MTCNN算法与代码理解—人脸检测和人脸对齐联合学习-转载

偏执的太偏执、 2022-03-11 09:26 264阅读 0赞

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*  [写在前面][Link 1]
 *  [算法Pipeline详解][Pipeline]
 *  [如何训练][Link 2]
    
     *  [损失函数][Link 3]
     *  [训练数据准备][Link 4]
     *  [多任务学习与在线困难样本挖掘][Link 5]
 *  [预测过程][Link 6]
 *  [参考][Link 7]

博客：[blog.shinelee.me][] | [博客园][Link 8] | [CSDN][]

# 写在前面 #

**主页**：[https://kpzhang93.github.io/MTCNN\_face\_detection\_alignment/index.html][https_kpzhang93.github.io_MTCNN_face_detection_alignment_index.html]  
**论文**：[https://arxiv.org/abs/1604.02878][https_arxiv.org_abs_1604.02878]  
**代码**：[官方matlab版][matlab]、[C++ caffe版][matlab]  
**第三方训练代码**：[tensorflow][]、[mxnet][]

**MTCNN**，恰如论文标题《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》所言，**采用级联CNN结构，通过多任务学习，同时完成了两个任务——人脸检测和人脸对齐，输出人脸的Bounding Box以及人脸的关键点（眼睛、鼻子、嘴）位置**。

MTCNN **又好又快**，提出时在[FDDB][]、[WIDER FACE][]和[AFLW][]数据集上取得了当时（2016年4月）最好的结果，速度又快，现在仍被广泛使用作为人脸识别的前端，如[InsightFace][]和[facenet][]。

MTCNN效果为什么好，文中提了3个主要的原因：

1.  **精心设计的级联CNN架构（carefully designed cascaded CNNs architecture）**
2.  **在线困难样本挖掘（online hard sample mining strategy）**
3.  **人脸对齐联合学习（joint face alignment learning）**

下面详细介绍。

# 算法Pipeline详解 #

总体而言，MTCNN方法可以概括为：**图像金字塔+3阶段级联CNN**，如下图所示

![MTCNN Pipeline][]

对输入图像建立金字塔是为了检测**不同尺度的人脸**，通过级联CNN完成对人脸 **由粗到细（coarse-to-fine）** 的检测，**所谓级联指的是 前者的输出是后者的输入**，前者往往先使用少量信息做个大致的判断，快速将不是人脸的区域剔除，剩下可能包含人脸的区域交给后面更复杂的网络，利用更多信息进一步筛选，这种由粗到细的方式在保证召回率的情况下可以大大提高筛选效率。下面为MTCNN中级联的3个网络（**P-Net、R-Net、O-Net**），可以看到它们的**网络层数逐渐加深**，**输入图像的尺寸（感受野）在逐渐变大12→24→48**，**最终输出的特征维数也在增加32→128→256**，意味着利用的信息越来越多。

![the architectures of P-Net, R-Net, and O-Net][the architectures of P-Net_ R-Net_ and O-Net]

工作流程是怎样的？  
首先，对原图通过**双线性插值**构建**图像金字塔**，可以参看前面的博文《人脸检测中，如何构建输入图像金字塔》。构建好金字塔后，将金字塔中的图像逐个输入给P-Net。

*  **P-Net**：其实是个**全卷积神经网络**（FCN），前向传播得到的特征图在每个位置是个32维的特征向量，用于判断每个位置处约12×1212×12大小的区域内是否包含人脸，如果包含人脸，则回归出人脸的Bounding Box，进一步获得Bounding Box对应到原图中的区域，通过**NMS**保留分数最高的Bounding box以及移除重叠区域过大的Bounding Box。
 *  **O-Net**：是单纯的卷积神经网络（CNN），先将P-Net认为可能包含人脸的Bounding Box **双线性插值**到24×2424×24，输入给O-Net，判断是否包含人脸，如果包含人脸，也回归出Bounding Box，同样经过NMS过滤。
 *  **R-Net**：也是纯粹的卷积神经网络（CNN），将O-Net认为可能包含人脸的Bounding Box **双线性插值**到48×4848×48，输入给R-Net，进行人脸检测和关键点提取。

