基于 Tensorflow 2.x 从零训练 15 点人脸关键点检测模型

Posted 2023-01-12 小毕超

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了基于 Tensorflow 2.x 从零训练 15 点人脸关键点检测模型相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

一、人脸关键点检测数据集

在计算机视觉人脸计算领域，人脸关键点检测是一个十分重要的区域，可以实现例如一些人脸矫正、表情分析、姿态分析、人脸识别、人脸美颜等方向。

人脸关键点数据集通常有 5点、15点、68点、96点、98点、106点、186点 等，例如通用 Dlib 中的 68 点检测，它将人脸关键点分为脸部关键点和轮廓关键点，脸部关键点包含眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴共计51个关键点，轮廓关键点包含17个关键点。

本文基于 kaggle 的 Facial Keypoints Detection 中的数据集进行实践，该数据集包含包括7,049幅训练图像，图像是 96 x 96像素的灰度图像，其中关键点有 15个点，注意数据集有的字段缺失，如果去除字段缺失的数据，实际训练数据只有 2,140 幅训练图像，还包括1,783张测试图片，数据集的效果如下所示：

可以看出，关键点包括眉毛的两端、眼睛的中心和两端、鼻子尖、嘴巴两端和上下嘴唇的中间。

下载数据集

数据集在 kaggle 的官方网址上：

https://www.kaggle.com/c/facial-keypoints-detection

下载前需要进行登录，如果没有 kaggle 账号可以注册一个。

下载解压后，可以看到 training.zip 和 test.zip 两个文件，分别对应训练集和测试集，解压后数据是以 CSV 的格式进行存放的：

其中 training.csv 中的字段分别表示：

序号	字段	含义
0	left_eye_center_x	左眼中心 x 点
1	left_eye_center_y	左眼中心 y 点
2	right_eye_center_x	右眼中心 x 点
3	right_eye_center_y	右眼中心 y 点
4	left_eye_inner_corner_x	左眼内端 x 点
5	left_eye_inner_corner_y	左眼内端 y 点
6	left_eye_outer_corner_x	左眼外端 x 点
7	left_eye_outer_corner_y	左眼外端 y 点
8	right_eye_inner_corner_x	右眼内端 x 点
9	right_eye_inner_corner_y	右眼内端 y 点
10	right_eye_outer_corner_x	右眼外端 x 点
11	right_eye_outer_corner_y	右眼外端 y 点
12	left_eyebrow_inner_end_x	左眉毛内端 x 点
13	left_eyebrow_inner_end_y	左眉毛内端 y 点
14	left_eyebrow_outer_end_x	左眉毛外端 x 点
15	left_eyebrow_outer_end_y	左眉毛外端 y 点
16	right_eyebrow_inner_end_x	右眉毛内端 x 点
17	right_eyebrow_inner_end_y	右眉毛内端 y 点
18	right_eyebrow_outer_end_x	右眉毛外端 x 点
19	right_eyebrow_outer_end_y	右眉毛外端 y 点
20	nose_tip_x	鼻尖中心 x 点
21	nose_tip_y	鼻尖中心 y 点
22	mouth_left_corner_x	嘴巴左端 x 点
23	mouth_left_corner_y	嘴巴左端 y 点
24	mouth_right_corner_x	嘴巴右端 x 点
25	mouth_right_corner_y	嘴巴右端 y 点
26	mouth_center_top_lip_x	上嘴唇中心 x 点
27	mouth_center_top_lip_y	上嘴唇中心 y 点
28	mouth_center_bottom_lip_x	下嘴唇中心 x 点
29	mouth_center_bottom_lip_y	下嘴唇中心 y 点
30	Image	图形像素

