如何通過PaddleHub快速實現(xiàn)計算機(jī)視覺任務(wù)

1.1 計算機(jī)視覺概述

計算機(jī)視覺（Computer Vision）又稱機(jī)器視覺（Machine Vision），是一門讓機(jī)器學(xué)會如何去“看”的學(xué)科，是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域，被廣泛應(yīng)用到安防、工業(yè)質(zhì)檢和自動駕駛等場景。具體的說，就是讓機(jī)器去識別攝像機(jī)拍攝的圖片或視頻中的物體，檢測出物體所在的位置，并對目標(biāo)物體進(jìn)行跟蹤，從而理解并描述出圖片或視頻里的場景和故事，以此來模擬人腦視覺系統(tǒng)。因此，計算機(jī)視覺也通常被叫做機(jī)器視覺，其目的是建立能夠從圖像或者視頻中“感知”信息的人工系統(tǒng)。

計算機(jī)視覺的發(fā)展歷程要從生物視覺講起。對于生物視覺的起源，目前學(xué)術(shù)界尚沒有形成定論。有研究者認(rèn)為最早的生物視覺形成于距今約7億年前的水母之中，也有研究者認(rèn)為生物視覺產(chǎn)生于距今約5億年前寒武紀(jì)【1, 2】。寒武紀(jì)生物大爆發(fā)的原因一直是個未解之謎，不過可以肯定的是在寒武紀(jì)動物具有了視覺能力，捕食者可以更容易地發(fā)現(xiàn)獵物，被捕食者也可以更早的發(fā)現(xiàn)天敵的位置。視覺能力加劇了獵手和獵物之間的博弈，也催生出更加激烈的生存演化規(guī)則。視覺系統(tǒng)的形成有力地推動了食物鏈的演化，加速了生物進(jìn)化過程，是生物發(fā)展史上重要的里程碑。經(jīng)過幾億年的演化，目前人類的視覺系統(tǒng)已經(jīng)具備非常高的復(fù)雜度和強(qiáng)大的功能，人腦中神經(jīng)元數(shù)目達(dá)到了1000億個，這些神經(jīng)元通過網(wǎng)絡(luò)互相連接，這樣龐大的視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使得我們可以很輕松的觀察周圍的世界，如?圖1?所示。
?

圖1：人類視覺感知

1.2 計算機(jī)視覺應(yīng)用場景

計算機(jī)視覺技術(shù)經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已經(jīng)在交通（車牌識別、道路違章抓拍）、安防（人臉閘機(jī)、小區(qū)監(jiān)控）、金融（刷臉支付、柜臺的自動票據(jù)識別）、醫(yī)療（醫(yī)療影像診斷）、工業(yè)生產(chǎn)（產(chǎn)品缺陷自動檢測）等多個領(lǐng)域應(yīng)用，影響或正在改變?nèi)藗兊娜粘Ｉ詈凸I(yè)生產(chǎn)方式。未來，隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)，必將涌現(xiàn)出更多的產(chǎn)品和應(yīng)用，為我們的生活創(chuàng)造更大的便利和更廣闊的機(jī)會。

圖2：計算機(jī)視覺技術(shù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用

1.3 計算機(jī)視覺任務(wù)的挑戰(zhàn)

對人類來說，識別貓和狗是件非常容易的事。但對計算機(jī)來說，即使是一個精通編程的高手，也很難輕松寫出具有通用性的程序（比如：假設(shè)程序認(rèn)為體型大的是狗，體型小的是貓，但由于拍攝角度不同，可能一張圖片上貓占據(jù)的像素比狗還多）。計算機(jī)視覺任務(wù)在許多方面都具有挑戰(zhàn)性，物體外觀和所處環(huán)境往往變化很大，目標(biāo)被遮擋、目標(biāo)尺寸變化、目標(biāo)變形、背景嘈雜、環(huán)境光照變化。

