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          干貨 | 基于 OpenVINO 的交互式人臉檢測演示

          作者: 時間:2021-01-20 來源:OpenVINO中文社區(qū) 收藏

          Created by Openvino Technical Support

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202101/422244.htm

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          1611113613872882.png

          前言

              本文主要針對英特Openvino提供的開源模型演示式人臉檢測應(yīng)用:展示了使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于面部識別的對象檢測任務(wù)。該演示執(zhí)行了四個并行推理過程,用于同時運行的“年齡/性別識別”,“頭部姿勢估計”,“情緒識別”和“面部標(biāo)志檢測”網(wǎng)絡(luò)。在本應(yīng)用的演示中使用以下5個預(yù)訓(xùn)練的模型。

          涉及的模型

          1.具體的使用模型

              式人臉檢測模型設(shè)計5個預(yù)訓(xùn)練模型,具體如下:

              face-detection-adas-0001,這是查找人臉的主要檢測網(wǎng)絡(luò)

              age-gender-recognition-retail-0013,它會在第一個模型的結(jié)果之上執(zhí)行,并報告檢測到的每個面孔的估計年齡和性別

              head-pose-estimation-adas-0001在第一個模型的結(jié)果之上執(zhí)行,并報告以Tait-Bryan角度估計的頭部姿勢

              emotions-recognition-retail-0003,它會在第一個模型的結(jié)果之上執(zhí)行,并報告每個檢測到的臉部的情緒

              facial-landmarks-35-adas-0002,它是在第一個模型的結(jié)果之上執(zhí)行的,并報告估計的面部標(biāo)志的標(biāo)準(zhǔn)化坐標(biāo)

              -模型使用目的和下載鏈接

              通過OpenCV  提供視頻輸入支持

              通過人臉檢測網(wǎng)絡(luò)可視化生成的人臉邊界框

              可視化每個檢測到的臉部的年齡/性別,頭部姿勢,情感信息和面部標(biāo)志位置

              模型(bin文件和xml文件)下載鏈接(本文以FP16為例,其他格式模型應(yīng)用可以參考本文)


          2.模型使用目的和下載鏈接

              a)  通過OpenCV  提供視頻輸入支持

              b)  通過人臉檢測網(wǎng)絡(luò)可視化生成的人臉邊界框

              c)  可視化每個檢測到的臉部的年齡/性別,頭部姿勢,情感信息和面部標(biāo)志位置

              d)  模型(bin文件和xml文件)下載鏈接(本文以FP16為例,其他格式模型應(yīng)用可以參考本文)

          序號模型名稱鏈接
          1face-detection-adas-0001https://download.01.org/opencv/2020/openvinotoolkit/2020.2/open_model_zoo/models_bin/2/face-detection-adas-0001/FP16/
          2age-gender-recognition-retail-0013https://download.01.org/opencv/2020/openvinotoolkit/2020.2/open_model_zoo/models_bin/2/age-gender-recognition-retail-0013/FP16/
          3head-pose-estimation-adas-0001https://download.01.org/opencv/2020/openvinotoolkit/2020.2/open_model_zoo/models_bin/2/ head-pose-estimation-adas-0001/FP16/



          4emotions-recognition-retail-0003https://download.01.org/opencv/2020/openvinotoolkit/2020.2/open_model_zoo/models_bin/2/ emotions-recognition-retail-0003/FP16/
          5The Godfatherfacial-landmarks-35-adas-0002https://download.01.org/opencv/2020/openvinotoolkit/2020.2/open_model_zoo/models_bin/2/ facial-landmarks-35-adas-0002/FP16/

