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一、 项目进展

1.1 第一阶段

由于是人脸识别，我们在打算使用OpenCV，通过进行一些的cv操作，例如将背景和人进行一个减法操作的运算，再进行高斯滤波降噪点，以及进行形态学的腐蚀与膨胀操作，但是这种算法只能应用于简单背景下的单人检测。无法应对多人情况下的检测识别。于是进入第二阶段。

1.2 第二阶段

在这个阶段，我们采取了YOLOv3 + OpenCV的方案，YOLO系列算法是目标检测领域的佼佼者。在YOLOv3强大的网络下，我们的人脸识别准确率达到了一个新的高度。当然由于YOLOv3的权重文件高达两百兆，无法实现多端部署(移动端等)，于是我们寻求了更轻的网络结构—YOLOv5s，开启了我们的第三阶段。

1.3 第三阶段

麻雀虽小，五脏俱全。虽然YOLOv5s权重文件的大小仅有YOLOv3的二十分之一，但是在速度上却提高了两个量级，准确度的平均值比YOLOv3高出了6.3%。为了进一步扩大YOLOv5的长处，我们打算改进YOLOv5s的网络结构，将YOLOv5中的backbone结构更换成更轻量的结构，以为后续的多端协同操作打下基础。

1.4 第四阶段

在这个阶段，我们将YOLOv5s中的backbone更换成MoblieNetV3网络结构，我们的改进的模型，只有五兆，但是准确率降低了很多，在写这篇文章的时候，还没有很好的解决方案，还在研究当中。

二、 项目难点

• 目标在高速移动情况下的可能会失去检测，被堆叠情况下也可能会没被检测到。
• 数据集的制作，在各大网络上的数据集无法满足我们项目的需求。
• 优化YOLOv5的结构之后，准确率丢失。

三、解决思路

3.1 问题一

目标在高速移动情况下的可能会失去检测，被堆叠情况下也可能会没被检测到。

3.1.1 算法方面

由于在人脸堆叠的情况下，YOLOv3中的NMS算法对于目标堆叠状况下无法很好的进行检测，这也是我们更换YOLOv5的原因之一。
在YOLOv5的输出端中采用其中的GIOU_Loss做Bounding box的损失函数。

1. 先计算两个框的最小闭包区域面积 (同时包含了预测框和真实框的最小框的面积)
2. 再计算出IoU
3. 再计算闭包区域中不属于两个框的区域占闭包区域的比重
4. 最后用IoU减去

这个比重得到GIoU。

图片理解如下:

• 两个框的最小闭包区域面积 = 红色矩形面积
• IoU = 黄色框和蓝色框的交集 / 并集
• 闭包区域中不属于两个框的区域占闭包区域的比重 = 蓝色面积 / 红色矩阵面积
• GIoU = IoU - 比重

针对很多目标框的筛选，通常需要NMS操作。因为CIOU_Loss中包含影响因子v，涉及groudtruth的信息，而测试推理时，是没有groundtruth的。所以Yolov4在DIOU_Loss的基础上采用DIOU_nms的方式，而YOLOv5中采用加权nms的方式。这种方式能更好地识别出目标。

3.2 问题二

数据集的制作，在各大网络上的现成数据集无法满足我们项目的需求。

3.2.1 数据集

数据集方面，我们相对增强了堆叠状况的数据以及遮掩情况下的数据集。使得模型能够更好的迭代更新。

使用爬虫爬取网络的人脸图片，使用labelImg进行数据的标注，由于人工标注有限，我们总共标注了一千张左右的人脸图片，但是通过了YOLOv5的数据增强，例如上下翻滚，多图拼接等，使得了我们的数据集是原来的四倍。

3.1.2 YOLOv3 To YOLOv5

从YOLOv3到YOLOv5的过程并不是一蹴而就的，我们首先从YOLOv3转到YOLOv4，再转到YOLOv5。由于v4的网络结构与v3有部分的不同。而v5与前两代也不同，在这里就直接说一下v3到v5上的部分算法结构。

四、网络介绍

4.1 YOLOv3

4.1.1 主干网络 Darknet-53

【Darknet-53】
Yolo V3 采用了 Darknet-53 的网络结构（含有 5 组残差模块）来提取特征。其网络结构采用了横纵交叉结构，并采用了连串的 3×3 和 1×1 卷积。

