作者|机器之心  编辑|3D视觉开发者社区

摘要

细粒度图像识别 [1] 是视觉感知学习的重要研究课题，在智能新经济和工业互联网等方面具有巨大应用价值，且在诸多现实场景已有广泛应用…… 鉴于当前领域内尚缺乏该方面的深度学习开源工具库，南京理工大学魏秀参教授团队用时近一年时间，开发、打磨、完成了 Hawkeye——细粒度图像识别深度学习开源工具库，供相关领域研究人员和工程师参考使用。本文是对 Hawkeye 的详细介绍。

1. 什么是 Hawkeye 库

Hawkeye 是一个基于 PyTorch 的细粒度图像识别深度学习工具库，专为相关领域研究人员和工程师设计。目前，Hawkeye 包含多种代表性范式的细粒度识别方法，包括 “基于深度滤波器”、“基于注意力机制”、“基于高阶特征交互”、“基于特殊损失函数”、“基于网络数据” 以及其他方法。

Hawkeye 项目代码风格良好，结构清晰易读，可拓展性较强。对于刚接触细粒度图像识别领域的相关人员而言，Hawkeye 较易上手，便于其理解细粒度图像识别的主要流程和代表性方法，同时也方便在本工具库上快速实现自己的算法。此外，我们还给出了库中各模型的训练示例代码，自研方法也可按照示例快速适配并添加至 Hawkeye 中。

Hawkeye 开源库链接：https://github.com/Hawkeye-FineGrained/Hawkeye

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2. Hawkeye 支持的模型及方法

Hawkeye 目前支持细粒度图像识别中主要学习范式的共 16 个模型与方法，具体如下：

基于深度滤波器

• S3N (ICCV 2019)
• Interp-Parts (CVPR 2020)
• ProtoTree (CVPR 2021)

基于注意力机制

• OSME+MAMC (ECCV 2018)
• MGE-CNN (ICCV 2019)
• APCNN (IEEE TIP 2021)

基于高阶特征交互

• BCNN (ICCV 2015)
• CBCNN (CVPR 2016)
• Fast MPN-COV (CVPR 2018)

基于特殊损失函数

• Pairwise Confusion (ECCV 2018)
• API-Net (AAAI 2020)
• CIN (AAAI 2020)

基于网络数据

• Peer-Learning (ICCV 2021)

其他方法

• NTS-Net (ECCV 2018)
• CrossX (ICCV 2019)
• DCL (CVPR 2019)

3. 安装Hawkeye

安装依赖

使用 conda 或者 pip 安装相关依赖：

• Python 3.8
• PyTorch 1.11.0 or higher
• torchvison 0.12.0 or higher
• numpy
• yacs
• tqdm

克隆仓库：

git clone https://github.com/Hawkeye-FineGrained/Hawkeye.gitcd Hawkeye

准备数据集

我们提供了 8 个常用的细粒度识别数据集及最新的下载链接：

• CUB200: https://data.caltech.edu/records/65de6-vp158/files/CUB_200_2011.tgz
• Stanford Dog: http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/images.tar
• Stanford Car: http://ai.stanford.edu/~jkrause/car196/car_ims.tgz
• FGVC Aircraft: https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/fgvc-aircraft/archives/fgvc-aircraft-2013b.tar.gz
• iNat2018: https://ml-inat-competition-datasets.s3.amazonaws.com/2018/train_val2018.tar.gz
• WebFG-bird: https://web-fgvc-496-5089-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/web-bird.tar.gz
• WebFG-car: https://web-fgvc-496-5089-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/web-car.tar.gz
• WebFG-aircraft: https://web-fgvc-496-5089-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/web-aircraft.tar.gz

首先，下载一个数据集（以 CUB200 为例）：

讯享网cd Hawkeye/datawget https://data.caltech.edu/records/65de6-vp158/files/CUB_200_2011.tgzmkdir bird && tar -xvf CUB_200_2011.tgz -C bird/

我们提供了上述 8 个数据集的 meta-data 文件，能够匹配库中的 FGDataset 方便地加载训练集和测试集，训练集和测试集为各个数据集官方提供的划分。使用不同数据集时，只需在实验的 config 文件中修改 dataset 配置即可，方便切换。

在实验的 config 文件中修改 dataset 配置，示例如下：

dataset: name: cub root_dir: data/bird/CUB_200_2011/images meta_dir: metadata/cub

4. 使用 Hawkeye 训练模型

对于 Hawkeye 支持的每个方法，我们均提供了单独的训练模板和配置文件。例如训练 APINet 只需一条命令：

讯享网python Examples/APINet.py --config configs/APINets.yaml

实验的参数都在相应的 yaml 文件中，可读性高、便于修改，如：

experiment:name: API_res101 2 # 实验名称 log_dir: results/APINet # 实验日志、结果等的输出目录 seed: 42 # 可以选择固定的随机数种子# resume: results/APINet/API_res101 2/checkpoint_epoch_19.pth # 可以从训练中断的 checkpoint 中恢复训练dataset: name: cub # 使用 CUB200 数据集 root_dir: data/bird/CUB_200_2011/images # 数据集中图像放置的路径 meta_dir: metadata/cub # CUB200 的 metadata 路径 n_classes: 10 # 类别数，APINet 需要的数据集 n_samples: 4 # 每个类别的样本数 batch_size: 24 # 测试时的批样本数 num_workers: 4 # Dataloader 加载数据集的线程数 transformer: # 数据增强的参数配置 image_size: 224 # 图像输入模型的尺寸 224x224 resize_size: 256 # 图像增强前缩放的尺寸 256x256model: name: APINet # 使用 APINet 模型，见 `model/methods/APINet.py` num_classes: 200 # 类别数目# load: results/APINet/API_res101 1/best_model.pth # 可以加载训练过的模型参数train: cuda: [4] # 使用的 GPU 设备 ID 列表，[] 时使用 CPU epoch: 100 # 训练的 epoch 数量 save_frequence: 10 # 自动保存模型的频率# val_first: False # 可选是否在训练前进行一次模型精度的测试 optimizer: name: Adam # 使用 Adam 优化器 lr: 0.0001 # 学习率为 0.0001 weight_decay: 0.00000002 scheduler: # 本例使用自定义组合的 scheduler，由 warmup 和余弦退火学习率组合而成，见 `Examples/APINet.py` name: '' T_max: 100 # scheduler 的总迭代次数 warmup_epochs: 8 # warmup 的 epoch 数 lr_warmup_decay: 0.01 # warmup 衰减的比例 criterion: name: APINetLoss # APINet 使用的损失函数，见 `model/loss/APINet_loss.py`

实验的主程序 Examples/APINet.py 中的训练器 APINetTrainer 继承自 Trainer，不需要再写复杂的训练流程、logger、模型保存、配置加载等代码，只用按需修改部分模块即可。我们也提供了训练阶段的多个 hook 钩子，可以满足一些方法特别的实现方式。

日志文件、模型权重文件、训练使用的训练代码以及当时的配置文件都会保存在实验输出目录 log_dir 中，备份配置和训练代码便于日后对不同实验进行对比。

更多详细示例可参考项目链接中的具体信息：https://github.com/Hawkeye-FineGrained/Hawkeye

参考

[1] X.-S. Wei, Y.-Z. Song, O. Mac Aodha, J. Wu, Y. Peng, J. Tang, J. Yang, and S. Belongie. Fine-Grained Image Analysis with Deep Learning: A Survey. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), DOI: 10.1109/TPAMI.2021.. https://ieeexplore.ieee.org/document/

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