基于yolo的人脸检测与人脸对齐

原創

阳光玻璃杯

2020-06-20 16:26

前言

YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，yolo将对象定位作为回归问题求解，在one-stage中实现对象定位与识别，其最大的特点就是快！快！快！

既然yolo本来就是通过回归的方法对对象定位，并与此同时对对象进行分类。那我们很容易想到yolo在做对象定位的同时可以对对象的特征点进行回归，最常见的用例是人脸检测与人脸对齐同步完成。

将人脸检测和人脸对齐同步完成，mtcnn已经做了类型的事情：

由图可见,mtcnn使用了三个卷积神经网络实现了人脸检测和人脸对齐，而使用yolo，我们将只用一个卷积神经网络同时实现人脸检测和人脸对齐：

我们将去掉yolo的分类逻辑，加入回归特征点的逻辑。

为了更好的回归，我们需要将基于图像左上角的座标转变为基于矩形框中心的座标。

tx = (pred_x - centet_x)*2/w

ty = (pred_y - centet_y)*2/h

tx,ty为最后的基于预测框中心的座标

centet_x,centet_y为预测框的中心座标

w,h为预测狂的宽和高。

pred_x,pred_y为神经网络输出的预测座标。

经过如上处理，tx,ty应该在[-1,1]区间才行，所以，我们需要对输出进行限制。只需要让输出通过tanh激活函数即可。

pred_x = tanh(out_x)

pred_y = tanh(out_y)

out_x,out_y为为神经网络输出的未经激活的座标。

代码如下：

static float delta_face_landmars(box fbox, float *truth, float *pred, float *delta, int index, int w, int h, int stride, float scale)
{
    int i;
    float diff = 0;
    float data[10];
    five_point(truth,data);
    for(i=0;i<5;++i){
        float tx = 2*(data[i*2] - fbox.x)/fbox.w;
        float ty = 2*(data[i*2+1] - fbox.y)/fbox.h;
        //printf("tx=%f,ty=%f,box: %f,%f,%f,%f,truth: %f,%f\n",tx,ty,fbox.x,fbox.y,fbox.w,fbox.h,truth[i*2],truth[i*2+1]);
        delta[index + (i*2)*stride] = scale*(tx - pred[index + (i*2)*stride]);
        delta[index + (i*2+1)*stride] = scale*(ty - pred[index + (i*2+1)*stride]);
        diff += 0.5*delta[index + (i*2)*stride]*delta[index + (i*2)*stride] + 0.5*delta[index + (i*2+1)*stride]*delta[index + (i*2+1)*stride];
    }
    return diff;
}

有了以上的准备，我们可以开始训练我们的神经网络了。

模型选择

但是yolov2太过于庞大，我的电脑根本跑不了，yolo tiny可以跑，但是我并没有选择，yolo tiny模型，而是选择了vgg16中的13个卷积层做特征提取:

三个全连接层使用1*1的卷继融合为n*(4+1+10)个channel，n为每个cell预测几个矩形框。

最终的模型如下：

layer     filters    size              input                output
    0 conv     64  3 x 3 / 1   224 x 224 x   3   ->   224 x 224 x  64  0.173 BFLOPs
    1 conv     64  3 x 3 / 1   224 x 224 x  64   ->   224 x 224 x  64  3.699 BFLOPs
    2 max          2 x 2 / 2   224 x 224 x  64   ->   112 x 112 x  64
    3 conv    128  3 x 3 / 1   112 x 112 x  64   ->   112 x 112 x 128  1.850 BFLOPs
    4 conv    128  3 x 3 / 1   112 x 112 x 128   ->   112 x 112 x 128  3.699 BFLOPs
    5 max          2 x 2 / 2   112 x 112 x 128   ->    56 x  56 x 128
    6 conv    256  3 x 3 / 1    56 x  56 x 128   ->    56 x  56 x 256  1.850 BFLOPs
    7 conv    256  3 x 3 / 1    56 x  56 x 256   ->    56 x  56 x 256  3.699 BFLOPs
    8 conv    256  3 x 3 / 1    56 x  56 x 256   ->    56 x  56 x 256  3.699 BFLOPs
    9 max          2 x 2 / 2    56 x  56 x 256   ->    28 x  28 x 256
   10 conv    512  3 x 3 / 1    28 x  28 x 256   ->    28 x  28 x 512  1.850 BFLOPs
   11 conv    512  3 x 3 / 1    28 x  28 x 512   ->    28 x  28 x 512  3.699 BFLOPs
   12 conv    512  3 x 3 / 1    28 x  28 x 512   ->    28 x  28 x 512  3.699 BFLOPs
   13 max          2 x 2 / 2    28 x  28 x 512   ->    14 x  14 x 512
   14 conv    512  3 x 3 / 1    14 x  14 x 512   ->    14 x  14 x 512  0.925 BFLOPs
   15 conv    512  3 x 3 / 1    14 x  14 x 512   ->    14 x  14 x 512  0.925 BFLOPs
   16 conv    512  3 x 3 / 1    14 x  14 x 512   ->    14 x  14 x 512  0.925 BFLOPs
   17 max          2 x 2 / 2    14 x  14 x 512   ->     7 x   7 x 512
   18 conv     15  1 x 1 / 1     7 x   7 x 512   ->     7 x   7 x  15  0.001 BFLOPs
   19 face_aliment