[Intensive Reading]人脸检测：FaceBoxes

绝地灬酷狼 2024-04-18 09:04 72阅读 0赞

# 简介 #

FaceBoxes是一个足够轻量的人脸检测器，由中国科学院自动化研究所和中国科学院大学的研究者提出，旨在实现CPU下的实时人脸检测，FaceBoxes论文是[《FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy》][FaceBoxes_ A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy]。

# FaceBoxes原理 #

## 设计理念 ##

FaceBoxes针对模型的效率和检测的效果做了很多设计，效率方面希望检测器足够快，检测效果方面希望有更高的召回率，尤其是针对小脸的情况，基于此：

*  一个下采样足够快的backbone，被命名为Rapidly Digested Convolutional Layers(RDCL)；
 *  用于检测的层和backbone中都引入多层分支的设计，被命名为Multiple Scale Convolutional Layers(MSCL)；
 *  使用一种更密集的Anchor策略，提升模型的召回率；

下面详细的说明下这些设计。

## 网络结构 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly96aGFuZ3h1LmJsb2cuY3Nkbi5uZXQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
上图是FaceBoxes的整体结构图，在图中有标明Rapidly Digested Convolutional Layers(RDCL)和Multiple Scale Convolutional Layers(MSCL)，其实就是backbone的前后两部分。

*  Rapidly Digested Convolutional Layers(RDCL)  
    所谓的快速消融卷积层，本质上就是计算量要小，下采样要快。对于一个目标检测或人脸检测模型来说，计算量高的很大一部分原因是输入图像尺寸大，图像分类任务中224是一个常用尺寸，而这个尺寸去做检测是几乎不可能的。所以FaceBoxes为了足够快，就在在前几层尽快的完成下采样，把特征图的宽高降下来。在上图RDCL的部分，一共只有四层，两层卷积个两层全连接，但是实现了 4 × 2 × 2 × 2 = 32 4\\times2\\times2\\times2=32 4×2×2×2=32倍的下采样，而主干网络最后也只下采样128倍，绝大部分都在前几层完成了。  
    此外，RDCL中的卷积层并且由于是前两层卷积，可以使用CReLU，就像下图这样。  
    ![在这里插入图片描述][20190904191843848.png]  
    这让前两层卷积输出通道数可以更小，分别是24和64。也正是因为快速消融卷积层的存在，FaceBoxes把输入图像尺寸设置成了 1024 × 1024 1024\\times1024 1024×1024。这个尺寸即便对于目标检测任务来说，都是不算小的。
 *  Multiple Scale Convolutional Layers(MSCL)  
    MSCL就是backbone的后半部分，它有两个意思：  
    1.主干模型中使用了多层卷积，增加模型的宽度，丰富模型的感受野。这其实就是用了inception模块，在结构图上也能看出来，分别是inception1，inception2和inception3。inception模块的细节如下图。  
    ![在这里插入图片描述][20190904192559446.png]  
    inception3之后，FaceBoxes主干网络还有四层卷积，分别是Conv3\_1，Conv3\_2，Conv4\_1和Conv4\_2，卷积核 1 × 1 1\\times1 1×1和 3 × 3 3\\times3 3×3交替使用，完成最后两次下采样。  
    2.检测中使用了多层分支，这个就像[SSD][]一样，多层分支已经是检测模型的标配了，FaceBoxes一共拉取了三层分支。分别在inception3，Conv3\_2和Conv4\_2的后面，在 1024 × 1024 1024\\times1024 1024×1024输入的情况下，这三层的宽高也可以算出来，分别是 32 × 32 32\\times32 32×32， 16 × 16 16\\times16 16×16和 8 × 8 8\\times8 8×8，再使用 3 × 3 3\\times3 3×3的核进行卷积，没有做下采样，最后通道数量分别控制为 ( 4 + 2 ) × 21 (4+2)\\times21 (4\+2)×21， ( 4 + 2 ) × 1 (4+2)\\times1 (4\+2)×1， ( 4 + 2 ) × 1 (4+2)\\times1 (4\+2)×1。  
    我们先说下 ( 4 + 2 ) (4+2) (4\+2)是什么，FaceBoxes在这里参考了[RPN][]，RPN的两个分支就分别是4和2。输出2因为RPN在做是不是目标的预测，而人脸检测中目标只有人脸一类，所以FaceBoxes的2是在预测是不是人脸。剩下的4边界框的四个值了。  
    然后还剩下21,1,1三个数，这个和FaceBoxes选取Anchor的策略有关，我们放到下一个部分一起说明。

