前言
在上一章课程【课程总结】Day13（上）：使用YOLO进行目标检测，我们了解到目标检测有两种策略，一种是以YOLO为代表的策略：特征提取→切片→分类回归；另外一种是以MTCNN为代表的策略：先图像切片→特征提取→分类和回归。因此，本章内容将深入了解MTCNN模型，包括：MTCNN的模型组成、模型训练过程、模型预测过程等。
人脸识别
在展开了解MTCNN之前，我们对人脸检测先做一个初步的梳理和了解。人脸识别细分有两种：人脸检测和人脸身份识别。
人脸检测
简述
人脸检测是一个重要的应用领域，它通常用于识别图像或视频中的人脸，并定位其位置。
识别过程
- 输入图像：首先，将包含人脸的图像输入到人脸检测模型中。
- 特征提取：深度学习模型将学习提取图像中的特征，以便识别人脸。
- 人脸定位：模型通过在图像中定位人脸的位置，通常使用矩形边界框来框定人脸区域。
- 输出结果：最终输出包含人脸位置信息的结果，可以是边界框的坐标或其他形式的标注。
输入输出
- 输入：一张图像
- 输出：所有人脸的坐标框
应用场景
- 表情识别：识别人脸的表情，如快乐、悲伤等。
- 年龄识别：根据人脸特征推断出人的年龄段。
- 人脸表情生成：通过检测到的人脸生成不同的表情。
- …
人脸检测特点
人脸检测是目标检测中最简单的任务
- 类别少
- 人脸形状比较固定
- 人脸特征比较固定
- 周围环境一般比较好
人脸身份识别
简述
人脸身份识别是指通过识别人脸上的独特特征来确定一个人的身份。
识别过程
人脸录入流程：
- 数据采集：采集包含人脸的图像数据集。
- 人脸检测：使用人脸检测算法定位图像中的人脸区域。
- 人脸特征提取：通过深度学习模型提取人脸图像的特征向量。
- 特征向量存储：将提取到的特征向量存储在向量数据库中。
人脸验证流程：
- 人脸检测：使用人脸检测算法定位图像中的人脸区域。
- 人脸特征提取：通过深度学习模型提取人脸图像的特征向量。
- 人脸特征匹配：将输入人脸的特征向量与向量数据库中的特征向量进行匹配。
- 身份识别：根据匹配结果确定输入人脸的身份信息。
应用领域
- 安防监控：用于门禁系统、监控系统等，实现人脸识别进出控制。
- 移动支付：通过人脸识别来进行身份验证，实现安全的移动支付功能。
- 社交媒体：用于自动标记照片中的人物，方便用户管理照片。
- 人机交互：实现人脸识别登录、人脸解锁等功能。
一般来说，一切目标检测算法都可以做人脸检测，但是由于通用目标检测算法做人脸检测太重了，所以会使用专门的人脸识别算法，而MTCNN就是这样一个轻量级和专业级的人脸检测网络。
MTCNN模型
简介
MTCNN（Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Networks）是一种用于人脸检测和面部对齐的神经网络模型。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1604.02878v1
模型结构
- MTCNN采用了级联结构，包括三个阶段的深度卷积网络，分别用于人脸检测和面部对齐。
- 每个阶段都有不同的任务，包括人脸边界框回归、人脸关键点定位等。
这个级联过程，相当于
海选→淘汰赛→决赛的过程。
整体流程
上图是论文中对于MTCNN整体过程的图示，我们换一种较为容易易懂的图示来理解整体过程：
- 先将图片生成不同尺寸的图像金字塔，以便识别不同大小的人脸。
- 将图片输入到P-net中，识别出可能包含人脸的候选窗口。
- 将P-net中识别的可能人脸的候选窗口输入到R-net中，识别出更精确的人脸位置。
- 将R-net中识别的人脸位置输入到O-net中，进行更加精细化识别，从而找到人脸区域。
备注：上图引用自科普：什么是mtcnn人脸检测算法
P-net：人脸检测
- 名称：提议网络（proposal network）
- 作用：P网络通过卷积神经网络（CNN）对输入图像进行处理，识别出可能包含人脸的候选窗口，并对这些候选窗口进行边界框的回归，以更准确地定位人脸位置。
- 特点：
- 纯卷积网络，无全链接（精髓所在）
R-net：人脸对齐
- 名称：精修网络（refine network）
- 作用：R网络通过分类器和回归器对P网络生成的候选窗口进行处理，进一步筛选出包含人脸的区域，并对人脸位置进行修正，以提高人脸检测的准确性。
O-net：人脸识别
- 名称：输出网络（output network）
- 作用：O网络通过更深层次的卷积神经网络处理人脸区域，优化人脸位置和姿态，并输出面部关键点信息，为后续的面部对齐提供重要参考。
MTCNN用到的主要模块
图像金字塔
MTCNN的P网络使用的检测方式是：设置建议框，用建议框在图片上滑动检测人脸
由于P网络的建议框的大小是固定的，只能检测12*12范围内的人脸，所以其不断缩小图片以适应于建议框的大小，当下一次图像的最小边长小于12时，停止缩放。
IOU
定义：IOU（Intersection over Union）是指交并比，是目标检测领域常用的一种评估指标，用于衡量两个边界框（Bounding Box）之间的重叠程度。
两种方式：
- 交集比并集
- 交集比最小集
O网络iou值大于阈值的框被认为是重复的框会丢弃，留下iou值小的框，但是如果出现了下图中大框套小框的情况，则iou值偏小也会被保留，是我们不想看到的，因此我们在O网络采用了第二种方式的iou以提高误检率。
NMS（Non-Maximum Suppression，非极大值抑制）
定义：
NMS是一种目标检测中常用的技术，旨在消除重叠较多的候选框，保留最具代表性的边界框，以提高检测的准确性和效率。
工作原理：
NMS的工作原理是通过设置一个阈值，比如IOU（交并比）阈值，对所有候选框按照置信度进行排序，然后从置信度最高的候选框开始，将与其重叠度高于阈值的候选框剔除，保留置信度最高的候选框。
- 如上图所示框出了五个人脸，置信度分别为0.98，0.83，0.75，0.81，0.67，前三个置信度对应左侧的Rose，后两个对应右侧的Jack。
- NMS将这五个框根据置信度排序，取出最大的置信度(0.98)的框分别和剩下的框做iou，保留iou小于阈值的框(代码中阈值设置的是0.3)，这样就剩下0.81和0.67这两个框了。