          運行模型的方法

          1.運行模型主要步驟

              a) 該應(yīng)用程序讀取命令行參數(shù),并根據(jù)推理引擎的選項最多加載五個網(wǎng)絡(luò)。

              b) 該應(yīng)用程序從OpenCV VideoCapture獲取幀(可以通過攝像頭也可以通過視頻)。

              c) 該應(yīng)用程序在人臉檢測網(wǎng)絡(luò)上執(zhí)行推理。

              d) 如果在命令行中指定了年齡/性別,頭姿勢,情緒和面部地標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò),則應(yīng)用程序?qū)⑼瑫r執(zhí)行四個推斷。

              e) 可以使用異步API新的“推斷請求”。


          2.模型參數(shù)解釋

              使用該-h選項運行應(yīng)用程序會輸出幫助信息:

              ./interactive_face_detection_demo -h

          推理引擎:

              API版本............ <版本>

              構(gòu)建.................. <數(shù)字>

              Interactive_face_detection_demo [OPTION]

          選項:

              -h打印用法消息

              -i“ <路徑>”是必需的。視頻文件的路徑(指定“ cam”以用于攝像機)。

              -o“ <路徑>”可選。輸出視頻文件的路徑。

              -m“ <路徑>”必需。具有經(jīng)過訓(xùn)練的人臉檢測模型的.xml文件的路徑。

              -m_ag“ <路徑>”可選。具有經(jīng)過訓(xùn)練的年齡/性別識別模型的.xml文件的路徑。

              -m_hp“ <路徑>”可選。具有經(jīng)過訓(xùn)練的頭部姿勢估計模型的.xml文件的路徑。

              -m_em“ <路徑>”可選。具有經(jīng)過訓(xùn)練的情緒識別模型的.xml文件的路徑。

              -m_lm“ <路徑>”可選。具有經(jīng)過訓(xùn)練的面部地標(biāo)估計模型的.xml文件的路徑。

              -l“ <absolute_path>”對于CPU自定義層是必需的。使用內(nèi)核實現(xiàn)的共享庫的絕對路徑。

          要么

              -c“ <absolute_path>”是GPU自定義內(nèi)核所必需的。具有內(nèi)核描述的.xml文件的絕對路徑。

              -d“ <設(shè)備>”可選。人臉檢測網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)設(shè)備(可用設(shè)備列表如下所示)。默認(rèn)值為CPU。使用“ -d HETERO:<逗號分隔的設(shè)備列表>”格式來指定HETERO插件。該演示將為指定的設(shè)備尋找合適的插件。

              -d_ag“ <設(shè)備>”可選。年齡/性別識別網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)設(shè)備(可用設(shè)備列表如下所示)。默認(rèn)值為CPU。使用“ -d HETERO:<逗號分隔的設(shè)備列表>”格式來指定HETERO插件。該演示將為指定的設(shè)備尋找合適的插件。

              -d_hp“ <設(shè)備>”可選。頭部姿勢估計網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)設(shè)備(可用設(shè)備列表如下所示)。默認(rèn)值為CPU。使用“ -d HETERO:<逗號分隔的設(shè)備列表>”格式來指定HETERO插件。該演示將為指定的設(shè)備尋找合適的插件。

              -d_em“ <設(shè)備>”可選。情緒識別網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)設(shè)備(可用設(shè)備列表如下所示)。默認(rèn)值為CPU。使用“ -d HETERO:<逗號分隔的設(shè)備列表>”格式來指定HETERO插件。該演示將為指定的設(shè)備尋找合適的插件。

              -d_lm“ <設(shè)備>”可選。面部地標(biāo)估計網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)設(shè)備(可用設(shè)備列表如下所示)。默認(rèn)值為CPU。使用“ -d HETERO:<逗號分隔的設(shè)備列表>”格式來指定HETERO插件。該演示將為指定的設(shè)備尋找合適的插件。

              -n_ag“ <num>”可選。年齡/性別識別網(wǎng)絡(luò)最多可同時處理的面部數(shù)量(默認(rèn)為16)

              -n_hp“ <num>”可選。頭部姿勢估計網(wǎng)絡(luò)的最大同時處理的面部數(shù)(默認(rèn)為16)

              -n_em“ <num>”可選。情緒識別網(wǎng)絡(luò)可同時處理的最大臉數(shù)(默認(rèn)為16)

