and/or input output pairs for each patch through RNNPool in numpy format use the command below. Put images which you want to save traces for in . Specify output folder for saving model weights in numpy format in . Specify output folder for saving input output traces of RNNPool in numpy format in . Note that input traces will be saved in a folder named 'inputs' and output traces in a folder named 'outputs' inside . + +```shell +python3 dump_model.py --model ./weights/RPool_Face_M4_best_state.pth --model_arch RPool_Face_M4 --image_folder --save_model_npy_dir --save_traces_npy_dir +``` +If you wish to save only model weights, do not specify --save_traces_npy_dir. If you wish to save only traces do not specify --save_model_npy_dir. + +Code has been built upon https://github.com/yxlijun/S3FD.pytorch \ No newline at end of file diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/choose_config.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/choose_config.py index e86c18d83..5c863ea88 100644 --- a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/choose_config.py +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/choose_config.py @@ -12,4 +12,4 @@ name = name + '_qvga' -cfg = import_module('data.' + name) \ No newline at end of file +cfg = import_module('data.' + name) diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/config.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/config.py index 86760a009..544dadae8 100755 --- a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/config.py +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/config.py @@ -54,12 +54,8 @@ _C.NUM_CLASSES = 2 _C.USE_NMS = True -# dataset config -_C.HOME = '/mnt/' ## change here ---------- - # face config _C.FACE = EasyDict() _C.FACE.TRAIN_FILE = './data/face_train.txt' _C.FACE.VAL_FILE = './data/face_val.txt' -_C.FACE.WIDER_DIR = '/mnt/WIDER_FACE' ## change here --------- _C.FACE.OVERLAP_THRESH = [0.1, 0.35, 0.5] diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/config_qvga.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/config_qvga.py index 06417bac5..c5941ea83 100644 --- a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/config_qvga.py +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/config_qvga.py @@ -53,12 +53,8 @@ _C.NUM_CLASSES = 2 _C.USE_NMS = True -# dataset config -_C.HOME = '/mnt/' - # face config _C.FACE = EasyDict() _C.FACE.TRAIN_FILE = './data/face_train.txt' _C.FACE.VAL_FILE = './data/face_val.txt' -_C.FACE.WIDER_DIR = '/mnt/WIDER_FACE' _C.FACE.OVERLAP_THRESH = [0.1, 0.35, 0.5] diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/face_train_scutB.txt b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/face_train_scutB.txt new file mode 100644 index 000000000..a9fc18533 --- /dev/null +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/face_train_scutB.txt @@ -0,0 +1,2000 @@ +JPEGImages/PartB_01892.jpg 16 2 171 44 53 1 35 163 36 41 1 43 134 32 33 1 168 144 23 26 1 183 136 31 41 1 206 150 30 33 1 243 150 39 46 1 279 125 27 35 1 273 79 22 29 1 309 141 29 38 1 284 191 56 80 1 329 195 97 113 1 346 154 44 43 1 395 135 29 35 1 408 154 41 55 1 420 143 26 34 1 +JPEGImages/PartB_00433.jpg 33 1 96 11 15 1 1 84 10 13 1 28 100 14 15 1 58 84 12 12 1 68 86 12 14 1 84 113 23 33 1 104 119 32 37 1 86 88 13 16 1 101 90 13 16 1 132 95 13 14 1 130 104 18 18 1 124 93 10 12 1 127 86 8 10 1 139 84 9 14 1 149 91 12 15 1 165 92 10 11 1 176 88 11 16 1 172 83 8 10 1 186 86 8 12 1 193 92 11 13 1 200 86 9 10 1 209 89 8 11 1 216 87 10 9 1 212 80 9 11 1 216 95 11 13 1 198 111 22 25 1 255 101 21 25 1 262 85 12 12 1 250 84 8 10 1 236 90 12 13 1 232 84 8 12 1 228 82 7 12 1 242 84 7 10 1 +JPEGImages/PartB_00181.jpg 8 145 515 127 144 1 455 264 59 61 1 519 431 84 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+JPEGImages/PartB_00666.jpg 6 222 64 214 265 1 141 164 98 118 1 575 124 124 144 1 711 104 109 135 1 857 149 107 111 1 1078 168 99 109 1 +JPEGImages/PartB_00217.jpg 22 14 77 44 48 1 109 88 39 47 1 91 64 27 32 1 121 53 19 23 1 95 50 15 17 1 103 42 14 17 1 73 46 17 22 1 55 51 22 30 1 29 59 32 28 1 153 4 15 18 1 179 42 14 17 1 189 41 15 21 1 198 42 18 23 1 215 43 14 19 1 227 47 22 27 1 240 40 20 24 1 268 59 27 31 1 279 47 15 20 1 265 39 12 18 1 297 40 14 20 1 318 41 14 18 1 338 46 12 17 1 +JPEGImages/PartB_02107.jpg 26 19 207 23 20 1 26 190 21 19 1 12 200 18 13 1 59 200 29 33 1 62 187 17 20 1 94 185 18 21 1 124 188 20 25 1 32 263 69 47 1 166 192 19 18 1 203 186 25 23 1 231 183 18 19 1 253 154 13 20 1 207 206 29 36 1 255 194 20 28 1 256 222 31 34 1 261 256 59 57 1 290 197 26 26 1 322 186 17 20 1 330 192 20 20 1 350 192 21 23 1 367 206 28 39 1 393 188 14 18 1 409 189 17 22 1 430 198 16 18 1 449 197 21 28 1 487 190 17 19 1 +JPEGImages/PartB_00279.jpg 10 496 93 101 111 1 380 97 85 81 1 262 90 53 53 1 246 77 43 49 1 214 59 45 48 1 146 55 33 32 1 91 53 28 31 1 50 72 45 44 1 65 61 34 30 1 6 74 42 42 1 +JPEGImages/PartB_01054.jpg 116 2 92 15 17 1 2 76 9 9 1 10 82 10 9 1 17 87 12 10 1 28 96 18 24 1 43 86 14 16 1 23 77 11 11 1 13 69 11 11 1 42 75 10 10 1 55 79 12 10 1 49 69 10 8 1 60 88 16 15 1 55 106 27 25 1 83 101 25 29 1 99 107 18 24 1 108 102 21 27 1 120 108 29 33 1 162 105 33 35 1 194 113 35 42 1 252 113 45 49 1 292 92 27 31 1 277 80 21 24 1 255 78 16 24 1 222 82 26 27 1 212 86 23 26 1 191 80 17 22 1 173 83 15 16 1 153 86 21 24 1 170 72 12 13 1 186 69 13 11 1 159 72 10 10 1 151 70 10 13 1 134 76 13 11 1 131 69 12 10 1 120 74 13 15 1 114 87 13 14 1 81 83 12 17 1 99 87 12 13 1 102 81 14 12 1 102 67 12 13 1 91 77 12 12 1 68 81 12 14 1 68 73 12 12 1 71 67 13 10 1 138 50 13 14 1 152 41 13 12 1 178 48 14 14 1 210 65 10 13 1 216 60 11 14 1 210 50 10 11 1 217 46 12 14 1 233 40 13 15 1 245 48 11 12 1 258 48 12 13 1 277 37 12 15 1 351 147 49 55 1 430 129 56 61 1 482 124 48 76 1 505 112 94 108 1 480 100 36 42 1 434 93 34 39 1 372 93 32 33 1 327 95 30 33 1 337 69 24 25 1 320 80 21 20 1 310 76 13 18 1 295 66 13 16 1 305 64 11 14 1 295 47 9 11 1 313 46 10 14 1 324 40 11 12 1 324 61 14 16 1 317 65 12 13 1 338 39 13 18 1 350 36 9 10 1 349 16 9 10 1 361 37 13 16 1 354 49 11 11 1 366 64 22 22 1 379 78 25 24 1 404 74 27 30 1 396 59 20 22 1 375 37 13 19 1 405 32 14 16 1 392 19 9 12 1 430 30 15 18 1 411 20 9 9 1 419 16 9 10 1 434 13 10 12 1 414 50 17 22 1 428 62 17 21 1 452 60 24 28 1 463 77 25 30 1 512 77 20 28 1 529 58 30 41 1 498 51 25 28 1 487 56 16 21 1 479 31 20 22 1 465 25 14 18 1 459 39 11 13 1 442 21 11 13 1 456 11 10 13 1 505 30 9 10 1 512 38 12 15 1 524 25 16 20 1 516 30 8 11 1 546 50 18 17 1 561 51 16 22 1 586 56 14 19 1 588 33 12 19 1 572 23 11 16 1 564 38 13 15 1 560 27 11 12 1 553 30 8 10 1 546 39 13 13 1 540 24 10 13 1 +JPEGImages/PartB_01600.jpg 18 205 1103 212 184 1 5 1014 108 151 1 701 1075 85 79 1 876 862 86 109 1 893 1087 122 157 1 780 1240 498 500 1 1127 1075 112 145 1 1197 1077 87 104 1 1272 1091 106 114 1 1621 1171 131 145 1 1827 1124 112 128 1 1811 1118 73 79 1 1517 967 65 79 1 2064 1150 71 86 1 2101 1124 69 75 1 2117 1173 133 143 1 2231 1207 302 280 1 2201 1152 124 129 1 +JPEGImages/PartB_00745.jpg 11 71 107 29 34 1 120 118 33 35 1 179 108 32 38 1 229 114 35 36 1 101 172 38 45 1 162 229 57 73 1 225 161 39 56 1 363 151 35 42 1 266 218 55 60 1 367 209 57 63 1 466 191 54 63 1 \ No newline at end of file diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/widerface.