計算機視覺(Compute Vision，CV)給計算機裝上了“眼睛”，讓計算機像人類一樣也有“視覺”能力，能夠“看”懂圖檔裡的内容。作為深度學習領域的最重要的應用場景之一，在手機拍照、智能安防、自動駕駛等場景均有廣泛的應用，而檢測類任務作為CV領域的一類經典任務，也在以上場景中廣泛應用。
本文以經典的目标檢測網絡FasterRcnn為例，介紹一下如何使用MindSpore來完成一個檢測模型的開發及部署。
FasterRCNN是一個two-stage結構的目标檢測網絡架構，其中主體結構包含4個部分，包括由Resnet50構成的網絡主幹，由FPN(Feature Paramid Network)構成的高分辨率特征融合子產品，由RPN(Region Proposal Network)構成的興趣區域(ROI)檢測子產品，以及由卷積和全連接配接層構成的分類和位置調整子產品(RCNN)。
下圖是論文中給出的FasterRcnn網絡的結構圖。在本文中，我們對整體結構做了一些調整：在網絡結構上使用ROIAlign模組代替了ROIPooling，并增加了FPN作為高分辨特征的融合元件。
從圖中可以看到，一張圖檔通過FasterRcnn網絡，就可以擷取到目标的位置與目标的類别，是以，我們可以将FasterRcnn應用到安防，自動駕駛等各種場景，讓自動一定程度上減少人工的工作量。
使用MindSpore來複現FasterRCNN這個經典的檢測網絡。這裡僅列出了部分重要代碼片段，完整代碼請參考：
https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/model_zoo/official/cv/faster_rcnn
FasterRcnn主體的網絡結構定義在src/FasterRcnn内，生成資料集的相關代碼在src/dataset.py中，src/network_define.py封裝放了訓練相關的類，src/config.py中存放了配置資訊。
1. 配置資訊
配置檔案裡包含了網絡中各種參數配置，包括resnet的層數，fpn的特征層數，學習率，batchsize，momentum等等，下圖列舉了部分參數，完整參數可以檢視src/config.py。
2. 網絡結構
網絡結構的定義是整個代碼的核心部分，在FasterRcnn中，這一部分代碼在src/FasterRcnn檔案夾内，其中總體網絡結構入口在src/faster_rcnn.r50.py
檔案中，其餘檔案是網絡中各個子子產品的網絡結構，如下圖：
每個子產品的定義是：
ResnetFea：
resnet的網絡結構定義，為FasterRcnn的backbone的網絡結構
· FeatPyramidNeck：
FPN(特征金字塔網絡)的網絡結構定義，為FasterRcnn提供不同的高分辨率特征
· RPN：
RPN(Region proposal network)的網絡結構定義，為FasterRcnn第一階段計算分類與回歸loss的子產品
· BboxAssignSample：
為RPN子產品的子子產品，為RPN選擇固定比率的正負樣本參與loss計算
· Proposal：
選取候選框的子產品，後續第二階段，隻對這一子產品輸出的候選框進行計算
· BboxAssignSampleForRcnn：
對Proposal子產品輸出的候選框，再次進行一輪正負樣本的篩選，用于第二階段的計算
· SingleRoIExtractor：
該子產品主要是用來提取每個候選框的對應特征，并保證特征大小一緻
· RCNN：
為FasterRcnn第二階段計算分類與回歸loss的子產品
· AnchorGenerator：
預先生成anchor框 的子產品
通過以上這些子產品的組合，結合之前的網絡結構介紹，我們就可以擷取到一個完整的FasterRcnn網絡的模型定義，下圖就是部分整網定義的代碼，完整的整網定義可以檢視src/faster_rcnn.r50.py檔案：
接下來，我們就可以在MindSpore中定義網絡的執行順序了，在MindSpore中，執行順序參考construct函數，整網執行順序如下：
3. Lr定義
為了得到更好的訓練效果，我們可以使用動态學習率來進行訓練，在本文中，我們結合了warmup與cosine學習率來進行訓練：
4. 資料生成與資料增強
MindSpore中提供了MindRecord的接口來存儲資料，友善使用者使用，我們可以先把圖檔與标簽資料生成MindRecord格式的資料，友善後續使用：
在訓練與推理的時候，因為采用的資料增強方式不同，是以我們可以通過is_training标志位來區分資料處理，并且MindData中提供了大量高效的資料增強方式，我們可以快速調用這些資料增強，來提升我們的網絡精度。
如下圖所示，我們為訓練增加了随機的圖檔翻轉，來提升模型精度：
5. 訓練FasterRcnn網絡
做完上面一系列準備後，我們就可以着手開始訓練我們的網絡了：
在訓練過程中，我們可以在loss.log中看到loss列印：
6. 推理FasterRcnn網絡
當我們完成訓練後，想檢視我們訓練的效果，這時候可以加載我們訓練好的模型，來擷取推理的精度：
推理完成後，我們可以看到如下推理結果：
本文介紹了如何在MindSpore上實作FasterRcnn網絡的訓練與推理，通過使用MindSpore可以很友善、高效地完成CV典型應用的建構、訓練、驗證、部署等過程。感興趣的朋友們可以試一試~
MindSpore官方資料
GitHub:https://github.com/mindspore-ai/mindspore
Gitee:https://gitee.com/mindspore/mindspore
官方QQ群: 871543426
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