除此之外，計算機(jī)視覺任務(wù)還面臨數(shù)據(jù)量有限、數(shù)據(jù)類別不均衡、速度實時需求等挑戰(zhàn)。

2 常見的計算機(jī)視覺任務(wù)簡介和基礎(chǔ)概念

計算機(jī)視覺任務(wù)依賴于圖像特征(圖像信息)，圖像特征的質(zhì)量在很大程度上決定了視覺系統(tǒng)的性能。傳統(tǒng)方法通常采用SIFT、HOG等算法提取圖像特征，再利用SVM等機(jī)器學(xué)習(xí)算法對這些特征進(jìn)一步處理來解決視覺任務(wù)。行人檢測就是判斷圖像或視頻序列中是否存在行人并給予精確定位，最早采用的方法是HOG特征提取+SVM分類器，檢測流程如下：

利用滑動窗口對整張圖像進(jìn)行遍歷，獲得候選區(qū)域

提取候選區(qū)域的HOG特征

利用SVM分類器對特征圖進(jìn)行分類(判斷是否是人)

使用滑動窗口會出現(xiàn)重復(fù)區(qū)域，利用NMS(非極大值)對重復(fù)的區(qū)域進(jìn)行過濾

分類的結(jié)果強(qiáng)依賴于手工特征提取方法，往往只有經(jīng)驗豐富的研究者才能完成。

在這種背景下，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取方法應(yīng)運而生。Yann LeCun是1998年第一次將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到圖像識別領(lǐng)域的，其主要邏輯是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，并對圖像所屬類別進(jìn)行預(yù)測，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，最終形成一套能自動提取圖像特征并對這些特征進(jìn)行分類的網(wǎng)絡(luò)LeNet[1]。這一方法在手寫數(shù)字識別任務(wù)上取得了極大的成功，但在接下來的時間里，卻沒有得到很好的發(fā)展。其主要原因一方面是數(shù)據(jù)集不完善，只能處理簡單任務(wù)，在大尺寸的數(shù)據(jù)上容易發(fā)生過擬合；另一方面是硬件瓶頸，網(wǎng)絡(luò)模型復(fù)雜時，計算速度會特別慢。

2012年Alex Krizhevsky等人在提出了AlexNet[2], 并應(yīng)用在大尺寸圖片數(shù)據(jù)集ImageNet上，獲得2012年ImageNet比賽冠軍，極大的推動了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機(jī)視覺領(lǐng)域的發(fā)展。

如?圖所示。

圖5：早期的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理圖像任務(wù)示意

全連接：也稱為多層感知機(jī)。

卷積：在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積層的實現(xiàn)方式是數(shù)學(xué)中定義的互相關(guān)運算。

池化：池化是使用某一位置的相鄰輸出的總體統(tǒng)計特征代替網(wǎng)絡(luò)在該位置的輸出。

dropout：是深度學(xué)習(xí)中一種常用的抑制過擬合的方法，通過隨機(jī)刪除一部分神經(jīng)元。

3 常見的計算機(jī)視覺任務(wù)快速實踐

目前，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷進(jìn)步，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)大規(guī)模的增長，越來越豐富的數(shù)據(jù)集不斷涌現(xiàn)。另外，得益于硬件能力的提升，計算機(jī)的算力也越來越強(qiáng)大。不斷有研究者將新的模型和算法應(yīng)用到計算機(jī)視覺領(lǐng)域。由此催生了越來越豐富的模型結(jié)構(gòu)和更加準(zhǔn)確的精度，同時計算機(jī)視覺所處理的問題也越來越豐富，包括分類、檢測、分割、場景描述、圖像生成和風(fēng)格變換等，甚至還不僅僅局限于2維圖片，包括視頻處理技術(shù)和3D視覺等，應(yīng)用的領(lǐng)域也越來越廣泛。目前主流的計算機(jī)視覺任務(wù)，主要包括圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、OCR、視頻分析和圖像生成等。接下來我們介紹每個任務(wù)，并通過PaddleHub工具快速進(jìn)行實踐。

首先安裝PaddleHub：

In [?]