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/widerface.py index afe0523e0..f2e07c0fd 100755 --- a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/widerface.py +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/data/widerface.py @@ -7,13 +7,19 @@ import numpy as np import random import sys; sys.path.append('../') -from utils.augmentations import preprocess +from utils.augmentations import preprocess, preprocess_qvga +from data.choose_config import cfg +cfg = cfg.cfg +import os + +HOME = os.environ['DATA_HOME'] +SCUT_ROOT = os.path.join(HOME, 'SCUT_HEAD_Part_B') class WIDERDetection(data.Dataset): """docstring for WIDERDetection""" - def __init__(self, list_file, mode='train', mono_mode=False): + def __init__(self, list_file, mode='train', mono_mode=False, is_scut=False): super(WIDERDetection, self).__init__() self.mode = mode self.mono_mode = mono_mode @@ -40,7 +46,10 @@ def __init__(self, list_file, mode='train', mono_mode=False): box.append([x, y, x + w, y + h]) label.append(c) if len(box) > 0: - self.fnames.append(line[0]) + if is_scut==True: + self.fnames.append(SCUT_ROOT + '/' + line[0]) + else: + self.fnames.append(line[0]) self.boxes.append(box) self.labels.append(label) @@ -65,8 +74,13 @@ def pull_item(self, index): np.array(self.boxes[index]), im_width, im_height) label = np.array(self.labels[index]) bbox_labels = np.hstack((label[:, np.newaxis], boxes)).tolist() - img, sample_labels = preprocess( - img, bbox_labels, self.mode, image_path) + + if self.mono_mode==False: + img, sample_labels = preprocess( + img, bbox_labels, self.mode, image_path) + else: + img, sample_labels = preprocess_qvga( + img, bbox_labels, self.mode, image_path) sample_labels = np.array(sample_labels) if len(sample_labels) > 0: target = np.hstack( diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/eval.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/eval.py index 00063d943..9ccdeb98d 100644 --- a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/eval.py +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/eval.py @@ -21,6 +21,8 @@ from importlib import import_module +def str2bool(v): + return v.lower() in ("yes", "true", "t", "1") parser = argparse.ArgumentParser(description='face detection demo') parser.add_argument('--save_dir', type=str, default='results/', @@ -29,11 +31,17 @@ default='weights/rpool_face_c.pth', help='trained model') parser.add_argument('--thresh', default=0.17, type=float, help='Final confidence threshold') +parser.add_argument('--multigpu', + default=False, type=str2bool, + help='Specify whether model was trained with multigpu') parser.add_argument('--model_arch', default='RPool_Face_C', type=str, - choices=['RPool_Face_C', 'RPool_Face_Quant', 'RPool_Face_QVGA_monochrome'], + choices=['RPool_Face_C', 'RPool_Face_Quant', 'RPool_Face_QVGA_monochrome', 'RPool_Face_M4'], help='choose architecture among rpool variants') parser.add_argument('--image_folder', default=None, type=str, help='folder containing images') +parser.add_argument('--save_traces', + default=False, type=str2bool, + help='Specify whether to save input output traces') args = parser.parse_args() @@ -49,7 +57,7 @@ torch.set_default_tensor_type('torch.FloatTensor') -def detect(net, img_path, thresh): +def detect(net, img_path, thresh, save_traces): img = Image.open(img_path) img = img.convert('RGB') img = np.array(img) @@ -62,9 +70,14 @@ def detect(net, img_path, thresh): max_im_shrink = np.sqrt( 640 * 480 / (img.shape[0] * img.shape[1])) - image = cv2.resize(img, None, None, fx=max_im_shrink, + if save_traces==True and os.environ['IS_QVGA_MONO'] == '1': + image = cv2.resize(img, (320, 240)) + elif save_traces==True: + image = cv2.resize(img, (640, 480)) + else: + image = cv2.resize(img, None, None, fx=max_im_shrink, fy=max_im_shrink, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) - # img = cv2.resize(img, (640, 640)) + x = to_chw_bgr(image) x = x.astype('float32') x -= cfg.img_mean @@ -79,7 +92,7 @@ def detect(net, img_path, thresh): if use_cuda: x = x.cuda() t1 = time.time() - y = net(x) + y, loc, conf = net(x) detections = y.data scale = torch.Tensor([img.shape[1], img.shape[0], img.shape[1], img.shape[0]]) @@ -94,9 +107,9 @@ def detect(net, img_path, thresh): left_up, right_bottom = (pt[0], pt[1]), (pt[2], pt[3]) j += 1 cv2.rectangle(img, left_up, right_bottom, (0, 0, 255), 2) - conf = "{:.3f}".format(score) + conf_score = "{:.3f}".format(score) point = (int(left_up[0]), int(left_up[1] - 5)) - cv2.putText(img, conf, point, cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, + cv2.putText(img, conf_score, point, cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.6, (0, 255, 0), 1) t2 = time.time() @@ -104,13 +117,17 @@ def detect(net, img_path, thresh): cv2.imwrite(os.path.join(args.save_dir, os.path.basename(img_path)), img) + if save_traces == True: + return x, loc, conf + if __name__ == '__main__': module = import_module('models.' + args.model_arch) net = module.build_s3fd('test', cfg.NUM_CLASSES) - net = torch.nn.DataParallel(net) + if args.multigpu == True: + net = torch.nn.DataParallel(net) checkpoint_dict = torch.load(args.model) @@ -129,5 +146,18 @@ def detect(net, img_path, thresh): img_path = args.image_folder img_list = [os.path.join(img_path, x) for x in os.listdir(img_path)] + x = [] + loc = [] + conf = [] for path in img_list: - detect(net, path, args.thresh) \ No newline at end of file + if args.save_traces == True: + x_temp, loc_temp, conf_temp = detect(net, path, args.thresh, args.save_traces) + x.append(x_temp) + loc.append(loc_temp) + conf.append(conf_temp) + else: + detect(net, path, args.thresh, args.save_traces) + + if args.save_traces == True: + np.save('trace_inputs.npy', torch.cat(x).cpu().detach().numpy()) + np.save('trace_outputs.npy', torch.cat([torch.cat(conf), torch.cat(loc)], dim=1).cpu().detach().numpy()) diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/layers/functions/prior_box.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/layers/functions/prior_box.py index 9c84dab07..97cf75d0c 100755 --- a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/layers/functions/prior_box.py +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/layers/functions/prior_box.py @@ -48,4 +48,4 @@ def forward(self): output = torch.Tensor(mean).view(-1, 4) if self.clip: output.clamp_(max=1, min=0) - return output \ No newline at end of file + return output diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/layers/modules/l2norm.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/layers/modules/l2norm.py index e6c909e63..831dd11b2 100755 --- a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/layers/modules/l2norm.py +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/layers/modules/l2norm.py @@ -24,6 +24,3 @@ def forward(self, x): x = torch.div(x,norm) out = self.weight.unsqueeze(0).unsqueeze(2).unsqueeze(3).expand_as(x) * x return out - - - \ No newline at end of file diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/layers/modules/multibox_loss.