              -n_lm“ <num>”可選?!叭四樀貥?biāo)估計”網(wǎng)絡(luò)最多可同時處理的人臉數(shù)量(默認(rèn)為16)

              -dyn_ag可選。為年齡/性別識別網(wǎng)絡(luò)啟用動態(tài)批量大小

              -dyn_hp可選。為“頭姿勢估計”網(wǎng)絡(luò)啟用動態(tài)批次大小

              -dyn_em可選。為情緒識別網(wǎng)絡(luò)啟用動態(tài)批量大小

              -dyn_lm可選。為面部地標(biāo)估計網(wǎng)絡(luò)啟用動態(tài)批量

              -async可選。啟用異步模式

              -no_wait可選。不后的按鍵要等待最。

              -no_show可選。不顯示已處理的視頻。

              -pc可選。啟用每層性能報告

              -r可選。將推斷結(jié)果輸出為原始值

              -t可選。檢測的概率閾值

              -bb_enlarge_coef可選。放大/縮小檢測到的面部周圍的邊框尺寸的系數(shù)

              -dx_coef可選。使邊界框沿檢測軸沿Ox軸移動的系數(shù)

              -dy_coef可選。沿Oy軸圍繞檢測到的臉部移動邊界框的系數(shù)

              -fps可選。播放視頻的最大FPS

              -loop_video可選。啟用循環(huán)播放視頻

              -no_smooth可選。不平滑人物屬性

              -no_show_emotion_bar可選。不顯示情緒吧

              -u可選。最初顯示的監(jiān)視器列表。

          在選項列表為空的情況下運行應(yīng)用程序會產(chǎn)生上面給出的用法消息和錯誤消息。

          注意:在使用經(jīng)過訓(xùn)練的模型運行演示之前,請確保下載openvino模型推理引擎格式(* .xml + * .bin)。


          3.模型結(jié)果輸出

          a) 打開命令行窗口,設(shè)置環(huán)境變量并測試是否可以成功導(dǎo)入opencv

              cd “C:Program Files (x86)IntelSWToolsopenvinobin”

              setupvars.bat

              python

              import cv2


          b) 找到安裝路徑下的interactive_face_detection_demo目錄

              C:UsersxxxDocumentsIntelomz_demos_buildintel64Releaseinteractive_face_detection_demo.exe


          c) 確保5個pre-trained模型下載成功

              face-detection-adas-0001l

              age-gender-recognition-retail-0013

              head-pose-estimation-adas-0001

              emotions-recognition-retail-0003

              facial-landmarks-35-adas-0002


          d) 理解參數(shù),創(chuàng)建face-age-emotion-head.bat,并Run bat文件

              C:UsersxxxDocumentsIntelomz_demos_buildintel64Releaseinteractive_face_detection_demo.exe ^

              -m     C:mydownloadintelface-detection-retail-0004FP16face-detection-retail-0004.xml ^

              -m_ag  C:mydownloadintelage-gender-recognition-retail-0013FP16age-gender-recognition-retail-0013.xml ^

              -m_em  C:mydownloadintelemotions-recognition-retail-0003FP16emotions-recognition-retail-0003.xml ^

              -m_lm  C:mydownloadintelfacial-landmarks-35-adas-0002FP16facial-landmarks-35-adas-0002.xml ^

              -m_hp  C:mydownloadintelhead-pose-estimation-adas-0001FP16head-pose-estimation-adas-0001.xml ^

              #-i "cam" ^(使用攝像頭)

              -i C:Tempsample-videos-masterfbb.avi ^(使用視頻文件)

              -d    CPU ^

              -d_ag CPU ^

              -d_em CPU ^

              -d_lm MYRIAD ^(如果有,使用intel 2代神經(jīng)計算棒)

              -d_hp CPU ^


          e) 結(jié)果輸出(以在CPU推斷為例)

          1611113509777535.png

          1611113554638795.bmp



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