## Anchor选择 ##

FaceBoxes的Anchor选择没有多种比例，因为人脸差不多都接近一个正方形，所以每一层的Archor都是1:1的。尺度上每一层预设不同，在第一层分支上预设了三个尺寸，分别是 32 × 32 32\\times32 32×32， 64 × 64 64\\times64 64×64和 128 × 128 128\\times128 128×128，负责预测图中的小目标。后两层各一个尺度，分别是 256 × 256 256\\times256 256×256和 512 × 512 512\\times512 512×512。  
除此之外，FaceBoxes提出了一种Archor密集程度的概念，它通过下面的公式计算：  
 A d e n s i t y = A s c a l e A i n t e r v a l A\_\{density\} =\\frac\{A\_\{scale\}\}\{A\_\{interval\}\} Adensity=AintervalAscale  
什么意思呢？密集程度是就是 A d e n s i t y A\_\{density\} Adensity， A s c a l e A\_\{scale\} Ascale是Anchor的尺寸， A i n t e r v a l A\_\{interval\} Ainterval是Anchor间隔。尺寸上面提到过了，而间隔的意思就是说，在当前的特征图上向原图映射，那么特征图上一个点对应原图的区域是多少？  
比如inception3这一层的输出特征图，它下采样了32倍了，所以 A i n t e r v a l = 32 A\_\{interval\}=32 Ainterval=32。那么用尺寸与间隔的比值能反映出这个Anchor的密集程度。  
比如第一层分支上尺寸为 32 × 32 32\\times32 32×32的预设Anchor，此时的间隔也是32，在特征图上每一个点生成 32 × 32 32\\times32 32×32Anchor，这样Anchor永远是不会有重叠的，计算得到的 A d e n s i t y = 1 A\_\{density\}=1 Adensity=1。  
按照这个公式，把五个尺寸的 A d e n s i t y A\_\{density\} Adensity都算出来，分别是1,2,4,4,4。这样就会发现前两个尺寸的Anchor密集程度太低了。而前两个Anchor主要就是做小目标预测的，这样不可避免的会影响小目标的召回率。怎么办？  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly96aGFuZ3h1LmJsb2cuY3Nkbi5uZXQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
文中提出了一种让Anchor变得密集的策略，其实就是生成一个Anchor之后，根据需要的数量，平移出来。平移的本质这个Anchor的中心点不再是特征图的那个对应像素点了，就像上图中画出来的那样。  
最后为了补齐这个密集度，第一个尺寸的Anchor会变成4倍，第二个尺寸的Anchor会变成2倍，第三、四、五个尺寸Anchor不变，这样一来，上面我们提到的21,1,1这三个数就出来了。1,1就对应第四个和第五个尺寸的Anchor，而 21 = ( 4 + 2 + 1 ) × 3 21=(4+2+1)\\times3 21=(4\+2\+1)×3。

## 损失函数 ##

FaceBoxes的损失函数和[RPN][]是完全一致的，交叉熵+SmoothL1，这个不再重复了。

# 性能评价 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly96aGFuZ3h1LmJsb2cuY3Nkbi5uZXQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
首先是一个在FDDB上的消融实验，分别验证了RDCL，MSCL和Anchor strategy，RDCL是对速度影响最大的因素，所以当只使用RDCL，不使用其余两个的时候，速度是最快的，但是效果也是最差的。  
Anchor strategy对于最终的mAP有1%左右的影响。  
最后，Faceboxes没有在wider face上的结果，可能是效果太差了吧╮(￣▽ ￣)╭，而是AFW，PASCAL face和FDDB  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly96aGFuZ3h1LmJsb2cuY3Nkbi5uZXQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

[FaceBoxes_ A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy]: https://arxiv.org/abs/1708.05234
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly96aGFuZ3h1LmJsb2cuY3Nkbi5uZXQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/17/2d050326c6974342b796983afbc82976.png
[20190904191843848.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/17/b6000db54933411a8fc1e133306c5fc3.png
[20190904192559446.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/17/2dc56e8343054667ab38a0adf2f8c1e9.png
[SSD]: https://zhangxu.blog.csdn.net/article/details/98962500
[RPN]: https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/78492328
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