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/layers/modules/multibox_loss.py index 5ad634cc2..7d4424b39 100755 --- a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/layers/modules/multibox_loss.py +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/layers/modules/multibox_loss.py @@ -86,7 +86,7 @@ def forward(self, predictions, targets): pos_idx = pos.unsqueeze(pos.dim()).expand_as(loc_data) loc_p = loc_data[pos_idx].view(-1, 4) loc_t = loc_t[pos_idx].view(-1, 4) - loss_l = F.smooth_l1_loss(loc_p, loc_t, size_average=False) + loss_l = F.smooth_l1_loss(loc_p, loc_t, reduction='sum') # print(loc_p) # Compute max conf across batch for hard negative mining batch_conf = conf_data.view(-1, self.num_classes) @@ -109,10 +109,10 @@ def forward(self, predictions, targets): conf_p = conf_data[(pos_idx + neg_idx).gt(0) ].view(-1, self.num_classes) targets_weighted = conf_t[(pos + neg).gt(0)] - loss_c = F.cross_entropy(conf_p, targets_weighted, size_average=False) + loss_c = F.cross_entropy(conf_p, targets_weighted, reduction='sum') # Sum of losses: L(x,c,l,g) = (Lconf(x, c) + αLloc(x,l,g)) / N N = num_pos.data.sum() if num_pos.data.sum() > 0 else num loss_l /= N loss_c /= N - return loss_l, loss_c \ No newline at end of file + return loss_l, loss_c diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/RPool_Face_C.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/RPool_Face_C.py index 96396061d..4b7dcb89a 100755 --- a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/RPool_Face_C.py +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/RPool_Face_C.py @@ -171,7 +171,7 @@ def forward(self, x): if self.phase == 'test': - output = detect_function( + output = detect_function(cfg, loc.view(loc.size(0), -1, 4), # loc preds self.softmax(conf.view(conf.size(0), -1, self.num_classes)), # conf preds @@ -184,7 +184,7 @@ def forward(self, x): conf.view(conf.size(0), -1, self.num_classes), self.priors ) - return output + return output, loc, conf def load_weights(self, base_file): other, ext = os.path.splitext(base_file) @@ -304,7 +304,6 @@ def __init__(self, num_classes=1000, width_mult=1.0, inverted_residual_setting=N # building first layer input_channel = _make_divisible(input_channel * width_mult, round_nearest) - self.last_channel = _make_divisible(last_channel * max(1.0, width_mult), round_nearest) self.layers = [] # building inverted residual blocks for t, c, n, s in inverted_residual_setting: @@ -379,4 +378,3 @@ def build_s3fd(phase, num_classes=2): net = build_s3fd('train', num_classes=2) inputs = Variable(torch.randn(4, 3, 640, 640)) output = net(inputs) - diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/RPool_Face_M4.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/RPool_Face_M4.py new file mode 100644 index 000000000..88b1eea01 --- /dev/null +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/RPool_Face_M4.py @@ -0,0 +1,349 @@ +# Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. +# Licensed under the MIT license. + +from __future__ import division +from __future__ import absolute_import +from __future__ import print_function + +import os +import torch +import torch.nn as nn +import torch.nn.init as init +import torch.nn.functional as F + + +from layers import * +from data.config_qvga import cfg +import numpy as np + +from edgeml_pytorch.graph.rnnpool import * + +class S3FD(nn.Module): + """Single Shot Multibox Architecture + The network is composed of a base VGG network followed by the + added multibox conv layers. Each multibox layer branches into + 1) conv2d for class conf scores + 2) conv2d for localization predictions + 3) associated priorbox layer to produce default bounding + boxes specific to the layer's feature map size. + See: https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf for more details. + Args: + phase: (string) Can be "test" or "train" + size: input image size + base: VGG16 layers for input, size of either 300 or 500 + extras: extra layers that feed to multibox loc and conf layers + head: "multibox head" consists of loc and conf conv layers + """ + + def __init__(self, phase, base, head, num_classes): + super(S3FD, self).__init__() + self.phase = phase + self.num_classes = num_classes + ''' + self.priorbox = PriorBox(size,cfg) + self.priors = Variable(self.priorbox.forward(), volatile=True) + ''' + # SSD network + self.conv = ConvBNReLU(1, 4, stride=2) + + self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=(8,8),stride=(4,4)) + + self.rnn_model = RNNPool(8, 8, 16, 16, 4, + w1Sparsity=0.5, u1Sparsity=0.3, w2Sparsity=0.3, u2Sparsity=0.3) + + self.mob = nn.ModuleList(base) + # Layer learns to scale the l2 normalized features from conv4_3 + self.L2Norm3_3 = L2Norm(32, 10) + self.L2Norm4_3 = L2Norm(32, 8) + self.L2Norm5_3 = L2Norm(64, 5) + + + self.loc = nn.ModuleList(head[0]) + self.conf = nn.ModuleList(head[1]) + + + if self.phase == 'test': + self.softmax = nn.Softmax(dim=-1) + + + def forward(self, x): + """Applies network layers and ops on input image(s) x. + Args: + x: input image or batch of images. Shape: [batch,3,300,300]. + Return: + Depending on phase: + test: + Variable(tensor) of output class label predictions, + confidence score, and corresponding location predictions for + each object detected. Shape: [batch,topk,7] + train: + list of concat outputs from: + 1: confidence layers, Shape: [batch*num_priors,num_classes] + 2: localization layers, Shape: [batch,num_priors*4] + 3: priorbox layers, Shape: [2,num_priors*4] + """ + size = x.size()[2:] + batch_size = x.shape[0] + sources = list() + loc = list() + conf = list() + + x = self.conv(x) + + patches = self.unfold(x) + patches = torch.cat(torch.unbind(patches,dim=2),dim=0) + patches = torch.reshape(patches,(-1,4,8,8)) + + output_x = int((x.shape[2]-8)/4 + 1) + output_y = int((x.shape[3]-8)/4 + 1) + + rnnX = self.rnn_model(patches, int(batch_size)*output_x*output_y) + + x = torch.stack(torch.split(rnnX, split_size_or_sections=int(batch_size), dim=0),dim=2) + + x = F.fold(x, kernel_size=(1,1), output_size=(output_x,output_y)) + + x = F.pad(x, (0,1,0,1), mode='replicate') + + for k in range(1): + x = self.mob[k](x) + + s = self.L2Norm3_3(x) + sources.append(s) + + # apply vgg up to fc7 + for k in range(1, 2): + x = self.mob[k](x) + + s = self.L2Norm4_3(x) + sources.append(s) + + for k in range(2, 3): + x = self.mob[k](x) + + s = self.L2Norm5_3(x) + sources.append(s) + + for k in range(3, 4): + x = self.mob[k](x) + sources.append(x) + + + # apply multibox head to source layers + + loc_x = self.loc[0](sources[0]) + conf_x = self.conf[0](sources[0]) + + max_conf, _ = torch.max(conf_x[:, 0:3, :, :], dim=1, keepdim=True) + conf_x = torch.cat((max_conf, conf_x[:, 3:, :, :]), dim=1) + + loc.append(loc_x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous()) + conf.append(conf_x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous()) + + for i in range(1, len(sources)): + x = sources[i] + conf.append(self.conf[i](x).permute(0, 2, 3, 1).contiguous()) + loc.append(self.loc[i](x).permute(0, 2, 3, 1).contiguous()) + + + features_maps = [] + for i in range(len(loc)): + feat = [] + feat += [loc[i].size(1), loc[i].size(2)] + features_maps += [feat] + + self.priorbox = PriorBox(size, features_maps, cfg) + + self.priors = self.priorbox.forward() + + loc = torch.cat([o.view(o.size(0), -1) for o in loc], 1) + conf = torch.cat([o.view(o.size(0), -1) for o in conf], 1) + + + if self.phase == 'test': + output = detect_function(cfg, + loc.view(loc.size(0), -1, 4), # loc preds + self.softmax(conf.view(conf.size(0), -1, + self.num_classes)), # conf preds + self.priors.type(type(x.data)) # default boxes + ) + + else: + output = ( + loc.view(loc.size(0), -1, 4), + conf.view(conf.size(0), -1, self.num_classes), + self.priors + ) + return output, loc, conf + + def load_weights(self, base_file): + other, ext = os.path.splitext(base_file) + if ext == '.pkl' or '.pth': + print('Loading weights into state dict...') + mdata = torch.load(base_file, + map_location=lambda storage, loc: storage) + weights = mdata['weight'] + epoch = mdata['epoch'] + self.load_state_dict(weights) + print('Finished!') + else: + print('Sorry only .pth and .pkl files supported.') + return epoch + + def xavier(self, param): + init.xavier_uniform(param) + + def weights_init(self, m): + if isinstance(m, nn.Conv2d): + self.xavier(m.weight.data) + m.bias.data.zero_() + + + + +def _make_divisible(v, divisor, min_value=None): + """ + This function is taken from the original tf repo. + It ensures that all layers have a channel number that is divisible by 8 + It can be seen here: + https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/mobilenet/mobilenet.py + :param v: + :param divisor: + :param min_value: + :return: + """ + if min_value is None: + min_value = divisor + new_v = max(min_value, int(v + divisor / 2) // divisor * divisor) + # Make sure that round down does not go down by more than 10%. + if new_v < 0.9 * v: + new_v += divisor + return new_v + + +class ConvBNReLU(nn.Sequential): + def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=1, groups=1): + padding = (kernel_size - 1) // 2 + super(ConvBNReLU, self).__init__( + nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size, stride, padding, groups=groups, bias=False), + nn.BatchNorm2d(out_planes), + nn.ReLU6(inplace=True) + ) + + +class InvertedResidual(nn.Module): + def __init__(self, inp, oup, stride, expand_ratio): + super(InvertedResidual, self).__init__() + self.stride = stride + assert stride in [1, 2] + + hidden_dim = int(round(inp * expand_ratio)) + self.use_res_connect = self.stride == 1 and inp == oup + + layers = [] + if expand_ratio != 1: + # pw + layers.append(ConvBNReLU(inp, hidden_dim, kernel_size=1)) + layers.extend([ + # dw + ConvBNReLU(hidden_dim, hidden_dim, stride=stride, groups=hidden_dim), + # pw-linear + nn.Conv2d(hidden_dim, oup, 1, 1, 0, bias=False), + nn.BatchNorm2d(oup), + ]) + self.conv = nn.Sequential(*layers) + + def forward(self, x): + if self.use_res_connect: + return x + self.conv(x) + else: + return self.conv(x) + + +class MobileNetV2(nn.Module): + def __init__(self, num_classes=1000, width_mult=1.0, inverted_residual_setting=None, round_nearest=8): + """ + MobileNet V2 main class + Args: + num_classes (int): Number of classes + width_mult (float): Width multiplier - adjusts number of channels in each layer by this amount + inverted_residual_setting: Network structure + round_nearest (int): Round the number of channels in each layer to be a multiple of this number + Set to 1 to turn off rounding + """ + super(MobileNetV2, self).__init__() + block = InvertedResidual + input_channel = 64 + + if inverted_residual_setting is None: + inverted_residual_setting = [ + # t, c, n, s + [2, 32, 1, 1], + [2, 32, 1, 1], + [2, 64, 1, 2], + [2, 64, 1, 1], + ] + + # only check the first element, assuming user knows t,c,n,s are required + if len(inverted_residual_setting) == 0 or len(inverted_residual_setting[0]) != 4: + raise ValueError("inverted_residual_setting should be non-empty " + "or a 4-element list, got {}".format(inverted_residual_setting)) + + # building first layer + input_channel = _make_divisible(input_channel * width_mult, round_nearest) + self.layers = [] + # building inverted residual blocks + for t, c, n, s in inverted_residual_setting: + output_channel = _make_divisible(c * width_mult, round_nearest) + for i in range(n): + stride = s if i == 0 else 1 + self.layers.append(block(input_channel, output_channel, stride, expand_ratio=t)) + input_channel = output_channel + + # weight initialization + for m in self.modules(): + if isinstance(m, nn.Conv2d): + nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out') + if m.bias is not None: + nn.init.zeros_(m.bias) + elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): + nn.init.ones_(m.weight) + nn.init.zeros_(m.bias) + elif isinstance(m, nn.Linear): + nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01) + nn.init.zeros_(m.bias) + + + + +def multibox(mobilenet, num_classes): + loc_layers = [] + conf_layers = [] + + loc_layers += [nn.Conv2d(32, 4, kernel_size=3, padding=1)] + conf_layers += [nn.Conv2d(32, 3 + (num_classes-1), kernel_size=3, padding=1)] + + loc_layers += [nn.Conv2d(32, 4, kernel_size=3, padding=1)] + conf_layers += [nn.Conv2d(32, num_classes, kernel_size=3, padding=1)] + + loc_layers += [nn.Conv2d(64, 4, kernel_size=3, padding=1)] + conf_layers += [nn.Conv2d(64, num_classes, kernel_size=3, padding=1)] + + loc_layers += [nn.Conv2d(64, 4, kernel_size=3, padding=1)] + conf_layers += [nn.Conv2d(64, num_classes, kernel_size=3, padding=1)] + + + return mobilenet, (loc_layers, conf_layers) + + +def build_s3fd(phase, num_classes=2): + base_, head_ = multibox( + MobileNetV2().layers, num_classes) + + return S3FD(phase, base_, head_, num_classes) + + +if __name__ == '__main__': + net = build_s3fd('train', num_classes=2) + inputs = Variable(torch.randn(4, 1, 320, 320)) + output = net(inputs) diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/RPool_Face_QVGA_monochrome.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/RPool_Face_QVGA_monochrome.py index bb796f1a7..51c043167 100644 --- a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/RPool_Face_QVGA_monochrome.py +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/RPool_Face_QVGA_monochrome.py @@ -172,7 +172,7 @@ def forward(self, x): conf.view(conf.size(0), -1, self.num_classes), self.priors ) - return output + return output, loc, conf def load_weights(self, base_file): other, ext = os.path.splitext(base_file) @@ -289,7 +289,6 @@ def __init__(self, num_classes=1000, width_mult=1.0, inverted_residual_setting=N # building first layer input_channel = _make_divisible(input_channel * width_mult, round_nearest) - self.last_channel = _make_divisible(last_channel * max(1.0, width_mult), round_nearest) self.layers = [] # building inverted residual blocks for t, c, n, s in inverted_residual_setting: diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/RPool_Face_Quant.