由于数据是存放在CSV中，可以借助 pandas 工具对数据进行解析，如果没有安装 pandas 工具，可以通过下面指令安装：

pip3 install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下面程序通过 pandas 解析 CSV 文件，并将图片转为 numpy 数组，通过 matplotlib 可视化工具查看，其中具体的解释都写在了注释中：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def main():
    csv_path = './data/training.csv'
    # 读取 CSV 文件
    train_df = pd.read_csv(csv_path)
    # 查看数据框，并列出数据集的头部。
    train_df.info()
    # 丢弃有缺失数据的样本
    train_df = train_df.dropna()
    # 获取图片信息，并转为 numpy 结构
    x_train = train_df['Image'].apply(lambda img: np.fromstring(img, sep=' '))
    x_train = np.vstack(x_train)
    # 重新修改形状
    x_train = x_train.reshape((-1, 96, 96, 1))
    # 去除最后一列的 Image
    cols = train_df.columns[:-1]
    y_train = train_df[cols].values

    print('训练集 shape： ', x_train.shape)
    print('训练集label shape： ', y_train.shape)

    plt.figure(figsize=(10, 10))
    for p in range(2):
        data = x_train[(p * 9):(p * 9 + 9)]
        label = y_train[(p * 9):(p * 9 + 9)]
        plt.clf()
        for i in range(9):
            plt.subplot(3, 3, i + 1)
            img = data[i].reshape(96, 96, 1)
            plt.imshow(img, cmap='gray')
            # 画关键点
            l = label[i]
            # 从 1 开始，每次走 2 步，j-1，j 就是当前点的坐标
            for j in range(1, 31, 2):
                plt.plot(l[j - 1], l[j], 'ro', markersize=4)
        plt.show()

if __name__ == '__main__':
    main()

运行之后，可以看到如下效果图：

下面我们基于该数据集进行建模，训练一个自己的关键点检测模型。

二、构建模型

1. 数据集预处理

1.1 灰度图像转3维度图像

由于自己构建模型，初始值比较随机，loss 收敛起来没那么快，又因为该数据集的训练数据比较少，因此模型这里，我们基于 MobileNetV2 作为基础模型，并使用 ImageNet 上的权重作为初始值，可以让 loss 快速收敛，但 MobileNetV2 是基于 RGB 彩色三通道进行构建的，因此在训练时，需要将灰度图像转为 3 维形式，这里可以借助 PIL 工具的 Image.convert('RGB') 进行实现，转换程序如下所示，这里我分出了 80% 的训练数据，20% 的验证数据

import numpy as np
import pandas as pd
from PIL import Image

def toRgbImg(img):
    img = np.fromstring(img, sep=' ').astype(np.uint8).reshape(96, 96)
    img = Image.fromarray(img).convert('RGB')
    return img

def main():
    csv_path = './data/training.csv'
    # 读取 CSV 文件
    train_df = pd.read_csv(csv_path)
    # 查看数据框，并列出数据集的头部。
    train_df.info()
    # 丢弃有缺失数据的样本
    train_df = train_df.dropna()
    # 获取图片信息，并转为 numpy 结构
    # x_train = train_df['Image'].apply(lambda img: np.fromstring(img, sep=' '))
    x_train = train_df['Image'].apply(toRgbImg)
    x_train = np.vstack(x_train)
    # 重新修改形状
    x_train = x_train.reshape((-1, 96, 96, 3))
    # 去除最后一列的 Image
    cols = train_df.columns[:-1]
    y_train = train_df[cols].values
    # 使用 80% 的数据训练，20% 的数据进行验证
    size = int(x_train.shape[0] * 0.8)
    print(size)
    x_val = x_train[size:]
    y_val = y_train[size:]
    x_train = x_train[:size]
    y_train = y_train[:size]
    print("数据集信息")
    print(x_train.shape)
    print(y_train.shape)
    print(x_val.shape)
    print(y_val.shape)


if __name__ == '__main__':
    main()

运行后可以看到如下日志：

1.2 y_train 标签转为比例点

针对于 y_train 标签，是表示着图像上真实关键点的坐标，直接让模型回归真实点的话，会出现浮动大的情况，因此这里将真实点转为相对于图像的比例点，也就是直接除于图像的大小，得到一个相对点的位置，相对点的位置都在 0 - 1 区间：

# 去除最后一列的 Image, 将y值缩放到[0,1]区间
cols = train_df.columns[:-1]
y_train = train_df[cols].values / 96.0

1.3 数据集打乱

在喂入数据前还需要对数据进行打乱，使每次都随机数据喂入模型，在 Tensorflow 中 tf.data 都已经帮我们完成了这些逻辑：

train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val))

随机打乱，并根据 batch 分批：

SHUFFLE_BUFFER_SIZE = 100
train_dataset = train_dataset.shuffle(SHUFFLE_BUFFER_SIZE).batch(batch_size=batch_size)
val_dataset = val_dataset.shuffle(SHUFFLE_BUFFER_SIZE).batch(batch_size=batch_size)

