何如打算出一种可能从人脸图像上移除口罩的ML雷竞技RAYBET东西呢？

　　即日的大街上戴口罩的人越来越多，你恐怕会思：他们摘了口罩都长什么样呢？起码咱们 STRV（ML）团队就有如此的疑义。行为一个呆板练习团队雷竞技RAYBET，咱们很速认识到题目比联思中更容易治理。

　　本文将指点你告竣修建深度练习ML 模子的所有经过——从初始设备、数据搜聚和拣选符合的模子，到操练和微调。

　　正在长远咨询之前，咱们先来界说职责的本质。咱们试图治理的题目能够看作是图像修复，也即是规复受损图像或填充缺失个其它经过。下面即是图像修复的例子：输入的图像有少少白色缺失，过程处置这些缺失被补足了。

　　治理完界说的题目后咱们再提一点：除了本文以表，咱们还打定了一个 GitHub 帐户，此中包括你需求的总共实质完成，以及 Jupyter Notebook“mask2face.ipynb”，你能够正在此中运转本文提到的总共实质。只需单击几下，即可操练你自身的神经汇集。

　　起初，咱们来为Python项目打定虚拟境况。你能够利用你喜好的任何虚拟境况，只消确保从 environment.yml 和 requirements.txt 装配总共必须的依赖项即可。倘使你熟习 Conda，还能够正在克隆的 GitHub 项目目次中运转以下敕令来初始化 Conda 境况：

　　现正在，你依然有了一个带有总共必须依赖项的境况，接下来咱们来界说宗旨和方针。对待这个项目，咱们思要创筑一个 ML 模子，该模子能够向咱们涌现戴口罩的人摘下口罩的状貌。咱们的模子有一个输入——戴口罩的人的图像；一个输出——摘下口罩的人的图像。

　　咱们从一个带有预先企图的面部界标的面部数据集劈头，该数据集是通过口罩天生器处置的，它利用这些界标将口罩放正在脸上。现正在咱们有了带有成对图像（戴和不戴口罩）的数据集，咱们就能够一直界说 ML 模子的架构了。管道的末了一个别是找到最佳耗损函数和构成各个个其它总共需要剧本，以便咱们能够操练和评估模子。

　　要思操练这个深度练习模子，咱们需求采用大批数据，也即是大批输入和输出的图像对。当然，要搜聚每一面戴口罩 / 不戴口罩的输入和输出图像是不切本质的。

　　今朝，市道上有良多人脸图像数据集，重要用于操练人脸。咱们能够采用如此的数据集，正在人脸上绘造口罩——于是咱们就有了图像对。

　　咱们实验了两个数据集。此中一个数据库是马萨诸塞大学[1] 的实际宇宙人脸象征数据集雷竞技RAYBET。这里是它的 104MB gzip 压缩 tar 文献，此中包括所少有据集，突出 5,000 张图片。这个数据集很是适合咱们的处境，由于它包括的图像重要都是人脸。但对待最终结果，咱们利用了 CelebA 数据集，它更大（200,000 个样本），而且包括更高质料的图像。

　　接下来，咱们需求定位面部界标，以便将口罩睡觉正在无误的身分。为此，咱们利用了一个预操练的 dlib 面部界标检测器。你能够利用其他任何相似的数据集，只消确保你能够找到估企图的面部界标点或自身企图界标。

　　一劈头，咱们做了一个口罩天生器的粗略完成，将一个多边形睡觉正在脸上，使多边形极点与面部界标的间隔随机化。如此咱们就能够迅疾天生一个粗略的数据集，并测试项目背后的思法是否可行。一朝确定它确实有用，咱们就劈头寻找一种更强壮的治理计划，以更好地反应实际场景。

　　GitHub 上有一个很棒的项目 Mask The Face，依然治理了口罩天生题目。它从脸部界标点猜度口罩身分，猜度脸部倾斜角度以从数据库入拣选最符合的口罩，末了将口罩睡觉正在脸上。可用的口罩数据库包含了手术口罩、有各类色彩和纹理的布口罩、几种呼吸器，以至是防毒面罩。

　　现正在咱们依然打定好了数据集，是功夫搭筑深度神经汇集模子架构了。正在这项事业中，绝对没有人能够声称有一个客观的“最佳”选项。

　　拣选符合架构的经过老是取决于很多成分，例依期间条件（你要及时处置视频照旧要离线预处置一批图像？）、硬件需求（模子应正在搭载高机能GPU的群集上运转，照旧要正在低功耗转移兴办上运转？）等等。每次你都要寻找无误的参数，并针对你的全体处境举办设备。

　　卷积神经汇集（CNN）是一种行使卷积核过滤器的神经汇集架构。它合用于各类题目，例依期间序列阐发、天然发言处置和引荐体例，但重要用于各类图像合系的用处，比如对象分类、图像割据、图像阐发和图像修复。

