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那为什么输入端要对图像进行归一化和张量转换

时间: 2025-06-25 10:10:30 浏览: 10
### 基于 YOLOv5s 的火焰与烟雾检测中输入端图像归一化和张量转换的作用 在基于 YOLOv5s 的火焰与烟雾检测任务中,输入端的图像归一化和张量转换是两个重要的预处理步骤。它们分别起到如下作用: #### 1. **图像归一化的意义** 图像归一化是指将像素值调整到特定范围的过程,通常是将其缩放到 `[0, 1]` 或 `[-1, 1]` 范围内。这一操作的主要目的是使模型能够更好地学习权重参数,并减少梯度消失或爆炸的可能性。YOLOv5s 默认使用的归一化方式是将 RGB 图像的每个通道减去均值并除以标准差(即标准化),或者简单地将像素值除以 255 来实现线性映射[^1]。 归一化的好处在于它可以使不同光照条件下的图像具有更一致的表现形式,从而帮助模型更加鲁棒地提取火焰和烟雾的关键特征。此外,由于卷积层中的激活函数(如 ReLU、Sigmoid 等)对输入数据的分布较为敏感,因此通过归一化可以稳定训练过程并加速收敛[^2]。 #### 2. **张量转换的意义** 张量转换即将二维或多维数组转化为适合深度学习框架处理的形式——四维张量 `(batch_size, channels, height, width)`。这是因为在 PyTorch 等主流框架下,神经网络期望接收的是批量大小为维度之一的标准张量结构。对于单幅图片而言,其形状会被扩展为 `(1, C, H, W)`;而对于一批次包含 N 幅图片的情况,则会形成 `(N, C, H, W)` 的整体布局[^3]。 此外,张量转换还涉及改变存储顺序(例如从 NumPy 数组默认的行优先转为 GPU 计算所需的列优先格式)、指定设备位置(CPU/GPU)以及设置数据类型(float32/uint8)。这些细节都直接影响着后续计算效率及资源利用率水平[^4]。 ```python import torch from torchvision import transforms # 定义图像预处理流程 preprocess = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # 将 PIL 图像或 numpy.ndarray 转换为 Tensor (C,H,W),并将 [0,255] -> [0,1] transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 使用 ImageNet 数据集统计值进行标准化 ]) # 加载一张测试图像 image = ... # 这里假设已经加载了一张 PIL.Image 对象 input_tensor = preprocess(image) # 预处理得到 tensor input_batch = input_tensor.unsqueeze(0) # 添加 batch 维度变成 shape=(1,C,H,W) ``` --- ### --相关问题--: 1. 在实际应用中,除了简单的归一化方法之外,还有哪些高级技巧可用于进一步提升火焰和烟雾检测的效果? 2. 当前硬件环境下,如何衡量张量转换过程中引入的时间开销及其对整个推理链路性能的影响程度? 3. 如果目标场景存在极端低对比度情况,是否需要自定义设计特殊的归一化策略?如果是的话,应该考虑哪些因素来构建这样的方案? 4. 如何验证所选归一化参数是否合理,是否存在过拟合风险? 5. 在分布式训练架构下实施大规模数据集上的张量转换时需要注意哪些潜在陷阱?
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import datetime import pathlib import threading import time import hydra import numpy as np import torch import zmq # ZeroMQ用于进程间通信 from typing import Optional import dill # 用于Python对象序列化 from omegaconf import OmegaConf # 配置管理库 # 导入自定义模块 from agent.schema import RobotState, RobotObsShape # 机器人状态和观察数据结构,消息定义发送 from agent.utils import ( dict_apply, # 递归应用函数到字典中的张量 interpolate_image_batch, # 批量调整图像尺寸并进行归一化 ) from controller.policy.dexgraspvla_controller import DexGraspVLAController # 抓取控制策略 import logging import cv2 import os # 获取当前脚本所在目录 current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # 构建相对路径 pretrain_path = os.path.join(current_dir, "..", "..", "..", "dinov2", "checkpoints","dinov2_vitb14_pretrain.pth") # 初始化日志系统 def log_init(): """配置并初始化日志记录器""" logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(logging.DEBUG) # 设置日志级别 # 定义日志格式 format = ( "[%(asctime)s %(levelname)s %(filename)s %(funcName)s:%(lineno)d] %(message)s" ) handler = logging.StreamHandler() # 控制台日志处理器 handler.setLevel(logging.DEBUG) formatter = logging.Formatter(format, datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S") handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) logger.info("Logger inited") return logger logger = log_init() # 全局日志记录器 class Robot: """机器人控制主类,负责状态管理、观察获取和动作执行""" def __init__(self, config): """ 根据配置初始化机器人系统 参数: config: 包含以下关键字段的配置对象 - controller_checkpoint_path: 控制器模型路径 - device: 计算设备 (cpu/cuda) - port: ZeroMQ通信端口 - executions_per_action_chunk: 每个动作块执行次数 """ # 加载预训练控制器模型 checkpoint_path = config.controller_checkpoint_path payload = torch.load(checkpoint_path, pickle_module=dill) # 使用dill加载模型 #使用 torch.load 加载模型检查点,但指定了 pickle_module=dill。这通常是因为模型保存时使用了 dill 库而不是标准的 pickle 库。dill 可以序列化更广泛的对象,包括一些 pickle 无法处理的函数、lambda 表达式等。 # 更新模型配置中的本地权重路径 # payload["cfg"]["policy"]["obs_encoder"]["model_config"]["head"][ # "local_weights_path" # ] = "/home/fishros/.cache/torch/hub/checkpoints/dinov2_vitb14_pretrain.pth" payload["cfg"]["policy"]["obs_encoder"]["model_config"]["head"][ "local_weights_path" ] = pretrain_path cfg = payload["cfg"] cls = hydra.utils.get_class(cfg._target_) # 动态获取类 workspace = cls(cfg) # 创建工作空间实例 workspace.load_payload(payload, exclude_keys=None, include_keys=None) # 加载模型权重 # 初始化控制器 self.controller: DexGraspVLAController self.controller = workspace.model # 配置参数 self.device = config.device self.executions_per_action_chunk = config.executions_per_action_chunk # 设置模型为评估模式并转移到指定设备 self.controller.eval() print(f'!! torch.cuda.is_available()={torch.cuda.is_available()}') self.controller.to(self.device if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 传感器数据初始化 self.head_image = None # 头部摄像头图像 self.wrist_image = None # 腕部摄像头图像 self.proprioception = None # 本体感知数据(关节角度等) # ZeroMQ通信设置 self.context = zmq.Context() self.socket = self.context.socket(zmq.REP) # 应答模式socket self.port = config.port self.socket.bind(f"tcp://*:{self.port}") # 绑定到指定端口 # 状态管理 self.state = RobotState.IDLE # 初始状态为空闲 # 重置动作和监听线程 self.resetting_action = None self.listening_thread = threading.Thread(target=self.listening_mannual) self.listening_thread.start() # 启动用户输入监听线程 def _parse_obs(self, message: bytes) -> Optional[dict]: """解析从socket接收的二进制观察数据""" # 验证消息长度 if len(message) != RobotObsShape.CHUNK_SIZE: logger.error( f"Invalid message size, required {RobotObsShape.CHUNK_SIZE} bytes" ) return None # 解析头部摄像头图像数据 (uint8数组) head_image = np.frombuffer( message.buffer[: RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SIZE], dtype=np.uint8, ).reshape(RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SHAPE) # 解析腕部摄像头图像数据 wrist_image = np.frombuffer( message.buffer[RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SIZE : RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SIZE+ RobotObsShape.WRIST_IMAGE_SIZE], dtype=np.uint8, ).reshape(RobotObsShape.WRIST_IMAGE_SHAPE) # 解析本体感知数据 (float32数组) proprioception = np.frombuffer( message.buffer[-RobotObsShape.STATE_SIZE :], dtype=np.float32, ).reshape(RobotObsShape.STATE_SHAPE) logger.info("Received head_image, wrist_image, and joint_angle") return { "head_image": head_image, "wrist_image": wrist_image, "proprioception": proprioception, } def listening_mannual(self) -> None: """监听用户输入线程函数,用于手动控制状态""" logger.info("Robot is listening...") while True: user_input = input("Press <Enter> or <q> to quit: ") if user_input == "q": self.state = RobotState.FINISHED # 退出程序 elif user_input == "i": self.state = RobotState.INITALIZING # 初始化状态 elif user_input == "r": self.state = RobotState.RESETTING # 重置状态 elif user_input == "f": self.state = RobotState.FINISHED # 结束状态 else: logger.info("Invalid input. Please press <Enter> or <q>.") def _initialize(self) -> None: """初始化机器人到准备抓取位置""" assert self.state == RobotState.INITALIZING logger.info("Initializing robot...") # 实际实现中这里会包含机械臂的初始化移动 self.state = RobotState.ACTING # 进入执行状态 logger.info("Robot initialized") def _reset_socket(self) -> None: """重置ZeroMQ socket连接""" logger.info("Resetting socket...") self.socket.close() self.context.term() # 重新创建socket self.context = zmq.Context() self.socket = self.context.socket(zmq.REP) self.socket.bind(f"tcp://*:{self.port}") logger.info("Socket reset") def _reset(self) -> None: """任务完成后重置机器人到初始位置""" assert self.state == RobotState.RESETTING logger.info("Resetting robot...") # 实际实现中这里会包含机械臂的复位移动 self.state = RobotState.ACTING