最后，完整的数据处理方法如下：

def toRgbImg(img):
    img = np.fromstring(img, sep=' ').astype(np.uint8).reshape(96, 96)
    img = Image.fromarray(img).convert('RGB')
    return img
    
# 处理数据集
def getData(csv_path, img_width, img_height, dim, batch_size):
    train_df = pd.read_csv(csv_path)
    # 丢弃有缺失数据的样本
    train_df = train_df.dropna()
    # 获取图片信息，并转为 numpy 结构
    x_train = train_df['Image'].apply(toRgbImg)
    x_train = np.vstack(x_train)
    # 重新修改形状
    x_train = x_train.reshape((-1, img_width, img_height, dim))
    # 去除最后一列的 Image, 将y值缩放到[0,1]区间
    cols = train_df.columns[:-1]
    y_train = train_df[cols].values / 96.0
    # 使用 80% 的数据训练，20% 的数据进行验证
    size = int(x_train.shape[0] * 0.8)
    x_val = x_train[size:]
    y_val = y_train[size:]
    x_train = x_train[:size]
    y_train = y_train[:size]
    # 加载为数据集
    train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
    val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val))
    SHUFFLE_BUFFER_SIZE = 100
    train_dataset = train_dataset.shuffle(SHUFFLE_BUFFER_SIZE).batch(batch_size=batch_size)
    val_dataset = val_dataset.shuffle(SHUFFLE_BUFFER_SIZE).batch(batch_size=batch_size)
    return train_dataset, val_dataset

1.4 数据增强

上面提到实际训练的数据集并不多，因此有必要通过数据增强扩充数据，数据增强这里就做一个随机对比度的改变，这样不会影响关键点的位置，增强部分放在模型的Sequential中，这样在训练时有增强的效果，在预测或评估时增强又会被禁用：

# 数据增强
data_augmentation = tf.keras.Sequential([
    # 随机对比度改变
    keras.layers.RandomContrast(0.3)
])

2. 构建模型

上面提到我们基于 MobileNetV2 作为基础模型，并进行迁移学习，这里需要去除 MobileNetV2 的分类器层，最后添加我们自己的全链接层，最后给到一个 30 的输出，其输出的顺序就表示训练数据集中去除Image列后剩下的一一对应，就是这 15 个关键点的 x，y 比例数据， loss 函数，使用均方差来计算，整体模型结构如下：

下面使用 keras 构建模型结构：

import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras


# 定义模型类
class Model():
    # 初始化结构
    def __init__(self, checkpoint_path, log_path, model_path, img_width, img_height, dim):
        # checkpoint 权重保存地址
        self.checkpoint_path = checkpoint_path
        # 训练日志保存地址
        self.log_path = log_path
        # 训练模型保存地址：
        self.model_path = model_path
        # 图片大小信息
        self.img_width = img_width
        self.img_height = img_height
        self.dim = dim
        # 数据统一大小并归一处理
        resize_and_rescale = tf.keras.Sequential([
            keras.layers.Resizing(img_width, img_height),
            keras.layers.Rescaling(1. / 255)
        ])
        # 数据增强
        data_augmentation = tf.keras.Sequential([
            # 对比度
            keras.layers.RandomContrast(0.3)
        ])
        # MobileNetV2 模型结构
        mobienet = keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, dim))
        # 初始化模型结构
        self.model = keras.Sequential([
            resize_and_rescale,
            data_augmentation,
            mobienet,
            keras.layers.Flatten(),
            keras.layers.Dense(1024,
                               kernel_initializer=keras.initializers.truncated_normal(stddev=0.05),
                               kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.001),
                               activation='relu'),
            keras.layers.Dropout(0.1),
            keras.layers.Dense(256,
                               kernel_initializer=keras.initializers.truncated_normal(stddev=0.05),
                               kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.001),
                               activation='relu'),
            keras.layers.Dense(30)
        ])

    # 编译模型
    def compile(self):
        # 输出模型摘要
        self.model.build(input_shape=(None, self.img_width, self.img_height, self.dim))
        self.model.summary()
        # 定义训练模式, loss 使用均方差
        self.model.compile(optimizer='adam',
                           loss='mean_squared_error',
                           metrics=['mae'])

