faced：基于深度學(xué)習(xí)的CPU實時人臉檢測-創(chuàng)新互聯(lián)

在沒有采用GPU的情況下，有可能實現(xiàn)具有實時性能的對象檢測模型嗎？faced是一個概念證明，可以為在CPU上實時運行的單個類對象（在本例中為faced）構(gòu)建自定義對象檢測模型。

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問題是什么？

在許多情況下需要單個類對象檢測。這意味著我們想要檢測屬于圖像中特定類的所有對象的位置。例如，我們可以檢測面部識別系統(tǒng)的面部或需要跟蹤人員的面部。

更重要的是，大多數(shù)時候我們希望實時運行這些模型。為了實現(xiàn)這一目標，我們提供了以x為速率提供樣本的圖像，并且我們需要一個模型，用于每個樣本以低于x的速率運行。然后，我們可以在圖像可用時立即處理。

現(xiàn)在解決此任務(wù)（以及計算機視覺中的許多其他任務(wù)）的最容易訪問和使用的解決方案是在先前訓(xùn)練的模型上進行轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)（通常在大數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的標準模型，如Tensorflow Hub或TF Object Detection API中的那些）。

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md

有許多訓(xùn)練有素的對象檢測架構(gòu)（例如FasterRCNN、SSD或YOLO）可以在GPU上運行的實時性能中實現(xiàn)令人印象深刻的準確性。  

GPU很昂貴，但在訓(xùn)練階段是必需的。然而在推理中，具有專用GPU以實現(xiàn)實時性能是不可行的。所有通用對象檢測模型（如上所述）都無法在沒有GPU的情況下實時運行。然后，我們?nèi)绾沃匦聦徱晢蝹€類對象的對象檢測問題，以實現(xiàn)CPU的實時性能？

主要思想：簡單的任務(wù)需要較少的可學(xué)習(xí)特征

所有上述架構(gòu)都設(shè)計用于檢測多個對象類（在COCO或PASCAL VOC數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練）。為了能夠?qū)⒚總€邊界框分類為適當?shù)念?，這些體系結(jié)構(gòu)需要大量的特征提取。這轉(zhuǎn)化為大量可學(xué)習(xí)的參數(shù)，大量的過濾器，大量的層。換句話說，這個網(wǎng)絡(luò)很大。

如果我們定義更簡單的任務(wù)（而不是多類邊界框分類），那么我們可以想到網(wǎng)絡(luò)需要學(xué)習(xí)更少的特征來執(zhí)行任務(wù)。檢測圖像中的面部顯然比檢測汽車、人員、交通標志和狗（都在同一模型中）更簡單。深度學(xué)習(xí)模型為了識別面部（或任何單個類對象）所需的特征量將小于同時檢測數(shù)十個類的特征量。執(zhí)行第一個任務(wù)所需的信息少于后一個任務(wù)。

單個類對象檢測模型需要較少的可學(xué)習(xí)功能。參數(shù)越少意味著網(wǎng)絡(luò)越小。較小的網(wǎng)絡(luò)運行得更快，因為它需要更少的計算。

那么，問題是：我們可以在CPU上實現(xiàn)實時性能但保持準確性有多大？

faced的主要概念是：建立盡可能小的網(wǎng)絡(luò)（希望）在CPU中實時運行，同時保持準確性。

架構(gòu)

faces是兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集合，都是使用Tensorflow實現(xiàn)的。

主要網(wǎng)絡(luò)

faced的主要架構(gòu)主要基于YOLO的架構(gòu)?；旧希且粋€全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN），通過一系列卷積層和池化層運行288×288輸入圖像（不涉及其他層類型）。

卷積層負責提取空間感知特征。匯集層增加了隨后的卷積層的感知域。

架構(gòu)的輸出是9×9網(wǎng)格（與YOLO中的13×13網(wǎng)格相比）。每個網(wǎng)格單元負責預(yù)測面部是否在該單元內(nèi)（相對于YOLO，每個單元可以檢測多達5個不同的對象）。

每個網(wǎng)格單元具有5個關(guān)聯(lián)值。第一個是包含面部中心的單元的概率p。其他4個值是檢測到的面部（相對于單元）的（x_center，y_center，width，height）。

主要架構(gòu)