需要注意的是：

1.  **face classification**判断是不是人脸使用的是softmax，因此输出是2维的，一个代表是人脸，一个代表不是人脸
2.  **bounding box regression**回归出的是bounding box左上角和右下角的偏移dx1,dy1,dx2,dy2dx1,dy1,dx2,dy2，因此是4维的
3.  **facial landmark localization**回归出的是左眼、右眼、鼻子、左嘴角、右嘴角共5个点的位置，因此是10维的
4.  在**训练阶段**，3个网络都会将关键点位置作为监督信号来引导网络的学习， 但在**预测阶段**，P-Net和R-Net仅做人脸检测，不输出关键点位置（因为这时人脸检测都是不准的），关键点位置仅在O-Net中输出。
5.  **Bounding box**和**关键点**输出均为**归一化后的相对坐标**，Bounding Box是相对待检测区域（R-Net和O-Net是相对输入图像），归一化是相对坐标除以检测区域的宽高，关键点坐标是相对Bounding box的坐标，归一化是相对坐标除以Bounding box的宽高，这里先建立起初步的印象，具体可以参看后面准备训练数据部分和预测部分的代码细节。

MTCNN效果好的第1个原因是**精心设计的级联CNN架构**，其实，级联的思想早已有之，而使用级联CNN进行人脸检测的方法是在2015 CVPR《[A convolutional neural network cascade for face detection][]》中被率先提出，MTCNN与之的差异在于：

*  减少卷积核数量（层内）
 *  将5×55×5的卷积核替换为3×33×3
 *  增加网络深度

这样使网络的表达能力更强，同时运行时间更少。

MTCNN效果好的后面2个原因**在线困难样本挖掘**和**人脸对齐联合学习**将在下一节介绍。

# 如何训练 #

## 损失函数 ##

MTCNN的多任务学习有3个任务，1个分类2个回归，分别为face classification、bounding box regression以及facial landmark localization，分类的损失函数使用**交叉熵损失**，回归的损失函数使用**欧氏距离损失**，如下：

![MTCNN loss function][]

对于第ii个样本，LdetiLidet为判断是不是人脸的交叉熵损失，LboxiLibox为bounding box回归的欧式距离损失，LlandmarkiLilandmark为关键点定位的欧氏距离损失，任务间权重通过αjαj协调，配置如下：

![Ft9d1O.png][]

同时，训练数据中有含人脸的、有不含人脸的、有标注了关键点的、有没标注关键点的，**不同数据能参与的训练任务不同**，比如不含人脸的负样本自然无法用于训练bounding box回归和关键点定位，于是有了βji∈\{0,1\}βij∈\{0,1\}，**指示每个样本能参与的训练任务**，例如对于不含人脸的负样本其βdeti=1,βboxi=0,βlandmarki=0βidet=1,βibox=0,βilandmark=0。

至此，我们已经清楚了MTCNN多任务学习的损失函数。

## 训练数据准备 ##

MTCNN准备了4种训练数据：

1.  **Negatives**：与ground-truth faces的IOU<0.3IOU<0.3的图像区域，`lable = 0`
2.  **Positives**：与ground-truth faces的IOU≥0.65IOU≥0.65的图像区域，`lable = 1`
3.  **Part faces**：与ground-truth faces的0.4≤IOU<0.650.4≤IOU<0.65的图像区域，`lable = -1`
4.  **Landmark faces**：标记了5个关键点的人脸图像，`lable = -2`

这4种数据是如何组织的呢？以[MTCNN-Tensorflow][tensorflow]为例：

> Since MTCNN is a Multi-task Network,we should pay attention to the format of training data.The format is:  
> \[path to image\] \[cls\_label\] \[bbox\_label\] \[landmark\_label\]  
> For **neg** sample, **cls\_label**=0, **bbox\_label**=\[0,0,0,0\], **landmark\_label**=\[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0\].  
> For **pos** sample, **cls\_label**=1, **bbox\_label**(calculate), **landmark\_label**=\[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0\].  
> For **part** sample, **cls\_label**=-1, **bbox\_label**(calculate), **landmark\_label**=\[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0\].  
> For **landmark** sample, **cls\_label**=-2, **bbox\_label**=\[0,0,0,0\], **landmark\_label**(calculate).

