探究yolov5face

一、Yolov5face是什麼？

Yolov5face是一個用於人臉檢測的深度學習模型，是對yolov5的升級版，具有更強的檢測性能和更快的檢測速度。

yolov5face基於pytorch實現，包含訓練代碼、推理代碼和評估代碼。

# 訓練代碼示例
python train.py --cfg ./yolov5/models/yolov5-face.cfg --weights ./weights/yolov5x.pt --batch-size 16 --hyp ./data/hyp.finetune.yaml --epochs 200 --workers 24 --data ./data/face.yaml --name yolov5-face

二、yolov5face的優勢

yolov5face的優勢在於它的檢測性能和檢測速度。

yolov5face在FDDB（Face Detection Dataset and Benchmark）上的檢測性能比yolov4上提高了1%，在WIDER FACE上的檢測性能比yolov4上提高了0.5%。

在檢測速度方面，yolov5face速度比yolov4更快，可以實現30fps的實時檢測。

三、yolov5face的技術細節

1. 輸入輸出

在訓練和推理階段，yolov5face的輸入都是416×416的RGB圖像，輸出是包含若干個人臉檢測框的坐標和類別概率。

# 推理代碼示例
python detect.py --source 0 --weights ./weights/yolov5-face.pt --conf 0.4 --name yolov5-face --device 0 --img-size 416

2. 網絡結構

yolov5face的網絡結構大致分為三個部分：

（1）卷積層，對輸入圖像進行特徵提取，採用CSPDarkNet53作為主幹網絡。

（2）特徵金字塔網絡，融合不同大小的特徵圖，保證檢測框具有多樣性和豐富性。

（3）檢測頭，基於Anchor-based的思想，輸出多個檢測框，最終得到若干個人臉檢測框的坐標和類別概率。

# 特徵金字塔網絡示例
class FPN(torch.nn.Module):

    def __init__(self, c3, c4, c5, p6=True, p5=True, p4=True, p3=True, fuse_type='sum'):
        super().__init__()

        if p6:
            self.p6 = Conv(c5, c5, stride=2)
        else:
            self.p6 = None

        if p5:
            self.p5 = nn.Conv2d(c5, c5, kernel_size=1)
            self.latlayer1 = LateralBlock(c4, c5, fuse_type=fuse_type)
        else:
            self.p5 = None
            self.latlayer1 = None

        if p4:
            self.p4 = nn.Conv2d(c4, c5, kernel_size=1)
            self.latlayer2 = LateralBlock(c3, c5, fuse_type=fuse_type)
        else:
            self.p4 = None
            self.latlayer2 = None

        if p3:
            self.p3 = nn.Conv2d(c3, c5, kernel_size=1)
            self.latlayer3 = LateralBlock(None, c5, fuse_type=fuse_type)
        else:
            self.p3 = None
            self.latlayer3 = None

        self.out_channels = c5 * (p3 + p4 + p5 + p6)

    def forward(self, x):
        c3, c4, c5 = x

        if self.p6:
            p6 = self.p6(c5)
        else:
            p6 = None

        if self.latlayer1 and self.p5:
            p5 = self.p5(c5)
            p5 = p5 + self.latlayer1(c4)
        elif self.p5:
            p5 = self.p5(c5)
        else:
            p5 = self.latlayer1(c4)

        if self.latlayer2 and self.p4:
            p4 = self.p4(c4)
            p4 = p4 + self.latlayer2(c3)
        elif self.p4:
            p4 = self.p4(c4)
        else:
            p4 = self.latlayer2(c3)

        if self.latlayer3 and self.p3:
            p3 = self.p3(c3)
            p3 = p3 + self.latlayer3(None)
        elif self.p3:
            p3 = self.p3(c3)
        else:
            p3 = self.latlayer3(None)

        return p3, p4, p5, p6

3. 損失函數

yolov5face使用的損失函數是YOLOv5 Loss，由三個部分組成：box loss、object loss和class loss。

其中，box loss主要用來衡量檢測框的位置和大小，object loss主要用來衡量一個檢測框包含目標的置信度，class loss主要用來衡量檢測框的類別。

# YOLOv5 Loss示例
class YOLOv5Loss(nn.Module):

    def __init__(self, anchor_num, class_num, img_size, iou_type, iou_thresh=0.5, conf_thresh=0.01):
        super().__init__()

        self.anchor_num = anchor_num
        self.class_num = class_num
        self.img_size = img_size
        self.iou_type = iou_type
        self.iou_thresh = iou_thresh
        self.conf_thresh = conf_thresh

    def forward(self, p, targets):
        # p：模型輸出，包含若干個檢測框的坐標和類別概率
        # targets：真實標籤，包含若干個檢測框的坐標和類別

        # TODO：計算box loss，object loss和class loss，並返回總的loss

四、yolov5face的應用場景

yolov5face可以在人臉檢測領域得到廣泛應用，例如人臉識別、疫情防控、安防監控等。

下面是人臉檢測示例代碼：

# 人臉檢測示例代碼
import cv2

# 加載模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='./weights/yolov5-face.pt')

# 加載圖像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 進行人臉檢測
results = model(img)

# 顯示檢測結果
results.show()

五、yolov5face的未來發展

yolov5face在人臉檢測領域表現優異，但仍存在一些改進空間。未來，我們可以通過更深、更寬的網絡結構、更細緻的分組策略、更豐富的數據增強等手段來進一步提高yolov5face的檢測性能和檢測速度。

yolov5face的發展也將受益於深度學習技術的不斷進步和硬件計算能力的提高。