基于 YOLO V8 Pose Fine-Tuning 训练 15 点人脸关键点检测模型

news2024/11/24 2:42:38

一、YOLO V8 Pose

YOLO V8 在上篇文章中进了简单的介绍，并基于YOLO V8 Fine-Tuning 训练了自定义的目标检测模型，而YOLO V8 Pose 是建立在YOLO V8基础上的关键点检测模型，本文基于 yolov8n-pose 模型实验 Fine-Tuning 训练15 点人脸关键点检测模型，并配合上篇文章训练的人脸检测模型一起使用。

上篇文章地址：

基于 YOLO V8 Fine-Tuning 训练自定义的目标检测模型

YOLO V8 的细节可以参考下面官方的介绍：

https://docs.ultralytics.com/zh/models/yolov8/#citations-and-acknowledgements

本文依旧使用 ultralytics 框架进行训练和测试，其中 ultralytics 和 pytorch 的版本如下：

torch==1.13.1+cu116
ultralytics==8.1.37

YOLO V8 Pose 调用示例如下：

测试图像：
在这里插入图片描述

这里使用 yolov8n-pose 模型，如果模型不存在会自动下载：

from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO('yolov8n-pose.pt')  # pretrained YOLOv8n model

results = model.predict('./img/1.png')
# Show results
results[0].show()

在这里插入图片描述

二、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。

在这里插入图片描述

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：

在这里插入图片描述
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。

在这里插入图片描述

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：

在这里插入图片描述
其中 training.csv 中的字段分别表示：

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

在这里插入图片描述
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。

三、数据集拆分和转换

数据集格式需要转换成 Ultralytics 官方的 YOLO 格式，主要包括以下几点的注意：

  • 每幅图像一个文本文件：数据集中的每幅图像都有一个相应的文本文件，文件名与图像文件相同，扩展名为".txt"。
  • 每个对象一行：文本文件中的每一行对应图像中的一个对象实例。
  • 每行对象信息：每行包含对象实例的以下信息
    • 对象类别索引：代表对象类别的整数（如 0 代表人，1 代表汽车等）。
    • 对象中心坐标：对象中心的 x 和 y 坐标，归一化后介于 0 和 1 之间。
    • 对象宽度和高度：对象的宽度和高度，标准化后介于 0 和 1 之间。
    • 对象关键点坐标：对象的关键点，归一化为 0 至 1。

姿势估计任务的标签格式示例：

<class-index> <x> <y> <width> <height> <px1> <py1> <px2> <py2> ... <pxn> <pyn>

官方的介绍：

https://docs.ultralytics.com/zh/datasets/pose/#ultralytics-yolo-format

这里由于数据集中仅包含人脸信息，没有其他因素影响，因此，<class-index> <x> <y> <width> <height> 我们可以固定写死为：0 0.5 0.5 1 1 ，转换和拆分的逻辑如下：

import os
import shutil
from tqdm import tqdm
import numpy as np
import pandas as pd
from PIL import Image

# training.csv 地址
csv_path = "./data/training.csv"
# 训练集的比例
training_ratio = 0.8
# 拆分后数据的位置
train_dir = "train_data"


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


def split_data():
    # 训练集目录
    os.makedirs(os.path.join(train_dir, "images/train"), exist_ok=True)
    os.makedirs(os.path.join(train_dir, "labels/train"), exist_ok=True)
    # 验证集目录
    os.makedirs(os.path.join(train_dir, "images/val"), exist_ok=True)
    os.makedirs(os.path.join(train_dir, "labels/val"), exist_ok=True)
    # 读取数据
    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)
    # 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
    # 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]

    trains = []
    vals = []
    # 生成训练数据
    for i, image in tqdm(enumerate(x_train), total=len(x_train)):
        label = y_train[i]
        image_file = os.path.join(train_dir, f"images/train/{i}.jpg")
        label_file = os.path.join(train_dir, f"labels/train/{i}.txt")
        image.save(image_file)
        trains.append(image_file)
        width, height = image.size
        yolo_label = ["0", "0.5", "0.5", "1", "1"]
        for i, v in enumerate(label):
            if i % 2 == 0:
                yolo_label.append(str(v / float(width)))
            else:
                yolo_label.append(str(v / float(height)))
        with open(label_file, "w", encoding="utf-8") as w:
            w.write(" ".join(yolo_label))

    # 生成验证数据
    for i, image in tqdm(enumerate(x_val), total=len(x_val)):
        label = y_val[i]
        image_file = os.path.join(train_dir, f"images/val/{i}.jpg")
        label_file = os.path.join(train_dir, f"labels/val/{i}.txt")
        image.save(image_file)
        vals.append(image_file)
        width, height = image.size
        yolo_label = ["0", "0.5", "0.5", "1", "1"]
        for i, v in enumerate(label):
            if i % 2 == 0:
                yolo_label.append(str(v / float(width)))
            else:
                yolo_label.append(str(v / float(height)))
        with open(label_file, "w", encoding="utf-8") as w:
            w.write(" ".join(yolo_label))

    with open(os.path.join(train_dir, "train.txt"), "w") as file:
        file.write("\n".join([image_file for image_file in trains]))
    print("save train.txt success!")

