卷积神经网络识别人脸项目—使用百度飞桨ai计算

卷积神经网络识别人脸项目的详细过程

整个项目需要的准备文件：
下载链接：
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提取码：7777
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1、模型推理文件

2、模型转换文件

1、数据集准备

数据集的文件夹格式如下图：一共两个文件夹

images文件夹装所有的图片，图片需随机打乱和编号

labels文件夹内是对图片进行打标签操作的标签

打标签使用的是labelimg，安装过程可自行百度

open Dir是打开存放图片的路径，我们这里就是images文件夹

Change Save Dir是存放标签的路径，我们这里选择labels文件夹

打标签模式选择YOLO

然后点击Create RectBox选择关键位置就可以打标签了。

然后是上一级文件夹格式：

其中sex文件夹包括了上面两个文件夹

classes.txt是打标签是生成的，包括了标签的顺序和种类，这里的男女识别classes.txt内部就是：

man

woman

gen.py是用于随机提取出训练集和测试集

运行gen.py后，生成了train.txt，val.txt两个txt

train.txt就是训练集，包括了训练集的图片路径名称

val.txt同理

然后来到主文件夹中：

点击路径，运行cmd:

运行python yolov5_2_coco.py ，生成的文件夹保存到相应路径中

python yolov5_2_coco.py --dir_path D:\Pycharm\code\YOLO2COCO\dataset\YOLOV5

打包数据集，然后压缩后上传到百度飞桨ai数据集平台

2、模型训练

点击创建项目：

项目创建成功后，启动环境，选择一个GPU：

新建一个notebook文件，然后重命名为ppyoloe

上传PaddleYOLO文件

然后将上传的文件重命名为PaddleYOLO

然后进入此文件夹

cd /home/aistudio/PaddleYOLO

然后根据自己的模型实际情况，修改下图文件，num_classes是分类的种类，这里一共两种，所以改为2

dataset/sex是存放数据的位置，按实际情况修改，我这里是男女识别数据集，所以文件夹命名为sex

因为配置文件中要求数据放到dataset/sex里面，所以需要把数据集放置到此处。

新建一个mask文件夹，把解压过后的数据文件夹拖到mask里面。

粘贴到dataset文件夹下，注意红色框的路径。

如果想要修改迭代次数，在此处修改：

/home/aistudio/PaddleYOLO/configs/ppyoloe/_base_/optimizer_80e.yml

epoch: 40 表示迭代次数为40次

输入下列代码，开始训练

第二行代码如果出错，权限不够，后面加上 --user

pip install -r requirements.txt --user

模型训练标志，此时是0 epoch

等待40次迭代完成：

训练完毕后，需要导出训练数据文件：

!python tools/export_model.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_plus_crn_s_80e_coco.yml -o weights=/home/aistudio/PaddleYOLO/output/ppyoloe_plus_crn_s_80e_coco/model_final.pdparams

导出成功后，保存在以下路径中：

/home/aistudio/PaddleYOLO/output_inference/ppyoloe_plus_crn_s_80e_coco

然后下载以下的四个文件到电脑中：

3、模型转换

将上一步获得的四个文件放入下图的文件夹中

进入模型可视化网站查看模型：Netron 选择模型

然后进行模型剪枝，在如下目录下打开cmd：

运行这个模型剪枝文件

python prune_paddle_model.py --model_dir ppyoloe_crn_s_80 --model_filename model.pdmodel --params_filename model.pdiparams --output_names tmp_16 concat_14.tmp_0 --save_dir export_model

运行过后新增一个减支完成的模型文件夹

然后进行模型转换，把Paddle模型转换为onnx，需要在环境中提前安装好paddle2onnx。

执行以下命令进行模型转换：

paddle2onnx --model_dir export_model --model_filename model.pdmodel --params_filename model.pdiparams --input_shape_dict "{'image':[1,3,640,640]}" --opset_version 11 --save_file ppyoloe_crn_s_80.onnx

执行生成的ppyoloe_crn_s_80.onnx

mo --input_model ppyoloe_crn_s_80.onnx

执行结果如下：

4、模型推理

增加一个文件labels.txt，内容是我们的标签，注意存放路径

增加一个inference.ipynb用于编写推理代码，注意存放路径

inference.ipynb 文件代码如下：

from openvino.runtime import Core
import openvino.runtime as ov
import cv2 as cv
import numpy as np
import tensorflow as tf

OpenVINO 模型推理器（class）

class Predictor:
    """
    OpenVINO 模型推理器
    """
    def __init__(self, model_path):
        ie_core = Core()
        model = ie_core.read_model(model=model_path)
        self.compiled_model = ie_core.compile_model(model=model, device_name="CPU")
    def get_inputs_name(self, num):
        return self.compiled_model.input(num)
    
    def get_outputs_name(self, num):
        return self.compiled_model.output(num)
    
    def predict(self, input_data):
        return self.compiled_model([input_data])
    
    def get_request(self):
        return self.compiled_model.create_infer_request()

图像预处理

def process_image(input_image, size):
    """输入图片与处理方法，按照PP-Yoloe模型要求预处理图片数据

    Args:
        input_image (uint8): 输入图片矩阵
        size (int): 模型输入大小

    Returns:
        float32: 返回处理后的图片矩阵数据
    """
    max_len = max(input_image.shape)
    img = np.zeros([max_len,max_len,3],np.uint8)
    img[0:input_image.shape[0],0:input_image.shape[1]] = input_image # 将图片放到正方形背景中
    img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2RGB)  # BGR转RGB
    img = cv.resize(img, (size, size), cv.INTER_NEAREST) # 缩放图片
    img = np.transpose(img,[2, 0, 1]) # 转换格式
    img = img / 255.0 # 归一化
    img = np.expand_dims(img,0) # 增加维度
    return img.astype(np.float32)

