[人工智能]一个垃圾分类项目带你玩转飞桨(2)

一个垃圾分类项目带你玩转飞桨(2)

接上文《一个垃圾分类项目带你玩转飞桨(1)》：基于PaddleClas实现垃圾分类，导出inference模型利用PaddleHub Serving 进行服务化部署,并利用PYQT5实现可视化。

本文同以垃圾分类为项目基点，采用PaddleX『飞桨』深度学习全流程开发工具，基于Yolov3-DarkNet53模型，实现多目标垃圾分类检测。并基于EdgeBoard边缘部署设备对模型进行落地部署，从而加快垃圾分类效率，助力社会环保。

基于PaddleX实现垃圾检测

随着垃圾分类政策的深入落地，现如今，垃圾分类相关产品如雨后春笋拔地而起。然如今垃圾分类产品，多采用计算机视觉中的图像分类技术对垃圾进行识别分类，此方案虽能较为准确的识别垃圾种类，但其受限于技术本身，其识别图像为保证识别准确率只能存在于一种垃圾，即：用户在使用此产品时，只能在本次识别过程中在识别区放置一种垃圾。故而此方案极大地阻碍了垃圾分类效率的提升。而采用目标检测技术能够有效解决此问题，加速垃圾分类效率，真正助力垃圾分类政策的深入落地，向社会普及垃圾分类知识。

PaddleX相关介绍

🤗 PaddleX 集成飞桨智能视觉领域图像分类、目标检测、语义分割、实例分割任务能力，将深度学习开发全流程从数据准备、模型训练与优化到多端部署端到端打通，并提供统一任务API接口及图形化开发界面Demo。开发者无需分别安装不同套件，以低代码的形式即可快速完成飞桨全流程开发。

🏭 PaddleX 经过质检、安防、巡检、遥感、零售、医疗等十多个行业实际应用场景验证，沉淀产业实际经验，并提供丰富的案例实践教程，全程助力开发者产业实践落地。

目前PaddleX已发布2.0.4rc版本正式发布，实现动态图的全面升级。本项目为保证模型能顺利部署于EdgeBoard开发板上，仍采用1.3.11版本。

解压数据集

本项目挂载数据集提供了既符合VOC格式又符合COCO格式的数据集，可以满足PaddleX或PaddleDetection模型训练的数据集格式要求。
【相关数据集转换方法可参考此Github仓库欢迎贡献代码、star……😋】

!unzip -oq /home/aistudio/data/data100472/dataset.zip -d dataset

模型训练

• 首先安装paddlex==1.3.11版本；
• 依据EdgeBoard开发板模型支持列表及具体部署场景选择训练模型；
• 模型导出；

1、考虑到本项目需部署于EdgeBoard开发板中，故安装paddlex==1.3.11版本。

!pip install paddlex==1.3.11

2、模型训练
在模型选取方面，EdgeBoard提供了基于PaddleX部署的支持模型，在此模型列表中（此处只展示检测支持模型，详细模型请查询此链接）
在本项目中，结合此检测模型支持列表，依据实际部署场景，以精度为第一选择优先级，选取Yolov3-DarkNet53模型进行训练。以下是详细的训练代码：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

from paddlex.det import transforms
import paddlex as pdx

# 定义训练和验证时的transforms
# API说明 https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/transforms/det_transforms.html
train_transforms = transforms.Compose([
    transforms.MixupImage(mixup_epoch=250), transforms.RandomDistort(),
    transforms.RandomExpand(), transforms.RandomCrop(), transforms.Resize(
        target_size=608, interp='RANDOM'), transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.Normalize()
])

eval_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize(
        target_size=608, interp='CUBIC'), transforms.Normalize()
])

# 定义训练和验证所用的数据集
# API说明：https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/datasets.html#paddlex-datasets-vocdetection
train_dataset = pdx.datasets.VOCDetection(
    data_dir='/home/aistudio/dataset/VOC2007',
    file_list='/home/aistudio/dataset/VOC2007/train_list.txt',
    label_list='/home/aistudio/dataset/VOC2007/labels.txt',
    transforms=train_transforms,
    shuffle=True)
eval_dataset = pdx.datasets.VOCDetection(
    data_dir='/home/aistudio/dataset/VOC2007',
    file_list='/home/aistudio/dataset/VOC2007/val_list.txt',
    label_list='/home/aistudio/dataset/VOC2007/labels.txt',
    transforms=eval_transforms)

# 初始化模型，并进行训练
# 可使用VisualDL查看训练指标，参考https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/train/visualdl.html
num_classes = len(train_dataset.labels)

# API说明: https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/models/detection.html#paddlex-det-yolov3
model = pdx.det.YOLOv3(num_classes=num_classes, backbone='DarkNet53')

# API说明: https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/models/detection.html#id1
# 各参数介绍与调整说明：https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/appendix/parameters.html
model.train(
    num_epochs=270,
    train_dataset=train_dataset,
    train_batch_size=16,
    eval_dataset=eval_dataset,
    learning_rate=0.000125,
    save_interval_epochs=2,
    lr_decay_epochs=[104, 126, 240],
    save_dir='output/yolov3_darknet53',
    use_vdl=True)

3、模型导出

!paddlex --export_inference --model_dir=image_model --save_dir=./inference_model 

基于EdgeBoard实现模型部署

EdgeBoard简介

EdgeBoard是百度面向嵌入式与边缘计算场景打造的AI解决方案。丰富的硬件选型，可满足多变的边缘部署需求。无缝兼容百度大脑工具平台与算法模型，开发者既可以选用已有模型，也可以自定义算法。同时，模型训练与部署全程可视化，极大降低了开发与集成门槛。EdgeBoard灵活的芯片架构，可适配行业内最前沿、效果最好的算法模型，基于EdgeBoard打造的软硬一体产品，可广泛适用于安防、工业、医疗、零售、教育、农业、交通等场景。