数量之比依次为3:1:1:23:1:1:2，其中，Negatives、Positives和Part faces通过WIDER FACE数据集crop得到，landmark faces通过CelebA数据集crop得到，先crop区域，然后看这个区域与哪个ground-truth face的IOU最大，根据最大IOU来生成label，比如小于0.3的标记为negative。

P-Net训练数据的准备可以参见gen\_12net\_data.py、gen\_landmark\_aug\_12.py、gen\_imglist\_pnet.py和gen\_PNet\_tfrecords.py，代码很直观，这里略过crop过程，重点介绍bounding box label和landmark label的生成。下面是gen\_12net\_data.py和gen\_landmark\_aug\_12.py中的代码片段，**bounding box 和 landmark 的label为归一化后的相对坐标**，`offset_x1, offset_y1, offset_x2, offset_y2`为bounding box的label，**使用crop区域的size进行归一化**，`rv`为landmark的label，**使用bbox的宽高进行归一化**，注意两者的归一化是不一样的，具体见代码：

## in gen_12net_data.py
    # pos and part face size [minsize*0.8,maxsize*1.25]
    size = npr.randint(int(min(w, h) * 0.8), np.ceil(1.25 * max(w, h)))
    
    # delta here is the offset of box center
    if w<5:
        print (w)
        continue
    #print (box)
    delta_x = npr.randint(-w * 0.2, w * 0.2)
    delta_y = npr.randint(-h * 0.2, h * 0.2)
    
    #show this way: nx1 = max(x1+w/2-size/2+delta_x)
    # x1+ w/2 is the central point, then add offset , then deduct size/2
    # deduct size/2 to make sure that the right bottom corner will be out of
    nx1 = int(max(x1 + w / 2 + delta_x - size / 2, 0))
    #show this way: ny1 = max(y1+h/2-size/2+delta_y)
    ny1 = int(max(y1 + h / 2 + delta_y - size / 2, 0))
    nx2 = nx1 + size
    ny2 = ny1 + size
    
    if nx2 > width or ny2 > height:
        continue 
    crop_box = np.array([nx1, ny1, nx2, ny2])
    #yu gt de offset
    ##### x1 y1 x2 y2 为 ground truth bbox， nx1 ny1 nx2 ny2为crop的区域，size为crop的区域size ######
    offset_x1 = (x1 - nx1) / float(size) 
    offset_y1 = (y1 - ny1) / float(size)
    offset_x2 = (x2 - nx2) / float(size)
    offset_y2 = (y2 - ny2) / float(size)
    #crop
    cropped_im = img[ny1 : ny2, nx1 : nx2, :]
    #resize
    resized_im = cv2.resize(cropped_im, (12, 12), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    ##########################################################################
    
    ## in gen_landmark_aug_12.py
    #normalize land mark by dividing the width and height of the ground truth bounding box
    # landmakrGt is a list of tuples
    for index, one in enumerate(landmarkGt):
        # (( x - bbox.left)/ width of bounding box, (y - bbox.top)/ height of bounding box
        rv = ((one[0]-gt_box[0])/(gt_box[2]-gt_box[0]), (one[1]-gt_box[1])/(gt_box[3]-gt_box[1]))
        # put the normalized value into the new list landmark
        landmark[index] = rv

**需要注意的是**，对于P-Net，其为FCN，预测阶段输入图像可以为任意大小，但在训练阶段，使用的训练数据均被resize到12×1212×12，以便于控制正负样本的比例（**避免数据不平衡**）。

因为是**级联结构**，**训练要分阶段依次进行**，训练好P-Net后，用P-Net产生的候选区域来训练R-Net，训练好R-Net后，再生成训练数据来训练O-Net。P-Net训练好之后，根据其结果准备R-Net的训练数据，R-Net训练好之后，再准备O-Net的训练数据，过程是类似的，具体可以参见[相关代码][tensorflow]，这里就不赘述了。