其中，3×3 的卷积增加通道数，而 1×1 的卷积在于压缩 3×3 卷积后的特征表示，同时 Darknet-53 为了防止池化带来的低级特征的丢失，采用了全卷积层，并且引入了 residual残差结构。

这意味着网络结构可以更好地利用 GPU，从而使其评估效率更高、速度更快。Darknet-53 作为特征提取层，最终每个预测任务得到的特征大小为[3×(4+1+C)]。

每个grid cell预测 3 个预测框，4 代表 4是边界框中心坐标bx，by，以及边界框 bw，bh，1代表预测值，C 代表预测类别。最终YoloV3可以获取（16×10+32×20+64×40）个特征向量。

【网络结构】
模型结构如下图：

4.1.2 训练结果

迭代100次后的mAP
迭代400次后的mAP

从测试结果我们可以看出这个网络的检测结果的问题：

1. 当人脸堆叠的时候，会导致先验框的堆叠，这就是v3的nms算法的弊端
2. 黑肤色的人无法进行识别检测，这应该是训练集中对这方面数据样本的确实，导致这方面权重偏小。

当检测目标处于不堆叠且非黑色肤种的时候，就有非常高的准确率。

当人脸在被遮掩的情况，也有很不错的表现。

在昏暗和有遮掩物的条件下也能进行识别，虽然准确率比较低

当我们调用摄像头，帧率稳定在30帧左右。

4.2 YOLOv5

4.2.1 输入端

1. Mosaic数据增强。
   V5的输入端沿用了V4的Mosaic数据增强的方式，通过随机缩放，随机剪裁，随机排布的方式进行拼接，对于小目标检测的效果有明显提高。
2. 自适应锚框计算
   在传统的Yolo算法中，针对不同的数据集，都会有初始设定的长宽的秒框，那么在网络训练中，网络在初始锚框的基础上输出预测框，进而与真实框进行对比，计算两者差距，再反向传播，迭代网络参数。V5对于V3、V4再这方面并不是固定的，而是将这个功能嵌入到了代码当中，每次训练中，都会自适应计算不同训练集中最佳的锚框值。
3. 自适应图片缩放
   在V5中对这方面进行了改进，首先是计算出缩放系数，原始图片的长宽都乘以最小的缩放系数，得到原本需要填充的高度。再对32(V5的网络经过5次下采样，而2的5次方=32。所以至少要去掉32的倍数) 取余，得到像素点，再除以2，即得到图片高度两端需要填充的数值通过这种简单的改进，推理速度得到了37%的提升

4.2.2 Backbone主干网络

1. Focus结构
   V3、V4中并没有Focus结构，Focus结构是V5模型的一个创新点。其中关键点就是进行切片操作。比如下图的切片操作。
   

2. CSP结构
   Yolov4网络结构中，借鉴了CSPNet的设计思路，在主干网络中设计了CSP结构。v5与v4不同点在于，v4中只有主干网络使用了CSP结构。而v5中设计了两种CSP结构，以Yolov5s网络为例，CSP1_X结构应用于Backbone主干网络，另一种CSP2_X结构则应用于Neck中。

与yolov3的残差结构对比的话。CSPnet结构并不算复杂，就是将原来的残差块的堆叠进行了一个拆分，拆成左右两部分：

• 主干部分继续进行原来的残差块的堆叠
• 另一部分则像一个残差边一样，经过少量处理直接连接到最后。(Part 2)
• 因此可以认为CSP中存在一个大的残差边。(Part1)
  

4.2.3 Neck

Yolov5现在的Neck和Yolov4中一样，都采用FPN+PAN的结构，但在Yolov5刚出来时，只使用了FPN结构，后面才增加了PAN结构，此外网络中其他部分也进行了调整。
PANet结构

上图为原始的PANet的结构，可以看出来其具有一个非常重要的特点就是特征的反复提取，在（a）里面是传统的特征金字塔结构，在完成特征金字塔从下到上的特征提取后，还需要实现（b）中从上到下的特征提取。