硬件准备

• EdgeBoard及其电源 ；显示屏； miniDP转HDMI转换器； 网线 ；.usb摄像头；电脑

EdgeBoard具体操作

1. 启动
   使用配套的12V电源适配器插到EdgeBoard的电源接口，EdgeBoard电源接口为3.81mm间距的2pin绿色端子台，如下图所示，注意电源正负，其他接口无供电功能。
   
2. 关机

EdgeBoard关机时，建议先通过poweroff命令将软件操作系统断电，再切断外部电源，可以保护SD卡文件系统不被意外损坏。

3. 重启

EdgeBoard重启有两种方式，一种是在操作系统的窗口输入reboot命令，完成系统重启；另一种是短按设备上的reset按键，同样实现EdgeBoard系统重启

Windows环境

配置电脑IP

电脑配置IP地址步骤如下：电脑和Edgeboard直连后，进入控制面板–>网络和Internet–>查看网络状态和任务

点击以太网

点击属性

点击Internet协议版本4

设置电脑IP地址为静态IP地址

点击确定。

登录Edgeboard系统

Edgeboard系统是精简后的linux系统，可以通过网络SSH协议与其通讯。给设备上电后，通过电脑登录到Edgeboard系统中进行操作，Edgeboard系统的用户名和密码均为root。本教程使用window自带的终端Windows PowerShell ，具体操作如下

打开Windows PowerShell，输入ssh root@192.168.1.254，点击回车,如果第一次连接该ip地址，会询问是否接入，输入yes，再回车，password为不可见字符，输入root后，直接回车，即可进去Edgeboard系统

EdgeBoard串口连接设备通讯

如果出现ssh连接不上，或者（设备ip动态获取后）需要查看ip，需要使用串口进入设备的控制台。
可使用配套的USB调试线连接EdgeBoard的USB UART调试接口，使用电脑连接EdgeBoard系统。

Windows连接串口方法
安装依赖

1.安装驱动：初次使用usb转串口设备需安装驱动 CP210x_Windows_Drivers，下载链接：https://cn.silabs.com/developers/usb-to-uart-bridge-vcp-drivers

2.安装调试工具：下文以MobaXterm工具为例来介绍，工具下载：https://mobaxterm.mobatek.net/download.html

连接设备
1.保证电脑已连接EdgeBoard的USB UART接口（接口位置请参考对应型号的硬件介绍），进入【控制面包->硬件和声音->设备管理器】查看设备管理器中映射的端口号，如图所示，端口号为COM4

2.打开MobaXterm，点击Session，进入Session settings，选择Serial，Serial port选择映射出的端口，Speed为115200，Flow Control为None，点击OK，如下图所示

3.配置完成后进入Session页面，给Edgeboard上电，会看到系统启动信息，待启动完成后输入用户名和密码root/root,即可进入设备系统。如下图所示

文件传输方式

推荐工具：winscp，下载链接：https://winscp.net/eng/download.php 「尊重知识产权，遵守工具使用规范，推荐您使用正版软件」

参照如下配置后，文件协议：scp；主机名：Edgeboard的IP；用户名&密码：root&root。点击登录

登录后，可以直接通复制粘贴命令进行电脑和设备间文件的拷贝

基于Edgeboard 1.8.0模型部署

上传模型

模型训练完成后，将模型文件上传到Edgeboard内，存放于/home/root/workspace/PaddleLiteDemo/res/models选择与模型相对应的文件夹，比如yolov3模型存放在detection目录,模型文件中需要包含于示例对应的文件，包括

model, params：模型文件(paddlepaddle版本不同，训练出的模型名称或有差别，只要在config.json中对应上即可)

label_list.txt：模型标签文件

img：放置预测图片的文件夹

config.json：配置文件，需要基于示例给出的结构，更改为自训练模型的参数

修改模型配置文件参数
config.json文件内容如下：

{
        "network_type":"YOLOV3",

        "model_file_name":"model",
        "params_file_name":"params",

        "labels_file_name":"label_list.txt",

        "format":"RGB",
        "input_width":608,
        "input_height":608,

        "mean":[123.675, 116.28, 103.53],
        "scale":[0.0171248, 0.017507, 0.0174292],
        "threshold":0.3
}  

注意：config.json文件内的mean、scale计算方式与训练模型时的计算方式可能不同，一般有如下两种方式：

例如R为一张图片中一个像素点的R通道的值

①（R / 255 – mean‘） / std’

②（R – mean) * scale（EdgeBoard处理方式）

如果训练模型的mean和std为第一种计算方式，就需要通过如下运算，计算为Edgeboard的处理方式。

   edgeboard中的mean值 = mean‘ * 255

   Edgeboard中的scale值 = 1 / ( 255 * std’ )

修改系统参数配置文件

系统配置文件存放于/home/root/workspace/PaddleLiteDemo/configs内，根据模型属性修改对应的配置文件，比如yolov3模型，修改image.json文件中模型文件路径以及预测图片路径。

{
    "model_config": "../../res/models/detection/yolov3",
    "input": {
        "type": "image",
        "path": "../../res/models/detection/yolov3/img/screw.jpg"
    },
    "debug": {
        "display_enable": true,
        "predict_log_enable": true,
        "predict_time_log_enable": false
    }
}

执行程序

模型配置文件和系统配置文件修改完成后，运行程序

cd /home/root/workspace/PaddleLiteDemo/C++/build
./detection ../../configs/detection/yolov3/image.json

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