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/RPool_Face_Quant.py index 6cac8fa90..2d6eadf4d 100755 --- a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/RPool_Face_Quant.py +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/RPool_Face_Quant.py @@ -180,7 +180,7 @@ def forward(self, x): conf.view(conf.size(0), -1, self.num_classes), self.priors ) - return output + return output, loc, conf def load_weights(self, base_file): other, ext = os.path.splitext(base_file) @@ -297,7 +297,6 @@ def __init__(self, num_classes=1000, width_mult=1.0, inverted_residual_setting=N # building first layer input_channel = _make_divisible(input_channel * width_mult, round_nearest) - self.last_channel = _make_divisible(last_channel * max(1.0, width_mult), round_nearest) self.layers = [] # building inverted residual blocks for t, c, n, s in inverted_residual_setting: diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/__init__.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/__init__.py index f8dc538e3..9e774d80f 100644 --- a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/__init__.py +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/models/__init__.py @@ -4,3 +4,5 @@ from __future__ import absolute_import from .RPool_Face_C import * from .RPool_Face_Quant import * +from .RPool_Face_QVGA_monochrome import * +from .RPool_Face_M4 import * diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/prepare_wider_data.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/prepare_wider_data.py index bc6985c00..2b9303c1e 100755 --- a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/prepare_wider_data.py +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/prepare_wider_data.py @@ -10,7 +10,10 @@ from data.config import cfg import cv2 -WIDER_ROOT = os.path.join(cfg.HOME, 'WIDER_FACE') +HOME = os.environ['DATA_HOME'] + + +WIDER_ROOT = os.path.join(HOME, 'WIDER_FACE') train_list_file = os.path.join(WIDER_ROOT, 'wider_face_split', 'wider_face_train_bbx_gt.txt') val_list_file = os.path.join(WIDER_ROOT, 'wider_face_split', diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/scut_evaluation.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/scut_evaluation.py new file mode 100644 index 000000000..2d9d3db18 --- /dev/null +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/scut_evaluation.py @@ -0,0 +1,219 @@ +""" +WiderFace evaluation code +author: wondervictor +mail: tianhengcheng@gmail.com +copyright@wondervictor +Code buit upon https://github.com/wondervictor/WiderFace-Evaluation having MIT License +""" + +import os +import tqdm +import pickle +import argparse +import numpy as np +from scipy.io import loadmat +from bbox import bbox_overlaps +from IPython import embed +import cv2 +import sys + +sys.path.append('../') +from data.choose_config import cfg +cfg = cfg.cfg + +HOME = os.environ['DATA_HOME'] +SCUT_ROOT = os.path.join(HOME, 'SCUT_HEAD_Part_B') + +def read_pred_file(filepath): + + with open(filepath, 'r') as f: + lines = f.readlines() + img_file = lines[0].rstrip('\n\r') + lines = lines[2:] + + boxes = np.array(list(map(lambda x: [float(a) for a in x.rstrip('\r\n').split(' ')], lines))).astype('float') + return img_file.split('/')[-1], boxes + + +def get_preds(pred_dir): + events = os.listdir(pred_dir) + boxes = dict() + pbar = tqdm.tqdm(events) + + for event in pbar: + pbar.set_description('Reading Predictions ') + event_dir = os.path.join(pred_dir, event) + event_images = os.listdir(event_dir) + current_event = dict() + for imgtxt in event_images: + imgname, _boxes = read_pred_file(os.path.join(event_dir, imgtxt)) + current_event[imgname.rstrip('.jpg')] = _boxes + boxes[event] = current_event + return boxes + + +def norm_score(pred): + """ norm score + pred {key: [[x1,y1,x2,y2,s]]} + """ + + max_score = 0 + min_score = 1 + + for _, k in pred.items(): + for _, v in k.items(): + if len(v) == 0: + continue + _min = np.min(v[:, -1]) + _max = np.max(v[:, -1]) + max_score = max(_max, max_score) + min_score = min(_min, min_score) + + diff = max_score - min_score + for _, k in pred.items(): + for _, v in k.items(): + if len(v) == 0: + continue + v[:, -1] = (v[:, -1] - min_score)/diff + + +def image_eval(pred, gt, iou_thresh): + """ single image evaluation + pred: Nx5 + gt: Nx4 + ignore: + """ + + _pred = pred.copy() + _gt = gt.copy() + pred_recall = np.zeros(_pred.shape[0]) + recall_list = np.zeros(_gt.shape[0]) + proposal_list = np.ones(_pred.shape[0]) + + _pred[:, 2] = _pred[:, 2] + _pred[:, 0] + _pred[:, 3] = _pred[:, 3] + _pred[:, 1] + _gt[:, 2] = _gt[:, 2] + _gt[:, 0] + _gt[:, 3] = _gt[:, 3] + _gt[:, 1] + + overlaps = bbox_overlaps(_pred[:, :4], _gt) + + for h in range(_pred.shape[0]): + + gt_overlap = overlaps[h] + max_overlap, max_idx = gt_overlap.max(), gt_overlap.argmax() + if max_overlap >= iou_thresh: + if recall_list[max_idx] == 0: + recall_list[max_idx] = 1 + + r_keep_index = np.where(recall_list == 1)[0] + pred_recall[h] = len(r_keep_index) + return pred_recall, proposal_list + + +def img_pr_info(thresh_num, pred_info, proposal_list, pred_recall): + pr_info = np.zeros((thresh_num, 2)).astype('float') + for t in range(thresh_num): + + thresh = 1 - (t+1)/thresh_num + r_index = np.where(pred_info[:, 4] >= thresh)[0] + if len(r_index) == 0: + pr_info[t, 0] = 0 + pr_info[t, 1] = 0 + else: + r_index = r_index[-1] + p_index = np.where(proposal_list[:r_index+1] == 1)[0] + pr_info[t, 0] = len(p_index) + pr_info[t, 1] = pred_recall[r_index] + return pr_info + + +def dataset_pr_info(thresh_num, pr_curve, count_face): + _pr_curve = np.zeros((thresh_num, 2)) + for i in range(thresh_num): + _pr_curve[i, 0] = pr_curve[i, 1] / pr_curve[i, 0] + _pr_curve[i, 1] = pr_curve[i, 1] / count_face + return _pr_curve + + +def voc_ap(rec, prec): + + # correct AP calculation + # first append sentinel values at the end + mrec = np.concatenate(([0.], rec, [1.])) + mpre = np.concatenate(([0.], prec, [0.])) + + # compute the precision envelope + for i in range(mpre.size - 1, 0, -1): + mpre[i - 1] = np.maximum(mpre[i - 1], mpre[i]) + + # to calculate area under PR curve, look for points + # where X axis (recall) changes value + i = np.where(mrec[1:] != mrec[:-1])[0] + + # and sum (\Delta recall) * prec + ap = np.sum((mrec[i + 1] - mrec[i]) * mpre[i + 1]) + return ap + + +def evaluation(pred, iou_thresh=0.5): + f = open('../data/face_val_scutB.txt') + lines = f.readlines() + names = [] + gt_list = [] + for line in lines: + line = line.strip().split() + names.append(os.path.split(line[0])[1][0:-4]) + th, tw, tc = cv2.imread(SCUT_ROOT + '/' + line[0]).shape + num_faces = int(line[1]) + faces = [] + for i in range(num_faces): + x = float(line[2 + 5 * i]) + y = float(line[3 + 5 * i]) + w = float(line[4 + 5 * i]) + h = float(line[5 + 5 * i]) + + faces.append([x, y, w, h]) + gt_list.append(faces) + + thresh_num = 1000 + + aps = [] + + count_face = 0 + pr_curve = np.zeros((thresh_num, 2)).astype('float') + + for j in range(len(names)): + gt_boxes = np.asarray(gt_list[j]).astype('float') + pred_file = open(os.path.join(pred, names[j] + '.txt')) + pred_lines = pred_file.readlines() + pred_info = np.array(list(map(lambda x: [float(a) for a in x.rstrip('\r\n').split(' ')], pred_lines[2:]))).astype('float') + + + count_face += len(gt_boxes) + + if len(gt_boxes) == 0 or len(pred_info) == 0: + continue + + pred_recall, proposal_list = image_eval(pred_info, gt_boxes, iou_thresh) + + _img_pr_info = img_pr_info(thresh_num, pred_info, proposal_list, pred_recall) + + pr_curve += _img_pr_info + pr_curve = dataset_pr_info(thresh_num, pr_curve, count_face) + + propose = pr_curve[:, 0] + recall = pr_curve[:, 1] + + ap = voc_ap(recall, propose) + aps.append(ap) + print(ap) + + + +if __name__ == '__main__': + + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument('-p', '--pred') + + args = parser.parse_args() + evaluation(args.pred) diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/scut_test.