!pip install paddlehub --upgrade -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

通過以下指令導(dǎo)入依賴包。

In [1]

import paddlehub as hub
import cv2
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

3.1 圖像分類

圖像分類利用計算機(jī)對圖像進(jìn)行定量分析，把圖像或圖像中的像元或區(qū)域劃分為若干個類別中的某一種。

圖像分類是計算機(jī)視覺中重要的基本問題，也是圖像檢測、圖像分割、物體跟蹤、行為分析等其他高層視覺任務(wù)的基礎(chǔ)，在很多領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，包括安防領(lǐng)域的人臉識別和智能視頻分析等，交通領(lǐng)域的交通場景識別，互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域基于內(nèi)容的圖像檢索和相冊自動歸類，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的圖像識別等。

我們通過第一章講解的PaddleHub快速實現(xiàn)圖像分類，使用resnet50_vd_dishes模型識別如下美食圖片，更多模型及實現(xiàn)請參考PaddleHub模型庫

In [22]

classifier = hub.Module(name="resnet50_vd_dishes")
result = classifier.classification(images=[cv2.imread('imgs/test1.jpg')])
print('result:{}'.format(result))

[2022-06-28 1755,454] [ WARNING] - The _initialize method in HubModule will soon be deprecated, you can use the __init__() to handle the initialization of the object

result:[{'白灼蝦': 0.4448080360889435}]

上面介紹了ResNet模型實現(xiàn)了美食分類，除此之外，圖像分類還包含豐富的模型，主要分為CNN骨干網(wǎng)絡(luò)模型和Transformer骨干網(wǎng)絡(luò)模型，每一類又分為部署到服務(wù)器端的高精度模型和部署到手機(jī)等移動端平臺的輕量級系列模型，具有更快的預(yù)測速度，如?圖8?所示：

圖：圖像分類算法

注：如果想了解更多分類模型細(xì)節(jié)，請參考圖像分類開發(fā)套件PaddleClas

3.2 目標(biāo)檢測

對計算機(jī)而言，能夠“看到”的是圖像被編碼之后的數(shù)字，但它很難理解高層語義概念，比如圖像或者視頻幀中出現(xiàn)的目標(biāo)是人還是物體，更無法定位目標(biāo)出現(xiàn)在圖像中哪個區(qū)域。目標(biāo)檢測的主要目的是讓計算機(jī)可以自動識別圖片或者視頻幀中所有目標(biāo)的類別，并在該目標(biāo)周圍繪制邊界框，標(biāo)示出每個目標(biāo)的位置。目標(biāo)檢測應(yīng)用場景覆蓋廣泛，如安全帽檢測、火災(zāi)煙霧檢測、人員摔倒檢測、電瓶車進(jìn)電梯檢測等等。

我們使用PaddleHub檢測模型yolov3_darknet53_vehicles進(jìn)行車輛檢測。

In [24]

vehicles_detector = hub.Module(name="yolov3_darknet53_vehicles")
result = vehicles_detector.object_detection(images=[cv2.imread('imgs/test2.jpg')], visualization=True)

# 結(jié)果保存在'yolov3_vehicles_detect_output/'目錄，可以觀察可視化結(jié)果
img = Image.open(result[0]['save_path'])
plt.figure(figsize=(15,8))
plt.imshow(img)
plt.show()

[2022-06-28 1517,573] [ WARNING] - The _initialize method in HubModule will soon be deprecated, you can use the __init__() to handle the initialization of the object

上面使用單階段目標(biāo)檢測模型YOLOv3實現(xiàn)了車輛檢測，目前目標(biāo)檢測主要分為Anchor based(兩階段和單階段)、Anchor free模型、Transformer系列如?圖?所示：