## 多任务学习与在线困难样本挖掘 ##

4种训练数据参与的训练任务如下：

*  Negatives和Positives用于训练face classification
 *  Positives和Part faces用于训练bounding box regression
 *  landmark faces用于训练facial landmark localization

据此来设置βjiβij，对每一个样本看其属于那种训练数据，对其能参与的任务将ββ置为1，不参与的置为0。

至于**在线困难样本挖掘**，仅在训练face/non-face classification时使用，具体做法是：对每个mini-batch的数据先通过前向传播，挑选损失最大的前70%作为困难样本，在反向传播时仅使用这70%困难样本产生的损失。文中的实验表明，这样做在FDDB数据级上可以带来1.5个点的性能提升。

具体怎么实现的？这里以[MTCNN-Tensorflow / train\_models / mtcnn\_model.py][MTCNN-Tensorflow _ train_models _ mtcnn_model.py]代码为例，用`label`来指示是哪种数据，下面为代码，重点关注`valid_inds`和`loss`（`square_error`）的计算（对应βjiβij），以及`cls_ohem`中的**困难样本挖掘**。

# in mtcnn_model.py]
    # pos=1, neg=0, part=-1, landmark=-2
    # 通过cls_ohem, bbox_ohem, landmark_ohem来计算损失
    num_keep_radio = 0.7 # mini-batch前70%做为困难样本
    
    # face/non-face 损失，注意在线困难样本挖掘（前70%）
    def cls_ohem(cls_prob, label):
        zeros = tf.zeros_like(label)
        #label=-1 --> label=0net_factory
    
        #pos -> 1, neg -> 0, others -> 0
        label_filter_invalid = tf.where(tf.less(label,0), zeros, label)
        num_cls_prob = tf.size(cls_prob)
        cls_prob_reshape = tf.reshape(cls_prob,[num_cls_prob,-1])
        label_int = tf.cast(label_filter_invalid,tf.int32)
        # get the number of rows of class_prob
        num_row = tf.to_int32(cls_prob.get_shape()[0])
        #row = [0,2,4.....]
        row = tf.range(num_row)*2
        indices_ = row + label_int
        label_prob = tf.squeeze(tf.gather(cls_prob_reshape, indices_))
        loss = -tf.log(label_prob+1e-10)
        zeros = tf.zeros_like(label_prob, dtype=tf.float32)
        ones = tf.ones_like(label_prob,dtype=tf.float32)
        # set pos and neg to be 1, rest to be 0
        valid_inds = tf.where(label < zeros,zeros,ones)
        # get the number of POS and NEG examples
        num_valid = tf.reduce_sum(valid_inds)
    
        ###### 困难样本数量 #####
        keep_num = tf.cast(num_valid*num_keep_radio,dtype=tf.int32)
        #FILTER OUT PART AND LANDMARK DATA
        loss = loss * valid_inds
        loss,_ = tf.nn.top_k(loss, k=keep_num) ##### 仅取困难样本反向传播 #####
        return tf.reduce_mean(loss)
    
    # bounding box损失
    #label=1 or label=-1 then do regression
    def bbox_ohem(bbox_pred,bbox_target,label):
        '''
    
        :param bbox_pred:
        :param bbox_target:
        :param label: class label
        :return: mean euclidean loss for all the pos and part examples
        '''
        zeros_index = tf.zeros_like(label, dtype=tf.float32)
        ones_index = tf.ones_like(label,dtype=tf.float32)
        # keep pos and part examples
        valid_inds = tf.where(tf.equal(tf.abs(label), 1),ones_index,zeros_index)
        #(batch,)
        #calculate square sum
        square_error = tf.square(bbox_pred-bbox_target)
        square_error = tf.reduce_sum(square_error,axis=1)
        #keep_num scalar
        num_valid = tf.reduce_sum(valid_inds)
        #keep_num = tf.cast(num_valid*num_keep_radio,dtype=tf.int32)
        # count the number of pos and part examples
        keep_num = tf.cast(num_valid, dtype=tf.int32)
        #keep valid index square_error
        square_error = square_error*valid_inds
        # keep top k examples, k equals to the number of positive examples
        _, k_index = tf.nn.top_k(square_error, k=keep_num)
        square_error = tf.gather(square_error, k_index)
    
        return tf.reduce_mean(square_error)
    