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/scut_test.py new file mode 100644 index 000000000..2a5c72294 --- /dev/null +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/scut_test.py @@ -0,0 +1,244 @@ +# Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. +# Licensed under the MIT license. + +import os +import argparse +import torch +import torch.nn as nn +import torch.utils.data as data +import torch.backends.cudnn as cudnn +import torchvision.transforms as transforms +import os.path as osp + +import cv2 +import time +import numpy as np +from PIL import Image +import scipy.io as sio + +from data.choose_config import cfg +cfg = cfg.cfg + +from torch.autograd import Variable +from utils.augmentations import to_chw_bgr + +from importlib import import_module + +import warnings +warnings.filterwarnings("ignore") + +HOME = os.environ['DATA_HOME'] +SCUT_ROOT = os.path.join(HOME, 'SCUT_HEAD_Part_B') + +def str2bool(v): + return v.lower() in ("yes", "true", "t", "1") + +parser = argparse.ArgumentParser(description='s3fd evaluatuon wider') +parser.add_argument('--model', type=str, + default='./weights/rpool_face_m4.pth', help='trained model') +parser.add_argument('--thresh', default=0.05, type=float, + help='Final confidence threshold') +parser.add_argument('--multigpu', + default=False, type=str2bool, + help='Specify whether model was trained with multigpu') +parser.add_argument('--model_arch', + default='RPool_Face_M4', type=str, + choices=['RPool_Face_M4', 'RPool_Face_QVGA_monochrome'], + help='choose architecture among rpool variants') +parser.add_argument('--save_folder', type=str, + default='rpool_face_predictions', help='folder for saving predictions') + + +args = parser.parse_args() + + +use_cuda = torch.cuda.is_available() + +if use_cuda: + torch.set_default_tensor_type('torch.cuda.FloatTensor') +else: + torch.set_default_tensor_type('torch.FloatTensor') + + +def detect_face(net, img, shrink): + if shrink != 1: + img = cv2.resize(img, None, None, fx=shrink, fy=shrink, + interpolation=cv2.INTER_LINEAR) + + x = to_chw_bgr(img) + x = x.astype('float32') + x -= cfg.img_mean + x = x[[2, 1, 0], :, :] + + if cfg.IS_MONOCHROME == True: + x = 0.299 * x[0] + 0.587 * x[1] + 0.114 * x[2] + x = torch.from_numpy(x).unsqueeze(0).unsqueeze(0) + else: + x = torch.from_numpy(x).unsqueeze(0) + + if use_cuda: + x = x.cuda() + + y = net(x) + detections = y.data + detections = detections.cpu().numpy() + + det_conf = detections[0, 1, :, 0] + det_xmin = img.shape[1] * detections[0, 1, :, 1] / shrink + det_ymin = img.shape[0] * detections[0, 1, :, 2] / shrink + det_xmax = img.shape[1] * detections[0, 1, :, 3] / shrink + det_ymax = img.shape[0] * detections[0, 1, :, 4] / shrink + det = np.column_stack((det_xmin, det_ymin, det_xmax, det_ymax, det_conf)) + + keep_index = np.where(det[:, 4] >= args.thresh)[0] + det = det[keep_index, :] + + return det + + +def multi_scale_test(net, image, max_im_shrink): + # shrink detecting and shrink only detect big face + st = 0.5 if max_im_shrink >= 0.75 else 0.5 * max_im_shrink + det_s = detect_face(net, image, st) + index = np.where(np.maximum( + det_s[:, 2] - det_s[:, 0] + 1, det_s[:, 3] - det_s[:, 1] + 1) > 30)[0] + det_s = det_s[index, :] + + # enlarge one times + bt = min(2, max_im_shrink) if max_im_shrink > 1 else ( + st + max_im_shrink) / 2 + det_b = detect_face(net, image, bt) + + # enlarge small image x times for small face + if max_im_shrink > 2: + bt *= 2 + while bt < max_im_shrink: + det_b = np.row_stack((det_b, detect_face(net, image, bt))) + bt *= 2 + det_b = np.row_stack((det_b, detect_face(net, image, max_im_shrink))) + + # enlarge only detect small face + if bt > 1: + index = np.where(np.minimum( + det_b[:, 2] - det_b[:, 0] + 1, det_b[:, 3] - det_b[:, 1] + 1) < 100)[0] + det_b = det_b[index, :] + else: + index = np.where(np.maximum( + det_b[:, 2] - det_b[:, 0] + 1, det_b[:, 3] - det_b[:, 1] + 1) > 30)[0] + det_b = det_b[index, :] + + return det_s, det_b + + +def flip_test(net, image, shrink): + image_f = cv2.flip(image, 1) + det_f = detect_face(net, image_f, shrink) + + det_t = np.zeros(det_f.shape) + det_t[:, 0] = image.shape[1] - det_f[:, 2] + det_t[:, 1] = det_f[:, 1] + det_t[:, 2] = image.shape[1] - det_f[:, 0] + det_t[:, 3] = det_f[:, 3] + det_t[:, 4] = det_f[:, 4] + return det_t + + +def bbox_vote(det): + order = det[:, 4].ravel().argsort()[::-1] + det = det[order, :] + while det.shape[0] > 0: + # IOU + area = (det[:, 2] - det[:, 0] + 1) * (det[:, 3] - det[:, 1] + 1) + xx1 = np.maximum(det[0, 0], det[:, 0]) + yy1 = np.maximum(det[0, 1], det[:, 1]) + xx2 = np.minimum(det[0, 2], det[:, 2]) + yy2 = np.minimum(det[0, 3], det[:, 3]) + w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1) + h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1) + inter = w * h + o = inter / (area[0] + area[:] - inter) + + # get needed merge det and delete these det + merge_index = np.where(o >= 0.3)[0] + det_accu = det[merge_index, :] + det = np.delete(det, merge_index, 0) + + if merge_index.shape[0] <= 1: + continue + det_accu[:, 0:4] = det_accu[:, 0:4] * np.tile(det_accu[:, -1:], (1, 4)) + max_score = np.max(det_accu[:, 4]) + det_accu_sum = np.zeros((1, 5)) + det_accu_sum[:, 0:4] = np.sum( + det_accu[:, 0:4], axis=0) / np.sum(det_accu[:, -1:]) + det_accu_sum[:, 4] = max_score + try: + dets = np.row_stack((dets, det_accu_sum)) + except: + dets = det_accu_sum + + dets = dets[0:750, :] + return dets + + +if __name__ == '__main__': + cfg.USE_NMS = False + module = import_module('models.' + args.model_arch) + net = module.build_s3fd('test', cfg.NUM_CLASSES) + + if args.multigpu == True: + net = torch.nn.DataParallel(net) + + checkpoint_dict = torch.load(args.model) + model_dict = net.state_dict() + model_dict.update(checkpoint_dict) + net.load_state_dict(model_dict) + + net.eval() + + if use_cuda: + net.cuda() + cudnn.benckmark = True + + counter = 0 + + f = open('./data/face_val_scutB.txt') + lines = f.readlines() + + if os.path.exists('./{}'.format(args.save_folder)) is False: + os.mkdir('./{}'.format(args.save_folder)) + + for line in lines: + line = line.strip().split() + im_name = SCUT_ROOT + '/' + line[0] + + img = Image.open(im_name) + img = img.convert('RGB') + img = np.array(img) + + max_im_shrink = np.sqrt( + 320 * 240 / (img.shape[0] * img.shape[1])) + + shrink = max_im_shrink if max_im_shrink < 1 else 1 + counter += 1 + + t1 = time.time() + det0 = detect_face(net, img, shrink) + + dets = det0 + + t2 = time.time() + print('Detect %04d th image costs %.4f' % (counter, t2 - t1)) + + imgname = osp.split(line[0])[1] + save_path = './{}'.format(args.save_folder) + fout = open(osp.join(save_path, imgname[0:-4] + '.txt'), 'w') + fout.write('{:s}\n'.format(imgname[0:-4] + '.txt')) + fout.write('{:d}\n'.format(dets.shape[0])) + for i in range(dets.shape[0]): + xmin = dets[i][0] + ymin = dets[i][1] + xmax = dets[i][2] + ymax = dets[i][3] + score = dets[i][4] + fout.write('{:.1f} {:.1f} {:.1f} {:.1f} {:.3f}\n'. + format(xmin, ymin, (xmax - xmin + 1), (ymax - ymin + 1), score)) diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/train.