Comprendre Dynamique SOLO (SOLOv2) avec TensorFlow : Une Implémentation From Scratch

Comprendre Dynamique SOLO (SOLOv2) avec TensorFlow Introduction Le projet présenté ici offre une implementation complète du modèle de segmentation d'instances SOLO (Segmenting Objects by Locations) version 2, également connu sous le nom de Dynamic SOLO, à l'aide du framework TensorFlow 2. SOLO est un modèle de computer vision totalement sans ancres (anchor-free) qui prédit des masques sans utiliser de boîtes englobantes. Ce projet, bien qu'il ne soit pas encore prêt pour la production, vise à faciliter une meilleure compréhension du modèle SOLO et de sa mise en œuvre. Contexte et Motivation Lorsqu'un concept technique est mal compris, creuser davantage permet de trouver des réponses aux questions sur la genèse d'une approche. Cette démarche élargit la connaissance en la matière. Une fois la théorie assimilée, il s’agit alors de l’implémenter en utilisant des outils techniques existants, ce qui améliore les compétences techniques pour résoudre des problèmes spécifiques. Mener une implémentation de zéro aide également à apprécier les efforts, le temps et les ressources nécessaires, ce qui est crucial pour évaluer la faisabilité d'autres tâches similaires. Le Modèle SOLO SOLO propose plusieurs variantes, dont Vanilla SOLO, Decoupled SOLO, Dynamic SOLO et Decoupled Dynamic SOLO. Pour ce projet, j'ai choisi d'implémenter la variante Dynamic SOLO car elle offre un meilleur compromis entre simplicité et performance. Le principe de base de SOLO est de diviser l'image entière en cellules, où chaque cellule représente une seule instance : sa classe et son masque de segmentation. Architecture du Modèle Backbone : Utilisation de ResNet50, un réseau léger, parfait pour un démarrage. Bien qu'il soit possible d'utiliser des paramètres pré-entraînés de ResNet50, j'ai préféré faire des expérimentations sur des datasets personnalisés différents du COCO. Couche intermédiaire (Neck) : Le FPN (Feature Pyramid Network) est utilisé pour extraire des caractéristiques multi-échelles. Il utilise toutes les sorties des blocs résiduels C2, C3, C4 et C5 de ResNet50. Si vous travaillez avec un dataset personnalisé de petite taille et que les objets sont tous d'échelle similaire, il est conseillé d'utiliser seulement un niveau FPN. Tête (Head) : La tête du modèle comporte deux branches parallèles : Branche de classification : Détermine la classe de l'instance. Branche de noyau de masque (Mask kernel branch) : Produit des masques pour les instances. Je n'ai pas inclus de branche séparée pour les caractéristiques de masque (Mask Feature), comme dans Vanilla SOLO, car les différences sont mineures. Caractéristiques de masque (Mask Feature) : La branche des caractéristiques de masque fusionne les caractéristiques multi-échelles du FPN pour produire une carte de caractéristiques de masque unifiée. Une opération de convolution dynamique combine cette branche avec la branche de noyau de masque pour obtenir le masque prédit final. Préparation du Dataset Augmentation de données : Essentielle, surtout pour les petits datasets. J'ai appliqué des transformations telles que le retournement horizontal, l'ajustement de la luminosité, l'échelle aléatoire et le recadrage aléatoire. Il est crucial que le masque du nouvel échantillon corresponde exactement à l'image modifiée. Conversion en cibles : Le modèle SOLO attend des cibles spécifiques. L'image entrée est normalisée, mais les cibles requises sont plus complexes. Gestion des données : J'ai opté pour la génération dynamique des données via tf.data.Dataset.from_generator. Bien que plus complexe, cette méthode est plus flexible et adapte mieux aux problèmes de données massives ou de haute résolution. Processus d'Entraînement Fonction de perte (Loss Function) : Le modèle SOLO n'a pas de fonction de perte native dans TensorFlow. J'ai donc implémenté les fonctions de perte décrites dans le papier original, incluant (L_{cate}) pour les classes et (L_{mask}) pour les masques. Dice Loss : Mesure l'overlap entre le masque prédit et le masque ground truth. [ D(p, q) = \frac{2 \sum_{x,y} (p_{x,y} \cdot q_{x,y})}{\sum_{x,y} p^2_{x,y} + \sum_{x,y} q^2_{x,y}} ] Reprise depuis un Checkpoint : Un système de reprise de checkpoint est fourni pour permettre la reprise de l'entraînement après interruption, en spécifiant load_previous_model et model_path dans config.py. Processus d'Évaluation Chargement du dataset de test : Préparation du dataset pour qu'il soit compatible avec les entrées du modèle. Ingestion des données : Alimentation des données dans le modèle. Suppression des masques redondants : Utilisation de Matrix NMS (Non-Maximum Suppression) pour supprimer les masques redondants de la même instance avec une probabilité inférieure. Visualisation des résultats : Superposition des masques prédits sur l'image de test originale avec la catégorie prédite pour chaque instance. Exemple de visualisation de l'image de test avec les masques prédits : Conseils pour l’Implémentation de Zéro Mappage des données : Assurez-vous que les données correctes sont envoyées à la bonne fonction, chaque couche traitant les données de manière à rendre la sortie adéquate pour la couche suivante. Cela est crucial pour calculer correctement la fonction de perte. Lecture du papier : Impossible d’éviter la lecture approfondie du papier sur lequel repose votre modèle. Utilisez des outils de résumé d’articles pour faciliter votre compréhension. Petits pas : Ne commencez pas avec de grands datasets et des millions de paramètres si vous êtes encore au stade de développement. Testez sur de petits datasets pour s'assurer du bon fonctionnement du modèle. Débogage rigoureux : Veillez à ce que le code se comporte comme prévu à chaque étape. Le travail avec des opérations mathématiques et des tenseurs nécessite une attention particulière. Évaluation Professionnelle L'implémentation de SOLOv2 dans TensorFlow par ce projet est un excellent exemple de travail minutieux et réfléchi. Elle met en évidence les défis de la segmentation d'instances sans ancres et offre des conseils précieux pour la gestion et l'optimisation des données. Le choix de ResNet50 en tant que backbone montre une approche pragmatique, adaptée à divers scénarios. La gestion des checkpoints est un ajout important qui rend le processus d'entraînement plus fiable et flexible. Enfin, le processus d'évaluation est bien structuré, avec une attention particulière accordée à la suppression des masques redondants, un aspect souvent négligé dans les projets similaires. Projet et Auteur Ce projet est mené par un chercheur qui utilise régulièrement TensorFlow pour la plupart de ses tâches d'apprentissage automatique. L'objectif est de partager les connaissances acquises et d'améliorer la compréhension de SOLOv2. Si ce résumé génère un intérêt significatif, l'auteur envisage d'écrire une analyse plus détaillée avec des aspects techniques plus profonds. Merci d'avoir lu !