干貨 ｜ 基于 OpenVINO 的交互式人臉檢測演示
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前言
本文主要針對英特Openvino提供的開(kāi)源模型演示交互式人臉檢測應用：展示了使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )應用于面部識別的對象檢測任務(wù)。該演示執行了四個(gè)并行推理過(guò)程，用于同時(shí)運行的“年齡/性別識別”，“頭部姿勢估計”，“情緒識別”和“面部標志檢測”網(wǎng)絡(luò )。在本應用的演示中使用以下5個(gè)預訓練的模型。
交互式人臉檢測模型設計5個(gè)預訓練模型，具體如下： face-detection-adas-0001，這是查找人臉的主要檢測網(wǎng)絡(luò ) age-gender-recognition-retail-0013，它會(huì )在第一個(gè)模型的結果之上執行，并報告檢測到的每個(gè)面孔的估計年齡和性別 head-pose-estimation-adas-0001在第一個(gè)模型的結果之上執行，并報告以Tait-Bryan角度估計的頭部姿勢 emotions-recognition-retail-0003，它會(huì )在第一個(gè)模型的結果之上執行，并報告每個(gè)檢測到的臉部的情緒 facial-landmarks-35-adas-0002，它是在第一個(gè)模型的結果之上執行的，并報告估計的面部標志的標準化坐標 -模型使用目的和下載鏈接 通過(guò)OpenCV 提供視頻輸入支持 通過(guò)人臉檢測網(wǎng)絡(luò )可視化生成的人臉邊界框 可視化每個(gè)檢測到的臉部的年齡/性別，頭部姿勢，情感信息和面部標志位置 模型（bin文件和xml文件）下載鏈接（本文以FP16為例，其他格式模型應用可以參考本文）
a) 通過(guò)OpenCV 提供視頻輸入支持 b) 通過(guò)人臉檢測網(wǎng)絡(luò )可視化生成的人臉邊界框 c) 可視化每個(gè)檢測到的臉部的年齡/性別，頭部姿勢，情感信息和面部標志位置 d) 模型（bin文件和xml文件）下載鏈接（本文以FP16為例，其他格式模型應用可以參考本文）
| 序號 | 模型名稱(chēng) | 鏈接 |
|---|---|---|
| 1 | face-detection-adas-0001 | https://download.01.org/opencv/2020/openvinotoolkit/2020.2/open_model_zoo/models_bin/2/face-detection-adas-0001/FP16/ |
| 2 | age-gender-recognition-retail-0013 | https://download.01.org/opencv/2020/openvinotoolkit/2020.2/open_model_zoo/models_bin/2/age-gender-recognition-retail-0013/FP16/ |
| 3 | head-pose-estimation-adas-0001 | https://download.01.org/opencv/2020/openvinotoolkit/2020.2/open_model_zoo/models_bin/2/ head-pose-estimation-adas-0001/FP16/ |
4 emotions-recognition-retail-0003 https://download.01.org/opencv/2020/openvinotoolkit/2020.2/open_model_zoo/models_bin/2/ emotions-recognition-retail-0003/FP16/ 5 The Godfatherfacial-landmarks-35-adas-0002 https://download.01.org/opencv/2020/openvinotoolkit/2020.2/open_model_zoo/models_bin/2/ facial-landmarks-35-adas-0002/FP16/
運行模型的方法
a) 該應用程序讀取命令行參數，并根據推理引擎的選項最多加載五個(gè)網(wǎng)絡(luò )。 b) 該應用程序從OpenCV VideoCapture獲取幀（可以通過(guò)攝像頭也可以通過(guò)視頻）。 c) 該應用程序在人臉檢測網(wǎng)絡(luò )上執行推理。 d) 如果在命令行中指定了年齡/性別，頭姿勢，情緒和面部地標檢測網(wǎng)絡(luò )，則應用程序將同時(shí)執行四個(gè)推斷。 e) 可以使用異步API新的“推斷請求”。
使用該-h選項運行應用程序會(huì )輸出幫助信息： ./interactive_face_detection_demo -h 推理引擎： API版本............ <版本> 構建.................. <數字> Interactive_face_detection_demo [OPTION] 選項： -h打印用法消息 -i“ <路徑>”是必需的。視頻文件的路徑（指定“ cam”以用于攝像機）。 -o“ <路徑>”可選。輸出視頻文件的路徑。 -m“ <路徑>”必需。具有經(jīng)過(guò)訓練的人臉檢測模型的.xml文件的路徑。 -m_ag“ <路徑>”可選。具有經(jīng)過(guò)訓練的年齡/性別識別模型的.xml文件的路徑。 -m_hp“ <路徑>”可選。具有經(jīng)過(guò)訓練的頭部姿勢估計模型的.xml文件的路徑。 -m_em“ <路徑>”可選。具有經(jīng)過(guò)訓練的情緒識別模型的.xml文件的路徑。 -m_lm“ <路徑>”可選。具有經(jīng)過(guò)訓練的面部地標估計模型的.xml文件的路徑。 -l“ <absolute_path>”對于CPU自定義層是必需的。使用內核實(shí)現的共享庫的絕對路徑。 要么 -c“ <absolute_path>”是GPU自定義內核所必需的。具有內核描述的.xml文件的絕對路徑。 -d“ <設備>”可選。人臉檢測網(wǎng)絡(luò )的目標設備（可用設備列表如下所示）。