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/train.py index 1b52089c5..56ff20f9b 100755 --- a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/train.py +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/train.py @@ -29,9 +29,6 @@ def str2bool(v): default='face', choices=['hand', 'face', 'head'], help='Train target') -parser.add_argument('--basenet', - default='vgg16_reducedfc.pth', - help='Pretrained base model') parser.add_argument('--batch_size', default=16, type=int, help='Batch size for training') @@ -40,8 +37,11 @@ def str2bool(v): help='Checkpoint state_dict file to resume training from') parser.add_argument('--model_arch', default='RPool_Face_C', type=str, - choices=['RPool_Face_C', 'RPool_Face_Quant', 'RPool_Face_QVGA_monochrome'], + choices=['RPool_Face_C', 'RPool_Face_Quant', 'RPool_Face_QVGA_monochrome', 'RPool_Face_M4'], help='choose architecture among rpool variants') +parser.add_argument('--finetune', + default=False, type=str2bool, + help='Use CUDA to train model') parser.add_argument('--num_workers', default=128, type=int, help='Number of workers used in dataloading') @@ -88,9 +88,13 @@ def str2bool(v): if not os.path.exists(args.save_folder): os.makedirs(args.save_folder) +if args.finetune==True: + train_dataset = WIDERDetection('./data/face_train_scutB.txt', mode='train', mono_mode=cfg.IS_MONOCHROME, is_scut=True) + val_dataset = WIDERDetection('./data/face_val_scutB.txt', mode='val', mono_mode=cfg.IS_MONOCHROME, is_scut=True) +else: + train_dataset = WIDERDetection(cfg.FACE.TRAIN_FILE, mode='train', mono_mode=cfg.IS_MONOCHROME) + val_dataset = WIDERDetection(cfg.FACE.VAL_FILE, mode='val', mono_mode=cfg.IS_MONOCHROME) -train_dataset = WIDERDetection(cfg.FACE.TRAIN_FILE, mode='train', mono_mode=cfg.IS_MONOCHROME) -val_dataset = WIDERDetection(cfg.FACE.VAL_FILE, mode='val', mono_mode=cfg.IS_MONOCHROME) train_loader = data.DataLoader(train_dataset, args.batch_size, num_workers=args.num_workers, @@ -112,7 +116,6 @@ def str2bool(v): net = module.build_s3fd('train', cfg.NUM_CLASSES) - if args.cuda: if args.multigpu: net = torch.nn.DataParallel(net) @@ -127,7 +130,7 @@ def str2bool(v): weight_decay=args.weight_decay) criterion = MultiBoxLoss(cfg, args.dataset, args.cuda) -print('Loading wider dataset...') +print('Loading dataset...') print('Using the specified args:') print(args) @@ -153,7 +156,7 @@ def train(): t0 = time.time() - out = net(images) + out,_,_ = net(images) # backprop optimizer.zero_grad() loss_l, loss_c = criterion(out, targets) @@ -179,9 +182,16 @@ def train(): os.path.join(args.save_folder, file)) iteration += 1 + if args.model_arch == 'RPool_Face_M4' and args.finetune == True: + if args.multigpu == True: + net.module.rnn_model.cell_rnn.cell.sparsify() + net.module.rnn_model.cell_bidirrnn.cell.sparsify() + else: + net.rnn_model.cell_rnn.cell.sparsify() + net.rnn_model.cell_bidirrnn.cell.sparsify() + net.to('cuda') + val(epoch) - if iteration == cfg.MAX_STEPS: - break def val(epoch): @@ -200,7 +210,7 @@ def val(epoch): images = images targets = [ann for ann in targets] - out = net(images) + out,_,_ = net(images) loss_l, loss_c = criterion(out, targets) loss = loss_l + loss_c loc_loss += loss_l.item() @@ -241,4 +251,4 @@ def adjust_learning_rate(optimizer, epoch, iteration, num_iter): if __name__ == '__main__': - train() \ No newline at end of file + train() diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/utils/augmentations.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/utils/augmentations.py index 3b902aac7..8ac2d114a 100755 --- a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/utils/augmentations.py +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/utils/augmentations.py @@ -775,6 +775,87 @@ def anchor_crop_image_sampling(img, return image, sampled_labels +def reduce_image(img, bbox_labels, img_width, img_height): + bbox_labels = np.array(bbox_labels) + scale = np.array([img_width, img_height, img_width, img_height]) + + boxes = bbox_labels[:, 1:5] * scale + + boxArea = (boxes[:, 2] - boxes[:, 0] + 1) * (boxes[:, 3] - boxes[:, 1] + 1) + boxArea_max = np.amax(boxArea) + + if boxArea_max > 48*48: + reduce_ratio = (boxArea_max/(48*48))**(0.5) + height = int(img_height / reduce_ratio) + width = int(img_width / reduce_ratio) + + img = img.resize((width, height), + resample=Image.LANCZOS) + + boxes = boxes//reduce_ratio + new_scale = np.array([width, height, width, height]) + boxes = (boxes[:, 0:4]/new_scale) + + bbox_labels[:,1:5] = boxes + + bbox_labels = bbox_labels.tolist() + + img_height = height + img_width = width + + ratio_h = img_height/320 + ratio_w = img_width/320 + if ratio_h > 1 and ratio_w > 1: + expand_ratio = 1 + else: + expand_ratio = 1/(min(ratio_h,ratio_w)) + + height = int(img_height * expand_ratio) + width = int(img_width * expand_ratio) + h_off = math.floor(np.random.uniform(0, height - img_height)) + w_off = math.floor(np.random.uniform(0, width - img_width)) + expand_bbox = bbox(-w_off / img_width, -h_off / img_height, + (width - w_off) / img_width, + (height - h_off) / img_height) + expand_img = np.ones((height, width, 3)) + expand_img = np.uint8(expand_img * np.squeeze(cfg.img_mean)) + expand_img = Image.fromarray(expand_img) + expand_img.paste(img, (int(w_off), int(h_off))) + bbox_labels = transform_labels(bbox_labels, expand_bbox) + return expand_img, bbox_labels, width, height + return img, bbox_labels.tolist(), img_width, img_height + + +def precrop(img, bbox_labels): + img_height, img_width = img.size[1], img.size[0] + scale = np.array([img_width, img_height, img_width, img_height]) + bbox_labels = np.array(bbox_labels) + bbox_labels[:, 1:5] = bbox_labels[:, 1:5] * scale + + if img_width-20 > img_height: + height_max, height_min = img_width + 20, img_width - 20 + new_height = np.random.randint(height_min, height_max) + expand_img = np.ones((new_height, img_width, 3)) + expand_img = np.uint8(expand_img * np.squeeze(cfg.img_mean)) + expand_img = Image.fromarray(expand_img) + expand_img.paste(img, (int(0), int(0))) + img_height, img_width = new_height, img_width + img = expand_img + + elif img_height-20 > img_width: + width_max, width_min = img_height + 20, img_height - 20 + new_width = np.random.randint(width_min, width_max) + expand_img = np.ones((img_height, new_width, 3)) + expand_img = np.uint8(expand_img * np.squeeze(cfg.img_mean)) + expand_img = Image.fromarray(expand_img) + expand_img.paste(img, (int(0), int(0))) + img_height, img_width = img_height, new_width + img = expand_img + + scale = np.array([img_width, img_height, img_width, img_height]) + bbox_labels[:, 1:5] = bbox_labels[:, 1:5] / scale + return img, bbox_labels.tolist(), img_width, img_height + def preprocess(img, bbox_labels, mode, image_path): img_width, img_height = img.size @@ -860,3 +941,51 @@ def preprocess(img, bbox_labels, mode, image_path): #img = img * cfg.scale return img, sampled_labels + +def preprocess_qvga(img, bbox_labels, mode, image_path): + img_width, img_height = img.size + sampled_labels = bbox_labels + if mode == 'train': + + img, bbox_labels, img_width, img_height = precrop(img, bbox_labels) + + if cfg.apply_distort: + img = distort_image(img) + + scale_array = np.array([8, 16, 32, 48]) + + img, bbox_labels, img_width, img_height = reduce_image( + img, bbox_labels, img_width, img_height) + + img = np.array(img) + sampled_labels = bbox_labels + + img = img.astype('uint8') + img = Image.fromarray(img) + + interp_mode = [ + Image.BILINEAR, Image.HAMMING, Image.NEAREST, Image.BICUBIC, + Image.LANCZOS + ] + interp_indx = np.random.randint(0, 5) + + img = img.resize((cfg.resize_width, cfg.resize_height), + resample=interp_mode[interp_indx]) + + img = np.array(img) + + if mode == 'train': + mirror = int(np.random.uniform(0, 2)) + if mirror == 1: + img = img[:, ::-1, :] + for i in six.moves.xrange(len(sampled_labels)): + tmp = sampled_labels[i][1] + sampled_labels[i][1] = 1 - sampled_labels[i][3] + sampled_labels[i][3] = 1 - tmp + + img = to_chw_bgr(img) + img = img.astype('float32') + img -= cfg.img_mean + img = img[[2, 1, 0], :, :] # to RGB + + return img, sampled_labels \ No newline at end of file diff --git a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/wider_test.py b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/wider_test.py index df585fe06..af9797bd7 100755 --- a/examples/pytorch/vision/Face_Detection/wider_test.py +++ b/examples/pytorch/vision/Face_Detection/wider_test.py @@ -27,11 +27,19 @@ import warnings warnings.filterwarnings("ignore") +HOME = os.environ['DATA_HOME'] + +def str2bool(v): + return v.lower() in ("yes", "true", "t", "1") + parser = argparse.ArgumentParser(description='s3fd evaluatuon wider') parser.add_argument('--model', type=str, default='./weights/rpool_face_c.pth', help='trained model') parser.add_argument('--thresh', default=0.05, type=float, help='Final confidence threshold') +parser.add_argument('--multigpu', + default=False, type=str2bool, + help='Specify whether model was trained with multigpu') parser.add_argument('--model_arch', default='RPool_Face_C', type=str, choices=['RPool_Face_C', 'RPool_Face_Quant', 'RPool_Face_QVGA_monochrome'], @@ -73,7 +81,7 @@ def detect_face(net, img, shrink): if use_cuda: x = x.cuda() - y = net(x) + y,_,_ = net(x) detections = y.data detections = detections.cpu().numpy() @@ -177,7 +185,7 @@ def bbox_vote(det): def get_data(): subset = args.subset - WIDER_ROOT = os.path.join(cfg.HOME, 'WIDER_FACE') + WIDER_ROOT = os.path.join(HOME, 'WIDER_FACE') if subset == 'val': wider_face = sio.loadmat( os.path.join(WIDER_ROOT, 'wider_face_split', @@ -191,7 +199,7 @@ def get_data(): del wider_face imgs_path = os.path.join( - cfg.FACE.WIDER_DIR, 'WIDER_{}'.format(subset), 'images') + WIDER_ROOT, 'WIDER_{}'.format(subset), 'images') save_path = './{}'.format(args.save_folder) return event_list, file_list, imgs_path, save_path @@ -203,7 +211,8 @@ def get_data(): module = import_module('models.' + args.model_arch) net = module.build_s3fd('test', cfg.NUM_CLASSES) - net = torch.nn.DataParallel(net) + if args.multigpu == True: + net = torch.nn.DataParallel(net) checkpoint_dict = torch.load(args.model) diff --git a/pytorch/edgeml_pytorch/graph/rnn.py b/pytorch/edgeml_pytorch/graph/rnn.py index 34f083220..a22b53de9 100644 --- a/pytorch/edgeml_pytorch/graph/rnn.py +++ b/pytorch/edgeml_pytorch/graph/rnn.py @@ -186,7 +186,9 @@ def sparsify(self): mats[i] = utils.hardThreshold(mats[i], self._wSparsity) for i in range(endW, endU): mats[i] = utils.hardThreshold(mats[i], self._uSparsity) - self.copy_previous_UW() + self.W.data.copy_(mats[0]) + self.U.data.copy_(mats[1]) + # self.copy_previous_UW() def sparsifyWithSupport(self): mats = self.getVars() diff --git a/pytorch/edgeml_pytorch/graph/rnnpool.py b/pytorch/edgeml_pytorch/graph/rnnpool.py index bbca6ce5e..cfaa752aa 100644 --- a/pytorch/edgeml_pytorch/graph/rnnpool.py +++ b/pytorch/edgeml_pytorch/graph/rnnpool.py @@ -8,13 +8,18 @@ class RNNPool(nn.Module): def __init__(self, nRows, nCols, nHiddenDims, - nHiddenDimsBiDir, inputDims): + nHiddenDimsBiDir, inputDims, + w1Sparsity=1.0, u1Sparsity=1.0, w2Sparsity=1.0, u2Sparsity=1.0): super(RNNPool, self).__init__() self.nRows = nRows self.nCols = nCols self.inputDims = inputDims self.nHiddenDims = nHiddenDims self.nHiddenDimsBiDir = nHiddenDimsBiDir + self.w1Sparsity = w1Sparsity + self.u1Sparsity = u1Sparsity + self.w2Sparsity = w2Sparsity + self.u2Sparsity = u2Sparsity self._build() @@ -22,11 +27,13 @@ def _build(self): self.cell_rnn = FastGRNN(self.inputDims, self.nHiddenDims, gate_nonlinearity="sigmoid", update_nonlinearity="tanh", zetaInit=100.0, nuInit=-100.0, - batch_first=False, bidirectional=False) + batch_first=False, bidirectional=False, + wSparsity=self.w1Sparsity, uSparsity=self.u1Sparsity) self.cell_bidirrnn = FastGRNN(self.nHiddenDims, self.nHiddenDimsBiDir, gate_nonlinearity="sigmoid", update_nonlinearity="tanh", zetaInit=100.0, nuInit=-100.0, - batch_first=False, bidirectional=True, is_shared_bidirectional=True) + batch_first=False, bidirectional=True, is_shared_bidirectional=True, + wSparsity=self.w2Sparsity, uSparsity=self.u2Sparsity) def static_single(self,inputs, hidden, batch_size): @@ -40,24 +47,24 @@ def forward(self,inputs,batch_size): row_timestack = torch.cat(torch.unbind(inputs, dim=3),dim=0) stateList = self.static_single(torch.stack(torch.unbind(row_timestack,dim=2)), - (torch.zeros(1, batch_size * self.nRows, self.nHiddenDims).to(torch.device("cuda")), - torch.zeros(1, batch_size * self.nRows, self.nHiddenDims).to(torch.device("cuda"))),batch_size) + (torch.zeros(1, batch_size * self.nRows, self.nHiddenDims).to(inputs.device), + torch.zeros(1, batch_size * self.nRows, self.nHiddenDims).to(inputs.device)),batch_size) outputs_cols = self.cell_bidirrnn(torch.stack(stateList), - torch.zeros(2, batch_size, self.nHiddenDimsBiDir).to(torch.device("cuda")), - torch.zeros(2, batch_size, self.nHiddenDimsBiDir).to(torch.device("cuda"))) + torch.zeros(2, batch_size, self.nHiddenDimsBiDir).to(inputs.device), + torch.zeros(2, batch_size, self.nHiddenDimsBiDir).to(inputs.device)) ## across columns col_timestack = torch.cat(torch.unbind(inputs, dim=2),dim=0) stateList = self.static_single(torch.stack(torch.unbind(col_timestack,dim=2)), - (torch.zeros(1, batch_size * self.nRows, self.nHiddenDims).to(torch.device("cuda")), - torch.zeros(1, batch_size * self.nRows, self.nHiddenDims).to(torch.device("cuda"))),batch_size) + (torch.zeros(1, batch_size * self.nRows, self.nHiddenDims).to(inputs.device), + torch.zeros(1, batch_size * self.nRows, self.nHiddenDims).to(inputs.device)),batch_size) outputs_rows = self.cell_bidirrnn(torch.stack(stateList), - torch.zeros(2, batch_size, self.nHiddenDimsBiDir).to(torch.device("cuda")), - torch.zeros(2, batch_size, self.nHiddenDimsBiDir).to(torch.device("cuda"))) + torch.zeros(2, batch_size, self.nHiddenDimsBiDir).to(inputs.device), + torch.zeros(2, batch_size, self.nHiddenDimsBiDir).to(inputs.device))