    # 关键点损失
    def landmark_ohem(landmark_pred,landmark_target,label):
        '''
        :param landmark_pred:
        :param landmark_target:
        :param label:
        :return: mean euclidean loss
        '''
        #keep label =-2  then do landmark detection
        ones = tf.ones_like(label,dtype=tf.float32)
        zeros = tf.zeros_like(label,dtype=tf.float32)
        valid_inds = tf.where(tf.equal(label,-2),ones,zeros) ##### 将label=-2的置为1，其余为0 #####
        square_error = tf.square(landmark_pred-landmark_target)
        square_error = tf.reduce_sum(square_error,axis=1)
        num_valid = tf.reduce_sum(valid_inds)
        #keep_num = tf.cast(num_valid*num_keep_radio,dtype=tf.int32)
        keep_num = tf.cast(num_valid, dtype=tf.int32)
        square_error = square_error*valid_inds # 在计算landmark_ohem损失时只计算beta=1的 #####
        _, k_index = tf.nn.top_k(square_error, k=keep_num)
        square_error = tf.gather(square_error, k_index)
        return tf.reduce_mean(square_error)

多任务学习的代码片段如下：

# in train.py
    if net == 'PNet':
        image_size = 12
        radio_cls_loss = 1.0;radio_bbox_loss = 0.5;radio_landmark_loss = 0.5;
    elif net == 'RNet':
        image_size = 24
        radio_cls_loss = 1.0;radio_bbox_loss = 0.5;radio_landmark_loss = 0.5;
    else:
        radio_cls_loss = 1.0;radio_bbox_loss = 0.5;radio_landmark_loss = 1;
        image_size = 48
    
    # ...
    # 多任务联合损失
    total_loss_op  = radio_cls_loss*cls_loss_op + radio_bbox_loss*bbox_loss_op + radio_landmark_loss*landmark_loss_op + L2_loss_op
    train_op, lr_op = train_model(base_lr, total_loss_op, num)
    
    def train_model(base_lr, loss, data_num):
        """
        train model
        :param base_lr: base learning rate
        :param loss: loss
        :param data_num:
        :return:
        train_op, lr_op
        """
        lr_factor = 0.1
        global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
        #LR_EPOCH [8,14]
        #boundaried [num_batch,num_batch]
        boundaries = [int(epoch * data_num / config.BATCH_SIZE) for epoch in config.LR_EPOCH]
        #lr_values[0.01,0.001,0.0001,0.00001]
        lr_values = [base_lr * (lr_factor ** x) for x in range(0, len(config.LR_EPOCH) + 1)]
        #control learning rate
        lr_op = tf.train.piecewise_constant(global_step, boundaries, lr_values)
        optimizer = tf.train.MomentumOptimizer(lr_op, 0.9)
        train_op = optimizer.minimize(loss, global_step)
        return train_op, lr_op

以上对应论文中的损失函数。

# 预测过程 #

预测过程与算法Pipeline详解一节讲述的一致，直接看一下官方matlab代码，这里重点关注P-Net FCN是如何获得Bounding box的，以及O-Net最终是如何得到landmark的，其余部分省略。

将图像金字塔中的每张图像输入给P-Net，若当前输入图像尺寸为M×NM×N，在bounding box regression分支上将得到一个3维张量m×n×4m×n×4，共有m×nm×n个位置，每个位置对应输入图像中一个12×1212×12的区域，而输入图像相对原图的尺度为`scale`，进一步可以获得每个位置对应到原图中的区域范围，如下所示：

![MTCNN generateBoundingBox][]

