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YOLOv6人脸检测模型
YOLOv6上次(应该是很久以前)发布了一个0.3.1版本,支持人脸检测与五点landmark调用,后来我就下载,想使用一下,发现居然没有文档,也没有例子。但是官方有个infer.py文件是可以调用的,说明这个模型文件应该没问题。下载打开模型文件的输入与输出结构如下:
输出格式8400x16,其中16的输出表示为人脸框+landmark坐标信息。xyxy, conf, cls, lmdks,前面四个是Box信息、后面是置信度与分类得分、最后是10个值五点XY坐标
输出解析顺序
官方代码与参考文档给出的解析顺序,xyxy, conf, cls, lmdks,这部分还有官方的参考文件:
https://github.com/meituan/YOLOv6/blob/yolov6-face/yolov6/core/inferer.py
第110行就是这样说明的,于是我按上述格式一通解析,结果让我崩溃了,输入图像与解析结果如下:
这个时候我才明白为什么这个发布了这么久,网上居然一篇文章关于YOLOv6人脸检测的文章都没有,网上的文章很多都是YOLOv5跟YOLOv7的人脸+Landmark检测,原因一切都是有原因的。
我debug一下,发现预测出来的16个值,只有最后两个值的结果是小于或者等于1的,所以我当时猜想16个顺序应该是:xyxy, lmdks, conf, cls,按照我猜测的顺序我又改下代码,然后直接运行测试,奇迹出现了:
这张图是AI生成的,如有雷同纯属巧合!
整个推理的流程跟YOLOv5、YOLOv6对象检测一样,就是后处理不同,所以附上后处理部分的代码:
def wrap_detection(self, input_image, out_data):
confidences = []
boxes = []
kypts = []
rows = out_data.shape[0]
image_width, image_height, _ = input_image.shape
x_factor = image_width / 640.0
y_factor = image_height / 640.0
sd = np.zeros((5, 2), dtype=np.float32)
sd[0:5] = (x_factor, y_factor)
sd = np.squeeze(sd.reshape((-1, 1)), 1)
# xyxy, lmdks, conf, cls,
for r in range(rows):
row = out_data[r]
conf = row[14]
cls = row[15]
if (conf > 0.25 and cls > 0.25):
confidences.append(conf)
x, y, w, h = row[0].item(), row[1].item(), row[2].item(), row[3].item()
left = int((x - 0.5 * w) * x_factor)
top = int((y - 0.5 * h) * y_factor)
width = int(w * x_factor)
height = int(h * y_factor)
box = np.array([left, top, width, height])
boxes.append(box)
kypts.append(np.multiply(row[4:14], sd))
indexes = cv.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.25, 0.25)
result_confidences = []
result_boxes = []
result_kypts = []
for i in indexes:
result_confidences.append(confidences[i])
result_boxes.append(boxes[i])
result_kypts.append(kypts[i])
return result_kypts, result_confidences, result_boxes