人脸关键点检测face

不经意间瞄了一眼日历，惊觉2020年已所剩无几，回望即将过去的一年，不禁感叹唏嘘。时光带走了很多的烦恼和美好，也带来了很多困惑和收获。怎样才能不被淹没在时间的洪流里呢，唯有在风浪中保持清醒和方向，而不断地学习和输出就是那支驾驭风浪的桨。

从系统设计一头扎进算法的漩涡，经过了一阵子的蒙圈，然后一点一点摸索着理清思路和方向。在知识爆炸的时代，最好的积累就是把每一步记录下来，变成自己的脚印。前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，感兴趣的朋友可以去这里了解一下。

前些天调研了人脸检测算法，这几天在做人脸关键点定位和人脸对齐。在网上找了一个开源的人脸对齐项目，本地做了适当适配后验证OK，本篇就单纯记录这个对齐算法的实现。

项目地址：https://github.com/610265158/face_landmark

该项目基于Tensorflow2.0，比较简单灵活。下面是一些Demo图片：

项目运行环境：

tensorflow2.0
tensorpack (for data provider)
opencv
python 3.6

数据集：

训练使用的是300W的数据集，数据集地址：i·bug - resources - Facial point annotations

该数据集涵盖了大量变化的人脸数据，包括不同的主题、姿势、光照、遮挡等，数据集采用68点标注，如下：

数据按照如下格式存放：

├── 300VW
│   ├── 001_annot
│   ├── 002_annot
│       ....
├── 300W
│   ├── 01_Indoor
│   └── 02_Outdoor
├── AFW
│   └── afw
├── HELEN
│   ├── testset
│   └── trainset
├── IBUG
│   └── ibug
├── LFPW
│   ├── testset
│   └── trainset

训练

如果想要训练自己的模型，下载完数据集后，需要首先运行如下命令来生成训练和验证的JSON文件：

python make_json.py

需要注意的是，make_json.py文件中，需要正确配置数据集的路径，否则无法生成正确的train.json和val.json。

data_dir='300W'      ########points to your director,300w

完成以上步骤后，运行如下命令进行模型训练：

python train.py

默认情况下，会使用ShuffleNetV2_1.0进行训练，如果想要修改网络，可在train_config.py文件中的如下位置进行配置：

模型使用Demo

可使用训练出来的模型进行推理，如果不想自己训练，也可以直接下载已训练好的模型：model (提取码：rt7p)

运行如下命令行进行Demo测试：

python vis.py --model ./model/keypoints

其中，./model/keypoints是模型的存放位置，模型存放格式如下：

 ./model/└── keypoints├── saved_model.pb└── variables├── variables.data-00000-of-00002├── variables.data-00001-of-00002└── variables.index

也可以先将模型转换为tflite格式，然后使用tflite模型进行推理。模型转换命令：

python ./tools/convert_to_tflite.py

tflite模型推理命令：

python vis.py --model ./model/converted_model.tflite

下面是使用下载下来的模型的一些Demo结果：