• Yolov4的Neck结构中，采用的都是普通的卷积操作。
• Yolov5的Neck结构中，采用借鉴CSPnet设计的CSP2结构，加强网络特征融合的能力

4.2.4 结果演示

迭代训练完三百次后的模型结果还是很客观的，mAP不断向1收敛，我们为了防止过拟合，选择了停止训练，点到为止。

YOLOv5网络中的`数据增强

识别速度是非常快的，比v3模型要快。

当然识别率在物体遮掩的情况下是比v3模型稍微低一点。

4.3 YOLOv5 + MoblieNetV3

4.3.1 深度可分离卷积

【模型优化】

介于YoloV5的轻便小巧的特点，我们的优化方案是将V5小巧的优点继续发扬，将原生V5中的网络结构替换成MoblieNetV3。在mobilenet中，会有深度可分离卷积(depthwise separable convolution)

由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来，用来提取特征feature map。相比常规的卷积操作，其参数数量和运算成本比较低。

深度可分离卷积主要分为两个过程

1. 逐通道卷积（Depthwise Convolution）

   DC的一个卷积核负责一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积，这个过程产生的feature map通道数和输入的通道数完全一样。一张5×5像素、三通道彩色输入图片（shape为5×5×3），DC首先经过第一次卷积运算，DW完全是在二维平面内进行。卷积核的数量与上一层的通道数相同（通道和卷积核一一对应）。所以一个三通道的图像经过运算后生成了3个Feature map。

   DC完成后的Feature map数量与输入层的通道数相同，但无法扩展Feature map。而且这种运算对输入层的每个通道独立进行卷积运算，并没有有效的利用不同通道在相同空间位置上的feature信息。因此需要Pointwise Convolution来将这些Feature map进行组合生成新的Feature Map。

2. 逐点卷积（Pointwise Convolution）

   PC的运算与常规卷积运算非常相似，它的卷积核的尺寸为 1×1×M，M为上一层的通道数。所以这里的卷积运算会将上一步的map在深度方向上进行加权组合，生成新的Feature map。有几个卷积核就有几个输出Feature map。经过PC之后，同样输出了4张Feature map，与常规卷积的输出维度相同。

我们可以看出这个权重文件是非常小的

我们从v3模型的216M，到v5模型的16M，再到优化后的5M大小

五、代码&参考文献

• YOLOv3模型
• YOLOv5模型
• YOLOv5+ MoblieNetV3模型

[1] 张麒麟,林清平,肖蕾.改进YOLOv5的航拍图像识别算法[J].长江信息通信,2021,34(03):73-76.
[2] 江大白. 深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解.2020
[3] 姜文志,李炳臻,顾佼佼,刘克.基于改进YOLO V3的舰船目标检测算法[J/OL].电光与控制:1-5[2021-04-21].http://kns.cnki.net/kcms/detail/41.1227.TN.20210322.1258.003.html.
[4] 王莉,何牧天,徐硕,袁天,赵天翊,刘建飞.基于YOLOv5s网络的垃圾分类和检测[J].包装工程,2021,42(08):50-56.
[5] 春枫琰玉. mobilenet系列之又一新成员—mobilenet-v3. CSDN.https://arxiv.org/abs/1905.02244

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【作者简介】

• 戴璞微，中国民航大学硕士，CSDN博客专家。曾获得全国大学生数学竞赛国家一等奖、北美数学建模二等奖，参与国家自然科学基金项目1项。对计算机视觉、机器学习和深度学习有深入研究。
• 潘斌，浙江大学应用数学系博士，现任辽宁石油化工大学理学院副院长。2018年入选辽宁省“兴辽英才计划”青年拔尖人才，2016年主持国家自然科学基金青年基金项目1项；2015年主持辽宁省自然科学基金项目1项；2016年主持浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题2项。近年来，指导本科生获全国大学生数学建模竞赛国家一等奖。

【书籍优势】
1.与周志华编写的《机器学习》相比，本书多了对算法的数学原理详细严谨的推导。
2.与李锐翻译的《机器学习实战》相比，本书多了用面向对象思想将算法模块化，并且书中代码在 Python 3环境下运行。
3.为了照顾初学者，本书补充了全书涉及的高等数学、线性代数、概率论与数理统计、Jessen不等式等数学基础知识。

最后

小生凡一，期待你的关注。