　　CNN 的中心是或许检测输入图像视觉特性的卷积层。当咱们一层层堆叠多个卷积层时，它们方向于检测差其它特性。第一层平常会提取更杂乱的特性，比如边角或边际。当你长远 CNN 时，卷积层将劈头检测更高级的特性，比如对象、面部等。

　　上图显示了用于图像检测的 CNN 示例。这并不是咱们要治理的题目，但 CNN 架构是任何修复架构的需要构成个别。

　　正在议论修复架构之前，咱们先来讲讲起影响的修建块，它们称为 ResNet 块或残差块。正在古代的神经汇集或 CNN 中，每一层都连绵到下一层。正在拥有残差块的汇齐集，每一层也会连绵到下一层，但还会再连绵两层或更多层。咱们引入了 ResNet 块以进一步抬高机能，后文会全体先容。

　　神经汇集或许猜度任何函数，咱们能够以为加添层数能够抬高猜度的切确性。但因为诸如梯度隐没或维数咒骂之类的题目，层数加添到必定水准就不会一直晋升机能了，以至会让机能倒退。这即是为什么有良多咨询戮力于治理这些题目，而机能最好的治理计划之一即是残差块。

　　残差块许诺利用跳过连绵或标识函数，将音信从初始层通报到下一层。通过给予神经汇集利用标识函数的才能，比拟纯正地加添层数，咱们能够修建机能更好的汇集。你能够正在参考原料中阅读相合 ResNet 及其变体的更多音信。[8]

　　编码器 - 解码器架构由两个孑立的神经汇集构成：编码器提取输入（嵌入）的一个固定长度体现，而解码器从该体现天生输出。

　　你会提神到，编码器个别与上一节中描画的 CNN 很是近似。过程验证的分类 CNN 平常用作编码器的根柢，以至直接用作编码器，只是没有末了一个（分类）层。这个架构能够用来天生新图像，这恰是咱们所需求的。但它的机能却不是那么好，以是咱们来看一下更好的东西。

　　U-net 最初是为图像割据而开辟的卷积神经汇集架构[2]，但它正在其他很多职责（比如图像修复或图像着色）中也涌现了自身的才能。

　　咱们前面之于是提到 ResNet 块有一个苛重来源。本相上布口罩，将 ResNet 块与 U-net 架构连合利用对具体机能的影响最大。你能够鄙人图中看到增加 ResNet 块的架构。

　　当你将上面的 U-net 架构与上一节中的编码器 - 解码器架构举办对照时，它们看起来很是近似，但有一个环节的区别：U-net 完成了一种称为“跳过连绵”的功用，该功用将 identity 从反卷积块宣称到另一侧对应的上采样块（上图中的灰色箭头）。这是对编码器 - 解码器架构的两处明显刷新。

　　起初，已知跳过连绵能够加快练习经过并帮帮治理梯度隐没题目[5]；其次，它们能够将音信从编码器直接通报到解码器，从而有帮于省略下采样功夫的音信损失。咱们能够以为它们能宣称咱们心愿维持褂讪的口罩表部图像的总共个别，同时又有帮于天生口罩下面的脸部图像。

　　这恰是咱们所需求的！跳过连绵将有帮于保存咱们要宣称到输出的个别输入，而 U-net 的编码器 - 解码器个别将检测到口罩并将其更换为下面的嘴部图像。

　　怎么拣选耗损函数是你需求治理的最苛重的题目之一，利用无误的耗损函数恐怕会获得机能特殊的模子，反之就会获得令人灰心的模子。这即是咱们花良多期间拣选最佳模子的来源所正在。下面，咱们来议论几种选项。

　　MSE 和 MAE 都是耗损函数，都基于咱们模子天生的图像将口罩运用到面部之前。这宛若恰是咱们所需求的，但咱们并不阴谋操练能够像素级完满重现口罩下荫蔽实质的模子。

　　咱们心愿咱们的模子明确口罩下面是嘴巴和鼻子，以至恐怕要明确来自那些未被荫蔽的事物（比如眼睛）所包括的激情，从而天生颓废的、愉速的或恐怕是骇怪的相貌。这意味着，假使不行完满地捕捉每个像素，本质上也能够出现一个很好的结果；更苛重的是，它能够练习怎么正在职何脸部上泛化，而不只仅是对操练数据齐集的相貌举办泛化。

　　SSIM 是用于怀抱两个图像之间近似度的怀抱模范，由 Wang 等人正在 2004 年提出[3]。它潜心于治理 MSE/MAE 所存正在的题目。它供应了一个数值表达式，用来涌现两张图像之间的近似度。它通过比拟图像之间的三个衡量值来做到这一点：亮度、比拟度和组织。最终得分是总共三个衡量值的加权组合，分数从 0 到 1，1 体现图像齐备类似。