確切的體系結(jié)構(gòu)定義如下：

• 2×[288×288圖像上的8個過濾卷積層]

• 大池（288×288到144×144特征圖）

• 在144×144特征圖上的2×[16個過濾卷積層]

• 大池（144×144到72×72特征圖）

• 72×72特征圖上的2×[32個過濾卷積層]

• 大池（72×72到36×36特征圖）

• 36×36特征圖上的2× [64個過濾卷積層]

• 大池（36×36到18×18特征圖）

• 18×18特征圖上的2×[128個過濾卷積層]

• 大池（18×18到9×9特征圖）

• 大池（18×18到9×9特征圖）

• 9×9特征圖上的4×[192個過濾卷積層]

• 9×9特征圖上的5個過濾卷積層，用于最終網(wǎng)格

所有激活功能都是leaky_relu。

faced有6,993,517個參數(shù)。YOLOv2有51,000,657個參數(shù)。它的尺寸是YOLO尺寸的13％！

輔助網(wǎng)絡(luò)

（x_center，y_center，width，height）主網(wǎng)的輸出不如預(yù)期的那么準確。因此，實現(xiàn)了一個小型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，以將包含面部的小圖像（用主體系結(jié)構(gòu)輸出裁剪）作為輸入，并在面部的真實邊界框上輸出回歸。

網(wǎng)絡(luò)采用包含面部的裁剪并預(yù)測正確的邊界框

它的唯一任務(wù)是補充和改進主體系結(jié)構(gòu)的輸出坐標。

該網(wǎng)絡(luò)的特定體系結(jié)構(gòu)不相關(guān)。

數(shù)據(jù)集

兩個網(wǎng)絡(luò)都在WIDER FACE數(shù)據(jù)集上進行了訓(xùn)練。

WIDER的多場景

"WIDER FACE數(shù)據(jù)集是一個人臉檢測基準數(shù)據(jù)集。我們選擇了32,203張圖像，標記了393,703張人臉，其尺寸、姿勢和遮擋程度都有很高的變化，如樣本圖像所示。

訓(xùn)練

訓(xùn)練是在Nvidia Titan XP GPU上完成的。訓(xùn)練時間約需20小時。批量歸一化技術(shù)用于幫助收斂和丟失（以40％的速率）作為正則化方法以避免過度擬合。

推理和非大抑制

當使用faced推理時，首先將圖像大小調(diào)整為288×288以便饋入網(wǎng)絡(luò)。圖像位于FCN下方，提供上述9×9網(wǎng)格輸出。

每個單元具有包含圖像的概率p。通過可配置的閾值過濾單元（僅保留p>t的單元）。對于那些保留的單元格，使用單元格（x_center，y_center，width，height）定位人臉。

在某些情況下，多個單元可以競爭同一個面部。假設(shè)面部中心位于4個單元格相交的確切位置。這4個單元可能具有更高的p（在單元內(nèi)包含面部中心的概率）。如果我們保留所有單元格并投影每個單元格的面部坐標，那么我們將看到相同的面部周圍有4個類似的邊界框。這個問題通過一種稱為非大抑制的技術(shù)得以解決。結(jié)果如下圖所示：  

非大抑制示例

性能 faced能夠在推理上達到以下速度：

考慮到Y(jié)OLOv2在i5 2015 MBP上無法達到1FPS，相當不錯。

結(jié)果

讓我們看看一些結(jié)果！

面部圖像

現(xiàn)在讓我們看看faced和Haar Cascades之間的比較，這是一種不使用深度學(xué)習(xí)的計算機視覺傳統(tǒng)方法。兩種方法都在相似的速度性能下運行faced表現(xiàn)出更高的準確性。  

Haar Cascades [左] vs faced [右]

faced怎么用？

faced是一個非常簡單的程序，既可以嵌入Python代碼中，也可以作為命令行程序使用。

登錄github庫可以獲得進一步說明：

https://github.com/iitzco/faced

結(jié)論

faced是一個概念證明，在場景中，你并不總是需要依賴于通用的訓(xùn)練模型，因為這些模型對于你的問題和性能問題來說過于簡單。不要過高估計花費時間設(shè)計特定于你的問題的自定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的能力。這些特定網(wǎng)絡(luò)將是比一般網(wǎng)絡(luò)更好的解決方案。

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