什么是EfficientDet？

EfficientDet是谷歌研究院开发的一系列目标检测模型，旨在实现高效率和高准确性。与以往那些常常为了精度而牺牲速度（或反之）的模型不同，EfficientDet引入了新颖的架构和缩放技术，创造出比其前辈们体积小得多、速度快得多的检测器，而性能却毫不妥协。其核心创新是一个用于更好特征融合的新型“双向特征金字塔网络”（BiFPN），以及一种复合缩放方法，该方法统一缩放模型的所有维度（深度、宽度、分辨率），以在不同资源限制下实现最佳性能。

主要特点

• 复合缩放（Compound Scaling）： EfficientDet不单独调整模型维度，而是使用单一的复合系数来统一缩放主干网络、特征网络和预测头。这创造了一个模型家族（D0到D7），针对不同的计算预算进行了优化。
• BiFPN（双向特征金字塔网络）： 这种新颖的特征网络可以实现更快、更高效的多尺度特征融合。它将特征视为网络中的节点，允许信息自上而下和自下而上流动，并使用可学习的权重来优先处理最重要的特征。
• EfficientNet主干网络： 它利用强大而轻量级的EfficientNet作为其特征提取的主干网络，为性能和效率提供了坚实的基础。
• 顶尖性能： EfficientDet模型比许多其他流行检测器实现了更高的准确性和效率，通常参数量和FLOPs要少一个数量级。

应用场景

• 自动驾驶： 实时检测车辆、行人、骑自行车者和交通标志。
• 机器人技术： 使机器人能够感知环境中的物体并与之互动。
• 零售分析： 通过计算货架上的产品或监控客流量来自动化库存管理。
• 医学影像： 辅助放射科医生在医学扫描中识别肿瘤或其他异常。
• 安防监控： 在视频流中监控特定物体或事件。

入门指南

以下是一个如何使用预训练的EfficientDet模型通过TensorFlow Hub进行推理的简单示例。首先，请确保您已安装必要的库：

```bash pip install -q tensorflow tensorflow_hub

然后，您可以使用以下Python代码加载模型并检测图像中的物体：

```python import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from PIL import Image from PIL import ImageDraw import numpy as np

加载示例图片

!wget https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/60/N080183_-_San_Francisco_street_scene_with_cable_car_and_Coit_Tower.jpg -O test.jpg image_path = ‘test.jpg’

从TensorFlow Hub加载EfficientDet-D0模型

detector = hub.load(“https://tfhub.dev/tensorflow/efficientdet/d0/1”)

预处理图像

img = Image.open(image_path) img_rgb = img.convert(“RGB”) img_rgb.thumbnail((512, 512)) img_tensor = tf.convert_to_tensor(np.array(img_rgb), dtype=tf.uint8) img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, 0)

运行推理

boxes, scores, classes, num_detections = detector(img_tensor)

处理并显示结果

img_with_boxes = Image.fromarray( np.uint8(img_tensor[0]) ).copy()

draw = ImageDraw.Draw(img_with_boxes) for i in range(int(num_detections[0])): if scores[0][i] > 0.5: # 置信度阈值 ymin, xmin, ymax, xmax = boxes[0][i] (left, right, top, bottom) = (xmin * img_with_boxes.width, xmax * img_with_boxes.width, ymin * img_with_boxes.height, ymax * img_with_boxes.height) draw.rectangle([(left, top), (right, bottom)], outline=”red”, width=3) print(f”检测到类别 {int(classes[0][i])}，得分为 {scores[0][i]}”)

img_with_boxes.save(“output.jpg”) print(“带有检测框的图像已保存为 output.jpg”)

定价

EfficientDet是谷歌根据Apache 2.0许可证发布的开源项目。它完全免费，可用于学术和商业用途。您只需承担在您自己的基础设施或云服务上训练或运行模型相关的计算成本。