图像后处理

def process_result(box_results, conf_results):
    """按照PP-Yolove模型输出要求，处理数据，非极大值抑制，提取预测结果

    Args:
        box_results (float32): 预测框预测结果
        conf_results (float32): 置信度预测结果
    Returns:
        float: 预测框
        float: 分数
        int: 类别
    """
    conf_results = np.transpose(conf_results,[0, 2, 1]) # 转置
    # 设置输出形状
    box_results =box_results.reshape(8400,4) 
    conf_results = conf_results.reshape(8400,2)
    scores = []
    classes = []
    boxes = []
    for i in range(8400):
        conf = conf_results[i,:] # 预测分数
        score = np.max(conf) # 获取类别
        # 筛选较小的预测类别
        if score > 0.5:
            classes.append(np.argmax(conf)) 
            scores.append(score) 
            boxes.append(box_results[i,:])
    scores = np.array(scores)
    boxes = np.array(boxes)
    
    result_box = []
    result_score = []
    result_class = []
    # 非极大值抑制筛选重复的预测结果
    if len(boxes) != 0:
        # 非极大值抑制结果
        indexs = tf.image.non_max_suppression(boxes,scores,len(scores),0.25,0.35)
        for i, index in enumerate(indexs):
            result_score.append(scores[index])
            result_box.append(boxes[index,:])
            result_class.append(classes[index])
    # 返回结果
    return np.array(result_box),np.array(result_score),np.array(result_class)

画出预测框

def draw_box(image, boxes, scores, classes, labels):
    """将预测结果绘制到图像上

    Args:
        image (uint8): 原图片
        boxes (float32): 预测框
        scores (float32): 分数
        classes (int): 类别
        lables (str): 标签

    Returns:
        uint8: 标注好的图片
    """
    colors = [(0, 0, 255), (0, 255, 0)]
    scale = max(image.shape) / 640.0 # 缩放比例
    if len(classes) != 0:
        for i in range(len(classes)):
            box = boxes[i,:]
            x1 = int(box[0] * scale)
            y1 = int(box[1] * scale)
            x2 = int(box[2] * scale)
            y2 = int(box[3] * scale)
            label = labels[classes[i]]
            score = scores[i]
            cv.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), colors[classes[i]], 2, cv.LINE_8)
            cv.putText(image,label+":"+str(score),(x1,y1-10),cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.55, colors[classes[i]], 2)
        
    return image

读取标签

def read_label(label_path):
    with open(label_path, 'r') as f:
        labels = f.read().split()
    return labels

同步推理

label_path = "labels.txt"
yoloe_model_path = "ppyoloe_crn_s_80.xml"
predictor = Predictor(model_path = yoloe_model_path)
boxes_name = predictor.get_outputs_name(0)
conf_name = predictor.get_outputs_name(1)
labels = read_label(label_path=label_path)
cap = cv.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    frame = cv.flip(frame, 180)
    cv.namedWindow("MaskDetection", 0)  # 0可调大小，注意：窗口名必须imshow里面的一窗口名一直
    cv.resizeWindow("MaskDetection", 640, 480)    # 设置长和宽
    input_frame = process_image(frame, 640)
    results = predictor.predict(input_data=input_frame)
    boxes, scores, classes = process_result(box_results=results[boxes_name], conf_results=results[conf_name])
    result_frame = draw_box(image=frame, boxes=boxes, scores=scores, classes=classes, labels=labels)
    cv.imshow('MaskDetection', result_frame)
    key = cv.waitKey(1)
    if key == 27: #esc退出
        break
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

异步推理

label_path = "labels.txt"
yoloe_model_path = "ppyoloe_crn_s_80.xml"
predictor = Predictor(model_path = yoloe_model_path)
input_layer = predictor.get_inputs_name(0)
labels = read_label(label_path=label_path)
cap = cv.VideoCapture(0)
curr_request = predictor.get_request()
next_request = predictor.get_request()
ret, frame = cap.read()
curr_frame = process_image(frame, 640)
curr_request.set_tensor(input_layer, ov.Tensor(curr_frame))
curr_request.start_async()
while cap.isOpened():
    ret, next_frame = cap.read()
    next_frame = cv.flip(next_frame, 180)
    cv.namedWindow("MaskDetection", 0)  # 0可调大小，注意：窗口名必须imshow里面的一窗口名一直
    cv.resizeWindow("MaskDetection", 640, 480)    # 设置长和宽
    in_frame = process_image(next_frame, 640)
    next_request.set_tensor(input_layer, ov.Tensor(in_frame))
    next_request.start_async()
    if curr_request.wait_for(-1) == 1:
        boxes_name = curr_request.get_output_tensor(0).data
        conf_name = curr_request.get_output_tensor(1).data
        boxes, scores, classes = process_result(box_results=boxes_name, conf_results=conf_name)
        frame = draw_box(image=frame, boxes=boxes, scores=scores, classes=classes, labels=labels)
        cv.imshow('MaskDetection', frame)
    frame = next_frame
    curr_request, next_request = next_request, curr_request
    key = cv.waitKey(1)
    if key == 27: #esc退出
        break
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

最终实现效果如图：

笑容识别：

性别识别：