在沒有采用GPU的情況下，有可能實(shí)現(xiàn)具有實(shí)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(shí)時運(yùn)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。
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(shí)時運(yùn)行這些模型。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，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(yùn)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(jī)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(jìn)行轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)（通常在大數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的標(biāo)準(zhǔn)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(yùn)行的實(shí)時性能中實(shí)現(xiàn)令人印象深刻的準(zhǔn)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(shí)現(xiàn)實(shí)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(shí)時運(yùn)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(shí)現(xiàn)CPU的實(shí)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(dāng)?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(biāo)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(yùn)行得更快，因?yàn)樗枰俚挠嬎恪?/p>
那么，問題是：我們可以在CPU上實(shí)現(xiàn)實(shí)時性能但保持準(zhǔn)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(shí)時運(yùn)行，同時保持準(zhǔn)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(shí)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?，它是一個全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN），通過一系列卷積層和池化層運(yùn)行288×288輸入圖像（不涉及其他層類型）。
卷積層負(fù)責(zé)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(fù)責(zé)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(dá)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(zhǔn)確。因此，實(shí)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(shí)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(bǔ)充和改進(jìn)主體系結(jié)構(gòu)的輸出坐標(biāo)。
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(jìn)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(zhǔn)數(shù)據(jù)集。我們選擇了32,203張圖像，標(biāo)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(dāng)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(biāo)，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(dá)到以下速度：
考慮到Y(jié)OLOv2在i5 2015 MBP上無法達(dá)到1FPS，相當(dāng)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(jī)視覺傳統(tǒng)方法。兩種方法都在相似的速度性能下運(yùn)行faced表現(xiàn)出更高的準(zhǔn)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(jìn)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?yàn)檫@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(fèi)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。
重慶分公司
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