logger.info("Robot reset") def _get_obs(self) -> Optional[dict]: """获取并预处理观察数据""" logger.info("Waiting for obs...") message = self.socket.recv(copy=False) # 接收观察数据 obs = self._parse_obs(message) if obs is None: self._reset_socket() # 解析失败时重置socket return None # 更新传感器数据 self.head_image = obs["head_image"] self.wrist_image = obs["wrist_image"] self.proprioception = obs["proprioception"] #self.head_image = cv2.imread("/home/fishros/hdx/tool/dataset_ori/imgs/0_130.jpg") #self.wrist_image = cv2.imread("/home/fishros/hdx/tool/dataset_ori/imgs/0_130.jpg") #self.proprioception = np.array([ 244.02, 39.33, 17.21, 291.47, 119.56, 75.05, 0.8], dtype=np.float32) #self.proprioception = np.array([ 188.07692307692307,47.12087912087912,-3.1868131868131866,311.56043956043953,156.26373626373626,64.46153846153847,1], dtype=np.float32) # 图像预处理 (插值和维度转换) rgb_head = interpolate_image_batch(self.head_image[None, ...]).unsqueeze(0) rgb_wrist = interpolate_image_batch(self.wrist_image[None, ...]).unsqueeze(0) logger.info("Robot state updated") return { "rgb": rgb_head, # (1,1,3,H,W) "right_cam_img": rgb_wrist, # (1,1,3,H,W) "right_state": torch.from_numpy(self.proprioception) .unsqueeze(0) .unsqueeze(0), # (1,1,6) } def act(self, obs: dict) -> bool: """使用控制器模型预测并发送动作""" # 将观察数据转移到模型设备 obs = dict_apply(obs, lambda x: x.to(self.controller.device)) # 模型推理 (无梯度计算) with torch.no_grad(): actions = self.controller.predict_action(obs_dict=obs) # (B,64,action_dim) # 处理动作数据 n_latency_steps = 3 # 延迟补偿步数 actions = ( actions.detach() .cpu() .numpy()[ 0, n_latency_steps : self.executions_per_action_chunk + n_latency_steps ] # (executions_per_action_chunk, action_dim) ) # 通过socket发送动作 logger.info(f"Sent action {actions}") self.socket.send(actions.tobytes()) return True def step(self) -> bool: """单步执行:获取观察->执行动作""" logger.info("Waiting for obs...") obs = self._get_obs() if obs is None: logger.error("Broken obs") return False logger.info("Robot state updated, acting...") if not self.act(obs): logger.error("Failed to send action") return False logger.info("Action sent, waiting for next obs...") return True def run(self) -> None: """机器人主控制循环""" logger.info("Robot loop starting...") assert self.state == RobotState.IDLE self.state = RobotState.INITALIZING # 状态机主循环 while True: logger.info(f"run loop with robot state: {self.state}") if self.state == RobotState.INITALIZING: self._initialize() elif self.state == RobotState.RESETTING: self._reset() elif self.state == RobotState.ACTING: self.step() # 执行主要控制循环 elif self.state == RobotState.FINISHED: logger.info("Robot loop finished, waiting for next command") # 可在此处添加等待新指令的逻辑 else: logger.error("Robot loop in unknown state.") break # OmegaConf解析器注册 def now_resolver(pattern: str): """处理${now:}时间格式化的解析器""" return datetime.now().strftime(pattern) # 注册自定义解析器 OmegaConf.register_new_resolver("now", now_resolver, replace=True) OmegaConf.register_new_resolver("eval", eval, replace=True) @hydra.main(version_base=None,config_path="config", config_name=pathlib.Path(__file__).stem) def main(cfg): """程序入口点:初始化并运行机器人""" robot = Robot(cfg) robot.run() if __name__ == "__main__": main()这是发送actions的服务端,主要为8组关节角和夹爪状态,我这边接收端的消息解析有点问题, 输出的action都是none def parse_actions(self, action_bytes): """解析接收到的动作数据""" # 验证消息长度 if len(action_bytes) != RobotObsShape.ACTIONS_SHAPE: return None actions = np.frombuffer(action_bytes, dtype=np.float32) return actions.reshape(RobotObsShape.ACTIONS_SHAPE)

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