- 重复上面的过程，取出置信度(0.81)大的框和剩下的框做iou，保留iou小于阈值的框。这样最后只剩下0.98和0.81这两个人脸框了。
代码实现
P-Net
import torch
from torch import nn
"""
P-Net
"""
class PNet(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.features_extractor = nn.Sequential(
# 第一层卷积
nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=10, kernel_size=3, stride=1, padding=0),
nn.BatchNorm2d(num_features=10),
nn.ReLU(),
# 第一层池化
nn.MaxPool2d(kernel_size=3,stride=2, padding=1),
# 第二层卷积
nn.Conv2d(in_channels=10, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=0),
nn.BatchNorm2d(num_features=16),
nn.ReLU(),
# 第三层卷积
nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=0),
nn.BatchNorm2d(num_features=32),
nn.ReLU()
)
# 概率输出
self.cls_out = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=2, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
# 回归量输出
self.reg_out = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=4, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
def forward(self, x):
print(x.shape)
x = self.features_extractor(x)
cls_out = self.cls_out(x)
reg_out = self.reg_out(x)
return cls_out, reg_out
R-Net
import torch
from torch import nn
class RNet(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.feature_extractor = nn.Sequential(
# 第一层卷积 24 x 24
nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=28, kernel_size=3, stride=1, padding=0),
nn.BatchNorm2d(num_features=28),
nn.ReLU(),
# 第一层池化 11 x 11
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, ceil_mode=False),
# 第二层卷积 9 x 9
nn.Conv2d(in_channels=28, out_channels=48, kernel_size=3, stride=1, padding=0),
nn.BatchNorm2d(num_features=48),
nn.ReLU(),
# 第二层池化 (没有补零) 4 x 4
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, ceil_mode=False),
# 第三层卷积 3 x 3
nn.Conv2d(in_channels=48, out_channels=64, kernel_size=2, stride=1, padding=0),
nn.BatchNorm2d(num_features=64),
nn.ReLU(),
# 展平
nn.Flatten(),
# 全连接层 [batch_size, 128]
nn.Linear(in_features=3 * 3 * 64, out_features=128)
)
# 概率输出
self.cls_out = nn.Linear(in_features=128, out_features=1)
# 回归量输出
self.reg_out = nn.Linear(in_features=128, out_features=4)
def forward(self, x):
x = self.feature_extractor(x)
cls = self.cls_out(x)
reg = self.reg_out(x)
return cls, reg
O-Net
import torch
from torch import nn
class ONet(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.feature_extractor = nn.Sequential(
# 第1层卷积 48 x 48
nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=0),
nn.BatchNorm2d(num_features=32),
nn.ReLU(),
# 第1层池化 11 x 11
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, ceil_mode=False),
# 第2层卷积 9 x 9
nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=
