YOLOv6 人脸Landmark检测

新闻资讯 2023-07-02 16:37 61 0

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YOLOv6人脸检测模型

YOLOv6上次（应该是很久以前）发布了一个0.3.1版本，支持人脸检测与五点landmark调用，后来我就下载，想使用一下，发现居然没有文档，也没有例子。但是官方有个infer.py文件是可以调用的，说明这个模型文件应该没问题。下载打开模型文件的输入与输出结构如下：

输出格式8400x16，其中16的输出表示为人脸框+landmark坐标信息。xyxy, conf, cls, lmdks，前面四个是Box信息、后面是置信度与分类得分、最后是10个值五点XY坐标

输出解析顺序

官方代码与参考文档给出的解析顺序，xyxy, conf, cls, lmdks，这部分还有官方的参考文件：

https://github.com/meituan/YOLOv6/blob/yolov6-face/yolov6/core/inferer.py

第110行就是这样说明的，于是我按上述格式一通解析，结果让我崩溃了，输入图像与解析结果如下：

这个时候我才明白为什么这个发布了这么久，网上居然一篇文章关于YOLOv6人脸检测的文章都没有，网上的文章很多都是YOLOv5跟YOLOv7的人脸+Landmark检测，原因一切都是有原因的。

我debug一下，发现预测出来的16个值，只有最后两个值的结果是小于或者等于1的，所以我当时猜想16个顺序应该是：xyxy, lmdks, conf, cls，按照我猜测的顺序我又改下代码，然后直接运行测试，奇迹出现了：

这张图是AI生成的，如有雷同纯属巧合！

整个推理的流程跟YOLOv5、YOLOv6对象检测一样，就是后处理不同，所以附上后处理部分的代码：

def wrap_detection(self, input_image, out_data):
    confidences = []
    boxes = []
    kypts = []
    rows = out_data.shape[0]

    image_width, image_height, _ = input_image.shape

    x_factor = image_width / 640.0
    y_factor = image_height / 640.0

    sd = np.zeros((5, 2), dtype=np.float32)
    sd[0:5] = (x_factor, y_factor)
    sd = np.squeeze(sd.reshape((-1, 1)), 1)
    # xyxy, lmdks, conf, cls,
    for r in range(rows):
        row = out_data[r]
        conf = row[14]
        cls = row[15]
        if (conf > 0.25 and cls > 0.25):
            confidences.append(conf)
            x, y, w, h = row[0].item(), row[1].item(), row[2].item(), row[3].item()
            left = int((x - 0.5 * w) * x_factor)
            top = int((y - 0.5 * h) * y_factor)
            width = int(w * x_factor)
            height = int(h * y_factor)
            box = np.array([left, top, width, height])
            boxes.append(box)
            kypts.append(np.multiply(row[4:14], sd))

    indexes = cv.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.25, 0.25)

    result_confidences = []
    result_boxes = []
    result_kypts = []

    for i in indexes:
        result_confidences.append(confidences[i])
        result_boxes.append(boxes[i])
        result_kypts.append(kypts[i])

    return result_kypts, result_confidences, result_boxes