facenet

sc9876543210

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分类专栏： pytorch 深度学习文章标签：计算机视觉深度学习人工智能

于 2021-05-24 23:11:35 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sc9876543210/article/details/117230873

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一:人脸识别常用数据集及其发展

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一:人脸识别常用方法

1、主流路线

1：比较的方法(相同离得近，不同离得远)
2：朴素的分类网络（逐渐发展为改变softmax）

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2、Triplet loss的缺点

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三：Facenet

1、什么是Facenet

   谷歌人脸识别算法，发表于 CVPR 2015，利用人脸在不同角度等姿态的照片下有高内聚性，不同人脸	有低耦合性，提出使用 cnn + triplet mining 方法，在LFW数据集上准确度达到 99.63%。

通过 CNN 将人脸映射到欧式空间的特征向量上，实质上：不同图片人脸特征的距离较大；通过相同个体的人脸的距离，总是小于不同个体的人脸这一先验知识训练网络。

测试时只需要计算人脸特征EMBEDDING，然后计算距离使用阈值即可判定两张人脸照片是否属于相同的个体。

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2、主干网络介绍

facenet的主干网络起到提取特征的作用，原版的facenet以Inception-ResNetV1为主干特征提取网络。

本文一共提供了两个网络作为主干特征提取网络，分别是mobilenetv1和Inception-ResNetV1(当时更为先进的网络还没有出来)，二者都起到特征提取的作用，为了方便理解，本博文中会使用mobilenetv1作为主干特征提取网络。

MobilenetV1模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络，其使用的核心思想便是depthwise separable convolution（深度可分离卷积块），其结构如下所示。

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深度可分离卷积块由两个部分组成，分别是深度可分离卷积和1x1普通卷积，深度可分离卷积的卷积核大小一般是3x3的，我们可以把它当作是特征提取，1x1的普通卷积可以完成通道数的调整。

在这里插入图片描述
MobileNet的结构如下，其中Conv dw就是分层卷积，在其之后都会接一个1x1的卷积进行通道处理。

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3、构建分类器（用于辅助Triplet Loss的收敛）

仅仅只是用Triplet Loss会使得整个网络难以收敛，本文结合Cross-Entropy Loss和Triplet Loss作为总体loss。

Triplet Loss用于进行不同人的人脸特征向量欧几里得距离的扩张，同一个人的不同状态的人脸特征向量欧几里得距离的缩小。
Cross-Entropy Loss用于人脸分类，具体作用是辅助Triplet Loss收敛。

想要利用Cross-Entropy Loss进行训练需要构建分类器，因此我们在原网络的最后增加一个全连接层用于分类。

在进行网络的训练的时候，可使用分类器辅助训练，在预测的时候，分类器是不需要的，其结构如下。

class Facenet(nn.Module):
    def __init__(self, backbone="mobilenet", dropout_keep_prob=0.5, embedding_size=128, num_classes=None, mode="train"):
        super(Facenet, self).__init__()
        if backbone == "mobilenet":
            self.backbone = mobilenet()
            flat_shape = 1024
        elif backbone == "inception_resnetv1":
            self.backbone = inception_resnet()
            flat_shape = 1792
        else:
            raise ValueError('Unsupported backbone - `{}`, Use mobilenet, inception_resnetv1.'.format(backbone))
        self.avg = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))
        self.Dropout = nn.Dropout(1 - dropout_keep_prob)
        self.Bottleneck = nn.Linear(flat_shape, embedding_size,bias=False)
        self.last_bn = nn.BatchNorm1d(embedding_size, eps=0.001, momentum=0.1, affine=True)
        if mode == "train":
            self.classifier = nn.Linear(embedding_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = self.avg(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.Dropout(x)
        x = self.Bottleneck(x)
        x = self.last_bn(x)
        x = F.normalize(x, p=2, dim=1)
        return x

    def forward_feature(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = self.avg(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.Dropout(x)
        x = self.Bottleneck(x)
        before_normalize = self.last_bn(x)
        x = F.normalize(before_normalize, p=2, dim=1)
        return before_normalize, x

    def forward_classifier(self, x):
        x = self.classifier(x)
        return x

3、Triplet Loss

Triplet Loss的输入是一个三元组

a：anchor，基准图片获得的128维人脸特征向量
p：positive，与基准图片属于同一张人脸的图片获得的128维人脸特征向量
n：negative，与基准图片不属于同一张人脸的图片获得的128维人脸特征向量
我们可以将anchor和positive求欧几里得距离，并使其尽量小。
我们可以将negative和positive求欧几里得距离，并使其尽量大。

我们所使用的公式为。
Loss=max(d(a,p)−d(a,n)+margin,0)
d(a,p)就是anchor和positive的欧几里得距离。我们希望，同一个人的不同状态的人脸特征向量欧几里得距离小。
d(a,n)就是negative和positive的欧几里得距离。我们希望不同人的人脸特征向量欧几里得距离大
margin是一个常数。

#####triplet_loss代码如下################

def triplet_loss(alpha = 0.2):
    def _triplet_loss(y_pred,Batch_size):
        anchor, positive, negative = y_pred[:int(Batch_size)], y_pred[int(Batch_size):int(2*Batch_size)], y_pred[int(2*Batch_size):]

        pos_dist = torch.sqrt(torch.sum(torch.pow(anchor - positive,2), axis=-1))
        neg_dist = torch.sqrt(torch.sum(torch.pow(anchor - negative,2), axis=-1))
        #neg_dist - pos_dist < alpha,不同图片差距过大没有意义（太容易识别），故设置alpha值
        keep_all = (neg_dist - pos_dist < alpha).cpu().numpy().flatten()
        hard_triplets = np.where(keep_all == 1)

        pos_dist = pos_dist[hard_triplets].cuda()
        neg_dist = neg_dist[hard_triplets].cuda()

        basic_loss = pos_dist - neg_dist + alpha
        #该批次中满足neg_dist - pos_dist < alpha的平均损失
        loss = torch.sum(basic_loss)/torch.max(torch.tensor(1),torch.tensor(len(hard_triplets[0])))
        return loss
    return _triplet_loss

本文参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44791964/article/details/108220265，在此特别感谢该博主的无私贡献