圖：目標(biāo)檢測算法

其中Anchor是預(yù)先設(shè)定好比例的一組候選框集合，Anchor based方法就是使用Anchor提取候選目標(biāo)框，在特征圖上的每一個點對Anchor進(jìn)行分類和回歸。兩階段模型表示模型分為兩個階段，第一個階段使用anchor回歸候選目標(biāo)框，第二階段使用候選目標(biāo)框進(jìn)一步回歸和分類，輸出最終目標(biāo)框和對應(yīng)的類別。單階段模型無候選框提取過程，直接在輸出層回歸bbox的位置和類別，速度比兩階段模型塊，但是可能造成精度損失。由于需要手工設(shè)計Anchor，并且Anchor匹配對不同尺寸大小的物體不友好，因此發(fā)展出Anchor free模型，不再使用預(yù)先設(shè)定的anchor，通常通過預(yù)測目標(biāo)的中心或者角點，對目標(biāo)進(jìn)行檢測。

注：如果想了解更多目標(biāo)檢測模型細(xì)節(jié)，請參考目標(biāo)檢測開發(fā)套件PaddleDetection

3.3 圖像分割

圖像分割指的是將數(shù)字圖像細(xì)分為多個圖像子區(qū)域的過程，即對圖像中的每個像素加標(biāo)簽，這一過程使得具有相同標(biāo)簽的像素具有某種共同視覺特性。圖像分割的目的是簡化或改變圖像的表示形式，使得圖像更容易理解和分析。圖像分割通常用于定位圖像中的物體和邊界（線，曲線等）。圖像分割的領(lǐng)域非常多，人像分割、車道線分割、無人車、地塊檢測、表計識別等等。

我們通過PaddleHub快速實現(xiàn)圖像分割，使用deeplabv3p_xception65_humanseg預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行人像分割。

In [25]

human_seg = hub.Module(name="deeplabv3p_xception65_humanseg")
result = human_seg.segmentation(images=[cv2.imread('./imgs/test3.jpg')], visualization=True)

# 結(jié)果保存在'humanseg_output/'目錄，可以觀察可視化結(jié)果
img_ori = Image.open('./imgs/test3.jpg')
img = Image.open(result[0]['save_path'])
fig = plt.figure(figsize=(8,8))
# 顯示原圖
ax = fig.add_subplot(1,2,1)
ax.imshow(img_ori)
# 顯示人像分割圖
ax = fig.add_subplot(1,2,2)
ax.imshow(img)
plt.show()

[2022-06-28 1845,298] [ WARNING] - The _initialize method in HubModule will soon be deprecated, you can use the __init__() to handle the initialization of the object

上面使用deeplabv3p識別實現(xiàn)了人像分割，除此之外，圖像分割還包含如?圖所示算法：

圖12：圖像分割算法

注：如果想了解更多圖像分割模型細(xì)節(jié)，請參考圖像分割開發(fā)套件PaddleSeg

3.4 OCR

OCR（Optical Character Recognition，光學(xué)字符識別）是計算機(jī)視覺重要方向之一。傳統(tǒng)定義的OCR一般面向掃描文檔類對象，即文檔場景文字識別(Document Analysis & Recognition，DAR)，現(xiàn)在我們常說的OCR一般指場景文字識別（Scene Text Recognition，STR），主要面向自然場景。OCR技術(shù)有著豐富的應(yīng)用場景，如卡證票據(jù)信息抽取錄入審核、工廠自動化、政府工作醫(yī)院等文檔電子化、在線教育等。

圖：文字識別示意圖

我們通過PaddleHub快速實現(xiàn)OCR任務(wù)，使用chinese_ocr_db_crnn_mobile模型進(jìn)行文字識別。

In [24]

ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_mobile")
result = ocr.recognize_text(images=[cv2.imread('./imgs/test4.jpg')], visualization=True)

# 結(jié)果保存在'ocr_result/'目錄，可以觀察可視化結(jié)果
img = Image.open(result[0]['save_path'])
plt.figure(figsize=(20,20))
plt.imshow(img)
plt.show()

[2022-06-28 1756,761] [ WARNING] - The _initialize method in HubModule will soon be deprecated, you can use the __init__() to handle the initialization of the object
[2022-06-28 1757,665] [ WARNING] - The _initialize method in HubModule will soon be deprecated, you can use the __init__() to handle the initialization of the object