mobilenetv3-ssd 检测算法的训练和部署

简介

mobilenetv3出来了，这次用mobilenetv3 做backbone 实现一个改进的ssd。当然，并不是原始的ssd，添加了很多最近新的研究中广泛有增益的组件，例如fpn，focal loss 等。

这次我们把预处理，结果的decode以及后处理nms 放进了模型里，可以更加方便的进行部署。也就是我们的模型是一个十分干净的模型，没有琐碎的前后处理。

这里移动端的框架选择的是MNN（Android）和CoreML（IOS），大致上对于手机应用来说就足够了。

该篇文章或者说本文的核心工程代码，主要包括模型的训练，以及模型转换，具体的部署工作我们放到后续内容中。

对于例子来讲我们还是以人脸检测为例，因为widerface，以及fddb数据集大小合适，难度适中，模型大小可以压缩到1-2M 甚至KB级别，十分适合做移动端的工作。

预训练模型

下载代码，
准备数据，和之前的repo是一样的，主要还是widerface和fddb python prepare_wider_data.py 产生train.txt 和val.txt, 如果迁移其他任务，参考同样的方式组织数据集
下载预训练模型，mbv3
python train.py
完成训练后开始模型转换
模型转换：这一块稍微复杂一点，主要是为了修改计算图，进行添加后处理，在转换pb的时候最大程度的自动优化。 6.1 . android，MNN 6.1.1，需要先修改configs/mbv3_config.py 下面的配置，
```
config.MODEL.continue_train=True
config.MODEL.pretrained_model='yourmodel.ckpt'
config.MODEL.deployee='mnn'
其他后处理 比如iou_thres 等按需修改
```
6.1.2，运行一下 python train.py, 加载训练好的参数，并立即保存 6.1.3，python tools/auto_freeze.py, 产生pb模型 6.1.4 然后用MNN 模型转换工具转换，具体怎么用不在赘述 6.2 ios, coreml 6.2.1 需要先修改configs 下面的配置，
```
config.MODEL.continue_train=True
config.MODEL.pretrained_model='yourmodel.ckpt'
config.MODEL.deployee='coreml'
其他后处理 比如iou_thres 等按需修改
```
6.2.2 运行一下 python train.py, 加载训练好的参数，并立即保存 6.2.3 python tools/auto_freeze.py, 产生pb模型 6.2.4 python tools/convert_to_coreml.py 产生.mlmodel 模型, 放进xcode里就可以用了

然后再去部署就好了，整体上就是输入-输出，输出格式是Nx4，Nx1，即 [ [x1,y1,x2,y2], [x3,y3,x4,y4],....]

[[score1,score2...]] 分别是坐标和得分，此处的坐标都是相对值（0-1）。