而每个位置处都有个44维的向量，其为bounding box左上角和右下角的偏移`dx1, dy1, dx2, dy2`，通过上面的训练过程，我们知道它们是归一化之后的相对坐标，通过对应的区域以及归一化后的相对坐标就可以获得原图上的bounding box，如下所示，`dx1, dy1, dx2, dy2`为归一化的相对坐标，求到原图中的bounding box坐标的过程为生成训练数据bounding box label的逆过程。  
![FNPOqe.png][]

landmark位置通过O-Net输出得到，将人脸候选框resize到48×4848×48输入给O-Net，先获得bounding box（同上），因为O-Net输出的landmark也是归一化后的相对坐标，通过bounding box的长宽和bounding box左上角求取landmark 在原图中的位置，如下所示：

![FNFdts.png][]

至此，预测过程中的要点也介绍完毕了，以上。

# 参考 #

*  [Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks][https_arxiv.org_abs_1604.02878]
 *  [官方matlab code][matlab]
 *  [第三方tensorflow code][tensorflow]

[https_www.cnblogs.com_shine-lee_p_10115582.html]: https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10115582.html
[Link 1]: https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10115582.html#%E5%86%99%E5%9C%A8%E5%89%8D%E9%9D%A2
[Pipeline]: https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10115582.html#%E7%AE%97%E6%B3%95pipeline%E8%AF%A6%E8%A7%A3
[Link 2]: https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10115582.html#%E5%A6%82%E4%BD%95%E8%AE%AD%E7%BB%83
[Link 3]: https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10115582.html#%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0
[Link 4]: https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10115582.html#%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%87%86%E5%A4%87
[Link 5]: https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10115582.html#%E5%A4%9A%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8E%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E5%9B%B0%E9%9A%BE%E6%A0%B7%E6%9C%AC%E6%8C%96%E6%8E%98
[Link 6]: https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10115582.html#%E9%A2%84%E6%B5%8B%E8%BF%87%E7%A8%8B
[Link 7]: https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10115582.html#%E5%8F%82%E8%80%83
[blog.shinelee.me]: https://blog.shinelee.me/
[Link 8]: https://www.cnblogs.com/shine-lee/
[CSDN]: https://blog.csdn.net/blogshinelee
[https_kpzhang93.github.io_MTCNN_face_detection_alignment_index.html]: https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/index.html
[https_arxiv.org_abs_1604.02878]: https://arxiv.org/abs/1604.02878
[matlab]: https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment
[tensorflow]: https://github.com/AITTSMD/MTCNN-Tensorflow
[mxnet]: https://github.com/Seanlinx/mtcnn
[FDDB]: http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/
[WIDER FACE]: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/
[AFLW]: https://www.tugraz.at/institute/icg/research/team-bischof/lrs/downloads/aflw/
[InsightFace]: https://github.com/deepinsight/insightface
[facenet]: https://github.com/davidsandberg/facenet
[MTCNN Pipeline]: /images/20220311/b2404e1c737b4dfab46d3e31272492c8.png
[the architectures of P-Net_ R-Net_ and O-Net]: /images/20220311/27bfeff173f24797baa6d28abc8cbbd7.png
[A convolutional neural network cascade for face detection]: http://users.eecs.northwestern.edu/~xsh835/assets/cvpr2015_cascnn.pdf
[MTCNN loss function]: /images/20220311/85bf6d03c313442d8a5aeec6067beba6.png
[Ft9d1O.png]: /images/20220311/a665a58d17f44978bd5b7f917e1ce190.png
[MTCNN-Tensorflow _ train_models _ mtcnn_model.py]: https://github.com/AITTSMD/MTCNN-Tensorflow/blob/master/train_models/mtcnn_model.py
[MTCNN generateBoundingBox]: /images/20220311/6534acbc8cbd4e66a5ca79fc9e77c905.png
[FNPOqe.png]: /images/20220311/f1e3ffa4088d426091fb9d7b9d1bca4f.png
[FNFdts.png]: /images/20220311/c746ebe926b34f229e313224187e7731.png