    # 训练模型
    def train(self, train_ds, val_ds, epochs):
        # tensorboard 训练日志收集
        tensorboard = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=self.log_path)

        # 训练过程保存 Checkpoint 权重
        model_checkpoint = keras.callbacks.ModelCheckpoint(self.checkpoint_path, monitor='val_loss', verbose=0,
                                                           save_best_only=True, save_weights_only=True, mode='auto',
                                                           period=3)
        # 填充数据，迭代训练
        self.model.fit(
            train_ds,  # 训练集
            validation_data=val_ds,  # 验证集
            epochs=epochs,  # 迭代周期
            verbose=2,  # 训练过程的日志信息显示，一个epoch输出一行记录
            callbacks=[tensorboard, model_checkpoint]
        )
        # 保存训练模型
        self.model.save(self.model_path)

    def evaluate(self, val_ds):
        # 评估模型
        test_loss, test_acc = self.model.evaluate(val_ds)
        return test_loss, test_acc

处理数据集，使用 80% 的图像进行训练，20% 的图像进行验证，并将将数据喂入模型训练：

import numpy as np
import pandas as pd
from PIL import Image
import tensorflow as tf

def toRgbImg(img):
    img = np.fromstring(img, sep=' ').astype(np.uint8).reshape(96, 96)
    img = Image.fromarray(img).convert('RGB')
    return img
# 处理数据集
def getData(csv_path, img_width, img_height, dim, batch_size):
    train_df = pd.read_csv(csv_path)
    # 丢弃有缺失数据的样本
    train_df = train_df.dropna()
    # 获取图片信息，并转为 numpy 结构
    x_train = train_df['Image'].apply(toRgbImg)
    x_train = np.vstack(x_train)
    # 重新修改形状
    x_train = x_train.reshape((-1, img_width, img_height, dim))
    # 去除最后一列的 Image, 将y值缩放到[0,1]区间
    cols = train_df.columns[:-1]
    y_train = train_df[cols].values / 96.0
    # 使用 80% 的数据训练，20% 的数据进行验证
    size = int(x_train.shape[0] * 0.8)
    x_val = x_train[size:]
    y_val = y_train[size:]
    x_train = x_train[:size]
    y_train = y_train[:size]
    # 加载为数据集
    train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
    val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val))
    SHUFFLE_BUFFER_SIZE = 100
    train_dataset = train_dataset.shuffle(SHUFFLE_BUFFER_SIZE).batch(batch_size=batch_size)
    val_dataset = val_dataset.shuffle(SHUFFLE_BUFFER_SIZE).batch(batch_size=batch_size)
    return train_dataset, val_dataset


def main():
    train_csv_path = './data/training.csv'
    img_width = 96
    img_height = 96
    dim = 3
    batch_size = 20
    epochs = 100
    checkpoint_path = './checkout/'
    log_path = './log'
    model_path = './model/model_mobie.h5'
    # 加载数据集
    train_ds, val_ds = getData(train_csv_path, img_width, img_height, dim, batch_size)
    # 构建模型
    model = Model(checkpoint_path, log_path, model_path, img_width, img_height, dim)
    # 编译模型
    model.compile()
    # 训练模型
    model.train(train_ds, val_ds, epochs)
    # 评估模型
    test_loss, test_acc = model.evaluate(val_ds)
    print(test_loss, test_acc)


if __name__ == '__main__':
    main()

运行后可以看到打印的网络结构：

从训练日志中，可以看到 loss 一直在减小：

训练结束后可以看到在评估集上的评估结果，最终 loss 降到了 0.00175

结合 tensorboard 中可视化的损失看下迭代的曲线：

tensorboard --logdir=log/train

三、模型预测

训练后会在 model 下生成 model.h5 模型，下面可以直接加载该模型进行预测，这里换成对数据集的 test.csv 进行解析，同样将灰度图转为 3 维后输入到模型：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from PIL import Image

def toRgbImg(img):
    img = np.fromstring(img, sep=' ').astype(np.uint8).reshape(96, 96)
    img = Image.fromarray(img).以上是关于基于 Tensorflow 2.x 从零训练 15 点人脸关键点检测模型的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章 
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