默認值為CPU。使用“ -d HETERO：<逗號分隔的設備列表>”格式來(lái)指定HETERO插件。該演示將為指定的設備尋找合適的插件。 -d_ag“ <設備>”可選。年齡/性別識別網(wǎng)絡(luò )的目標設備（可用設備列表如下所示）。默認值為CPU。使用“ -d HETERO：<逗號分隔的設備列表>”格式來(lái)指定HETERO插件。該演示將為指定的設備尋找合適的插件。 -d_hp“ <設備>”可選。頭部姿勢估計網(wǎng)絡(luò )的目標設備（可用設備列表如下所示）。默認值為CPU。使用“ -d HETERO：<逗號分隔的設備列表>”格式來(lái)指定HETERO插件。該演示將為指定的設備尋找合適的插件。 -d_em“ <設備>”可選。情緒識別網(wǎng)絡(luò )的目標設備（可用設備列表如下所示）。默認值為CPU。使用“ -d HETERO：<逗號分隔的設備列表>”格式來(lái)指定HETERO插件。該演示將為指定的設備尋找合適的插件。 -d_lm“ <設備>”可選。面部地標估計網(wǎng)絡(luò )的目標設備（可用設備列表如下所示）。默認值為CPU。使用“ -d HETERO：<逗號分隔的設備列表>”格式來(lái)指定HETERO插件。該演示將為指定的設備尋找合適的插件。 -n_ag“ <num>”可選。年齡/性別識別網(wǎng)絡(luò )最多可同時(shí)處理的面部數量（默認為16） -n_hp“ <num>”可選。頭部姿勢估計網(wǎng)絡(luò )的最大同時(shí)處理的面部數（默認為16） -n_em“ <num>”可選。情緒識別網(wǎng)絡(luò )可同時(shí)處理的最大臉數（默認為16） -n_lm“ <num>”可選?！叭四樀貥斯烙嫛本W(wǎng)絡(luò )最多可同時(shí)處理的人臉數量（默認為16） -dyn_ag可選。為年齡/性別識別網(wǎng)絡(luò )啟用動(dòng)態(tài)批量大小 -dyn_hp可選。為“頭姿勢估計”網(wǎng)絡(luò )啟用動(dòng)態(tài)批次大小 -dyn_em可選。為情緒識別網(wǎng)絡(luò )啟用動(dòng)態(tài)批量大小 -dyn_lm可選。為面部地標估計網(wǎng)絡(luò )啟用動(dòng)態(tài)批量 -async可選。啟用異步模式 -no_wait可選。不后的按鍵要等待最。 -no_show可選。不顯示已處理的視頻。 -pc可選。啟用每層性能報告 -r可選。將推斷結果輸出為原始值 -t可選。檢測的概率閾值 -bb_enlarge_coef可選。放大/縮小檢測到的面部周?chē)倪吙虺叽绲南禂?/span> -dx_coef可選。使邊界框沿檢測軸沿Ox軸移動(dòng)的系數 -dy_coef可選。沿Oy軸圍繞檢測到的臉部移動(dòng)邊界框的系數 -fps可選。播放視頻的最大FPS -loop_video可選。啟用循環(huán)播放視頻 -no_smooth可選。不平滑人物屬性 -no_show_emotion_bar可選。不顯示情緒吧 -u可選。最初顯示的監視器列表。 在選項列表為空的情況下運行應用程序會(huì )產(chǎn)生上面給出的用法消息和錯誤消息。 注意：在使用經(jīng)過(guò)訓練的模型運行演示之前，請確保下載openvino模型推理引擎格式（* .xml + * .bin）。
a) 打開(kāi)命令行窗口，設置環(huán)境變量并測試是否可以成功導入opencv cd “C:Program Files (x86)IntelSWToolsopenvinobin” setupvars.bat python import cv2 b) 找到安裝路徑下的interactive_face_detection_demo目錄 C:UsersxxxDocumentsIntelOpenVINOomz_demos_buildintel64Releaseinteractive_face_detection_demo.exe c) 確保5個(gè)pre-trained模型下載成功 face-detection-adas-0001l age-gender-recognition-retail-0013 head-pose-estimation-adas-0001 emotions-recognition-retail-0003 facial-landmarks-35-adas-0002 d) 理解參數，創(chuàng )建face-age-emotion-head.bat，并Run bat文件 C:UsersxxxDocumentsIntelOpenVINOomz_demos_buildintel64Releaseinteractive_face_detection_demo.exe ^ -m C:mydownloadintelface-detection-retail-0004FP16face-detection-retail-0004.xml ^ -m_ag C:mydownloadintelage-gender-recognition-retail-0013FP16age-gender-recognition-retail-0013.xml ^ -m_em C:mydownloadintelemotions-recognition-retail-0003FP16emotions-recognition-retail-0003.xml ^ -m_lm C:mydownloadintelfacial-landmarks-35-adas-0002FP16facial-landmarks-35-adas-0002.xml ^ -m_hp C:mydownloadintelhead-pose-estimation-adas-0001FP16head-pose-estimation-adas-0001.xml ^ #-i "cam" ^（使用攝像頭） -i C:Tempsample-videos-masterfbb.avi ^（使用視頻文件） -d CPU ^ -d_ag CPU ^ -d_em CPU ^ -d_lm MYRIAD ^（如果有，使用intel 2代神經(jīng)計算棒） -d_hp CPU ^ e) 結果輸出（以在CPU推斷為例）
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