    with open(os.path.join(train_dir, "val.txt"), "w") as file:
        file.write("\n".join([image_file for image_file in vals]))
    print("save val.txt success!")

if __name__ == '__main__':
    split_data()

运行后，可以在 train_data 下面看到拆分后的数据：
在这里插入图片描述

四、训练

使用 ultralytics 框架训练非常简单，仅需三行代码即可完成训练，不过在训练前需要编写 YAML 配置信息，主要标记数据集的位置。

创建 face.yaml 文件，写入下面内容：

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: D:/pyProject/yolov8/face/train_data  # dataset root dir
train: images/train  # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val  # val images (relative to 'path') 4 images
test:  # test images (optional)

# Keypoints
kpt_shape: [15, 2]  # number of keypoints, number of dims (2 for x,y or 3 for x,y,visible)

# Classes dictionary
names:
  0: person

开始训练：

from ultralytics import YOLO

# 加载模型
model = YOLO('yolov8n-pose.pt')

# 训练
model.train(
    data='face.yaml', # 训练配置文件
    epochs=50, # 训练的周期
    imgsz=640, # 图像的大小
    device=[0], # 设备，如果是 cpu 则是 device='cpu'
    workers=0,
    lr0=0.001, # 学习率
    batch=8, # 批次大小
    amp=False # 是否启用混合精度训练
)

运行后可以看到打印的网络结构：

在这里插入图片描述

训练中：

在这里插入图片描述
训练结束后可以在 runs 目录下面看到训练的结果：

在这里插入图片描述

看下训练时 loss 的变化图：

在这里插入图片描述

三、模型预测

首先使用测试集进行测试：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from ultralytics import YOLO

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

def main():
    csv_path = 'data/test.csv'
    # 读取 CSV 文件
    test_df = pd.read_csv(csv_path)
    # 查看数据框，并列出数据集的头部。
    test_df.info()
    # 获取图片信息，并转为 numpy 结构
    test_df = test_df['Image'].apply(toRgbImg)
    test_df = np.vstack(test_df)
    # 重新修改形状
    test_df = test_df.reshape((-1, 96, 96, 3))
    # 加载模型
    model = YOLO('runs/pose/train/weights/best.pt')

    plt.figure(figsize=(10, 10))
    for p in range(5):
        data = test_df[(p * 9):(p * 9 + 9)]
        plt.clf()
        for i in range(9):
            plt.subplot(3, 3, i + 1)
            img = data[i]
            plt.imshow(img, cmap='gray')
            results = model.predict(img, device='cpu')
            # 画关键点
            keypoints = results[0].keypoints.xy
            for keypoint in keypoints:
                for xy in keypoint:
                    plt.plot(xy[0], xy[1], 'ro', markersize=4)
        plt.show()

if __name__ == '__main__':
    main()

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

可以看到对于鼻子位置的关键点有些会出现偏差。

四、结合上篇的人脸检测模型

from ultralytics import YOLO
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt


def main():
    # 加载人脸检测模型
    detection_model = YOLO('yolov8_face_detection.pt')
    # 加载人脸关键点检测模型
    point_model = YOLO('runs/pose/train/weights/best.pt')

    image = plt.imread('./img/10.jpg')
    # 预测
    results = detection_model.predict(image, device='cpu')
    boxes = results[0].boxes.xyxy
    print(boxes)
    ax = plt.gca()
    for boxe in boxes:
        x1, y1, x2, y2 = boxe[0], boxe[1], boxe[2], boxe[3]
        ax.add_patch(plt.Rectangle((x1, y1), (x2 - x1), (y2 - y1), fill=False, color='red'))
        # 截取图片
        crop = image[int(y1):int(y2), int(x1):int(x2)]
        results = point_model.predict(crop, device='cpu')
        keypoints = results[0].keypoints.xy
        for keypoint in keypoints:
            for xy in keypoint:
                plt.plot(xy[0]+ x1, xy[1]+ y1, 'ro', markersize=2)

    plt.imshow(image)
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

测试效果：

在这里插入图片描述

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IO-DAY4

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使用文件IO 实现父进程向子进程发送信息&#xff0c;并总结中间可能出现的各种问题 #include<myhead.h> char* my_write(char *buf) {int wfdopen("./write.txt",O_WRONLY|O_CREAT|O_TRUNC,0666);write(wfd,buf,sizeof(buf));close(wfd);return buf; } char* …
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一.基本指令（1.1）

一.基本指令（1.1）

一、操作系统&#xff1a; 1.1本质&#xff1a; 操作系统是一款进行软硬件资源管理的软件。 1.2操作系统如何管理硬件&#xff1a; 硬件接入电脑&#xff0c;操作系统装载硬件的驱动之后&#xff0c;硬件就会被纳入操作系统的管理体系。因此&#xff0c;有时一些硬件初次接入电…
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HTTPS跟HTTP有区别吗？

HTTPS跟HTTP有区别吗？

HTTPS和HTTP的区别&#xff0c;白话一点说就是&#xff1a; 1. 安全程度&#xff1a; - HTTP&#xff1a;就像是你和朋友面对面聊天&#xff0c;说的话大家都能听见&#xff08;信息明文传输&#xff0c;容易被偷听&#xff09;。 - HTTPS&#xff1a;就像是你们俩戴着加密耳机…
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