　　MSE 存正在的题目：左上图是未经编削的原始图像；其他图像均有差别局面的失真。原始图像与其他图像之间的均方差错大致类似（约莫 480），而 SSIM 的转折很大。比如，隐约图像和割据后的图像与原始图像的近似度绝对不如其他图像，但 MSE 简直类似——只管面部特性和细节损失了。另一方面，偏色图像和比拟度拉伸的图像与人眼中的原始图像很是近似（SSID 目标也是一律），但 MSE 体现不应许这个结论。

　　咱们利用 ADAM 优化器和 SSIM 耗损函数，通过 U-net 架构对模子举办操练，将数据集分为测试个别（1,000 张图像）、操练个别（其余 80％的数据集）和验证个别（其余 80％的数据集）雷竞技RAYBET。咱们的第一个实践为几张测试图像天生了不错但不太明晰的输出图像。是功夫实验利用架构和耗损函数来抬高机能了，下面是咱们实验的少少更改：卷积过滤器的层数和巨细。

　　更多的卷积过滤器和更深的汇集意味着更多的参数（巨细为[8、8、256] 的 2D 卷积层拥有 59 万个参数，巨细为[4、4、512] 的层拥有 230 万个参数）和更多的操练期间。因为每层中过滤器的深度和数目是咱们模子架构的构造器的输入参数，以是利用差其它值举办实践很是容易。

　　实验一段期间后，咱们发掘对咱们而言，以下设备能够抵达机能和模子巨细之间的最佳均衡：

　　如你所见，给定的汇集正在咱们的测试数据上天生了很好的结果。这个汇集拥有泛化才能，而且宛若能够很好地识别心理雷竞技RAYBET，从而天生微笑或颓废的相貌。另一方面，这里当然也有刷新的空间。

　　虽说利用 ResNet 块的 U-net 汇集成绩很好，但咱们也能够看到天生的摘口罩图像不是很明晰。一种治理措施是用一个提炼汇集扩展咱们的汇集，如[4] 中和下图中所述。其它还能够举办其他少少刷新。

　　遵循咱们实践中获取的阅历。数据集的拣选能够对结果出现宏大影响。下一步，咱们将兼并差其它数据集以使样本拥有更大的多样性，从而更好地模仿实际宇宙的数据。另一项可行刷新是安排将口罩与面部组合的式样，使它们看起来更天然。[12] 是很好的灵感出处。

　　咱们依然提到了编码器 - 解码器架构，此中编码器个别将输入图像映照到嵌入中。咱们能够将嵌入视为多维潜正在空间中的单点。正在很多方面，变分自愿编码器与编码器 - 解码器是很像的；重要的区别恐怕是变分自愿编码器的映照是盘绕潜正在空间的一点告竣的多元正态散布。这意味着编码正在策画上是继续的，能够完成更好的随机采样和内插。这恐怕会极大地改良汇集输出天生图像的光滑度。

　　GAN 或许天生与切实照片无法分辨的结果，这重要归功于齐备差其它练习措施。咱们今朝的模子试图将操练经过中的耗损降到最低，而 GAN 照旧由两个独立的神经汇集构成：天生器和鉴识器。天生器天生输出图像，而鉴识器实验确定图像是切实图像照旧由天生器天生。

　　正在练习经过中，两个汇集都邑动态更新，让出现越来越好，直到末了鉴识器无法确定所天生的图像是否切实，天生器所天生的图像就与切实图像无法分辨了。

　　GAN 的结果很好布口罩，但正在操练经过中平常会闪现收敛题目，并且操练期间很长。因为参数浩繁，GAN 模子平常也要杂乱得多，以是不太适合导出得手机上。

　　正在很多方面，U-net 的瓶颈层都能够用作特性提取嵌入。[10]、[11] 等作品倡导，将差别汇集的嵌入并置能够抬高具体机能。

　　咱们实验将嵌入（瓶颈层）与 ImageNet 和 FaceNet 的两种差别嵌入连合正在一同。咱们企望这能够增加相合人脸及其特性的更多音信，以帮帮 U-net 的上采样个别举办人脸修复。这无疑抬高了机能，但另一方面，它使所有模子特别杂乱，而且与“操练”个别中提到的其他刷新比拟，其机能晋升要幼得多。

　　这种人脸重筑面对很多挑拨。咱们发掘，要思获取最佳结果，就需求一种更始的措施来协调各类数据集和时间。咱们务必符合地治理诸如遮挡、照明和式样多样性等全体题目。题目无法治理的话，正在古代的手工治理计划和深度神经汇齐集都邑有明显的精度低浸，计划末了恐怕只可处置一类照片。

　　咱们起头创筑 Mask2Face 的来源是要为咱们的 ML 部分打造一个表率示例。咱们窥察宇宙上正正在爆发的事件（口罩检测），并寻找不如何常见的途径（摘下口罩）。职责越难，学到的阅历越多。ML 的中心宗旨是治理看似不恐怕的题目，咱们心愿不绝从命这一理念。

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