基于YOLOv1的口罩佩戴检测

摘 要

近些年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于 Region Proposal 的 R-CNN 系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是 two-stage 的，需要先使用启发式方法（selective search）或者 CNN 网络（RPN）产生 Region Proposal，然后再在 Region Proposal 上做分类与回归。而另一类是 Yolo、SSD 这类 one-stage 算法，其仅仅使用一个 CNN 网络直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法准确度高一些，但是速度慢；第二类算法速度快，但是准确性要低一些。本文介绍的 Yolo 算法，其全称是 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection。这个题目基本上把 Yolo 算法的特点概括了：You Only Look Once 指的是只需要一次 CNN 运算；Unified 指的是这是一个统一的框架，提供 end-to-end 的预测；而 Real-Time 体现 Yolo 算法速度快。
关键词 图像分类；口罩检测；YOLOv1；特征学习；预训练

引言

2019 新冠肺炎疫情爆发，让人们的出行发生了很大的变化——自 1 月 24 日武汉宣布封城之后，各省市陆续启动重大突发公共卫生事件一级响应以控制人口流动。很多城市都已规定必须佩戴口罩、测量体温才能搭乘公共交通。2 月 10 号返工日之前，上海、北京等重点城市也陆续放出新规：出入机场、轨道交通、长途汽车站、医疗卫生机构、商场超市等公共场所，未佩戴口罩者将被劝阻。
2 月 13 日，百度飞桨宣布开源业界首个口罩人脸检测及分类模型。基于此模型，可以在公共场景检测大量的人脸同时，把佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸标注出来，快速识别各类场景中不重视、不注意防护病毒，甚至存在侥幸心理的人，减少公众场合下的安全隐患。同时构建更多的防疫公益应用。

设计理念

整体来看，Yolo 算法采用一个单独的 CNN 模型实现 end-to-end 的目标检测，整个系统如上图所示：首先将输入图片 resize 到 $448\times 448$，然后送入 CNN 网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比 R-CNN 算法是一个统一的框架，其速度更快，而且 Yolo 的训练过程也是 end-to-end 的。
系统将输入图像划分为 $S\times S$ 网格。 如果一个目标的中心落入网格单元，则该网格单元负责检测该目标。每个网格单元预测 $B$ 个 bounding box 和 box 的置信度得分。 这些置信度得分反映了该模型对盒子包含一个对象的信心，以及它认为盒子预测的准确性。 形式上，我们将置信度定义为 $Pr（Object）\times IOU$，$IOU$ 指 intersection over union between the predicted box and the ground truth。 如果该单元格中没有预测对象，则置信度应为零；否则置信度等于 $IOU$。每个 bounding box 由$5$个预测组成：$x$，$y$，$w$，$h$和置信度。$x,y$ 表示 bounding box 相对于网格单元边界的中心；$w,h$ 相对于整个图像预测宽度和高度；最后，置信度表示预测框与真实框之间的$IOU$。
每个网格单元还预测$ C $个条件类概率 $Pr（Clas{s}_i|Object）$。 这些概率以网格单元包含检测对象为条件。 无论 B 的数量如何，仅预测每个网格单元的一组类概率。 在测试时，将条件类别的概率与各个框的置信度预测相乘:
$$Pr(Clas{s}_i|Object)\times Pr(Object)\times IO{U}^{truth}pred=Pr(Clas{s}_i)\times IO{U}^{truth}pred$$
从而得出每个框的某一类的置信度。 这些结果既代表了该类别出现在盒子中的概率，也预测了 bounding box 适合所检测对象的程度。

网络设计

根据以上结构图，输入图像大小为 $448\times 448$，经过若干个卷积层与池化层，变为 $7\times 7\times 1024$ 张量（图一中倒数第三个立方体），最后经过两层全连接层，输出张量维度为 $7\times 7\times 30$，这就是 Yolo v1 的整个神经网络结构，和一般的卷积物体分类网络没有太多区别，最大的不同就是：分类网络最后的全连接层，一般连接于一个一维向量，向量的不同位代表不同类别，而这里的输出向量是一个三维的张量（ $7\times 7\times 30$）。上图中 Yolo 的网络结构，受启发于 GoogLeNet，也是 v2、v3 中 Darknet 的先锋。本质上来说没有什么特别，没有使用 BN 层，用了一层 Dropout。除了最后一层的输出使用了线性激活函数，其他层全部使用 Leaky Relu 激活函数。
论文中还训练了一种快速版本的 YOLO，旨在突破快速物体检测的界限。 Fast YOLO 使用的神经网络具有较少的卷积层（ 9 个而不是 24 个），并且这些层中的过滤器较少。 除了网络的规模外，YOLO 和 Fast YOLO 之间的所有训练和测试参数都相同。

LOSS函数

神经网络结构确定之后，训练效果好坏，由 Loss 函数和优化器决定。Yolo v1 使用普通的梯度下降法作为优化器。这里重点解读一下 Yolo v1 使用的 Loss 函数：

Loss 函数，论文中给出了比较详细的解释。所有的损失都是使用平方和误差公式，暂时先不看公式中的 ${\lambda }_{coord}$与${\lambda }_{noobj}$ ，输出的预测数值以及所造成的损失有:
预测框的中心点$(x,y)$ 。造成的损失是第一行。其中 $1_{ij}^{obj}$ 为控制函数，在标签中包含物体的那些格点处，该值为 1 ；若格点不含有物体，该值为 0。也就是只对那些有真实物体所属的格点进行损失计算，若该格点不包含物体，那么预测数值不对损失函数造成影响。(x, y) 数值与标签用简单的平方和误差。
预测框的宽高$(w,h)$ 。造成的损失是图第二行。$1_{ij}^{obj}$ 的含义一样，也是使得只有真实物体所属的格点才会造成损失。这里对（w, h）在损失函数中的处理分别取了根号，原因在于，如果不取根号，损失函数往往更倾向于调整尺寸比较大的预测框。例如，$20$ 个像素点的偏差，对于 $800\times 600$ 的预测框几乎没有影响，此时的 IOU 数值还是很大，但是对于 $30\times 40$ 的预测框影响就很大。取根号是为了尽可能的消除大尺寸框与小尺寸框之间的差异。
预测框的置信度 C。第三行与第四行。当该格点不含有物体时，该置信度的标签为 0；若含有物体时，该置信度的标签为预测框与真实物体框的 IOU 数值。
物体类别概率 P。第五行。对应的类别位置，该标签数值为1，其余位置为0，与分类网络相同。
此时再来看 ${\lambda }_{coord}$与${\lambda }_{noobj}$ ，Yolo 面临的物体检测问题，是一个典型的类别数目不均衡的问题。其中 49 个格点，含有物体的格点往往只有 3、4 个，其余全是不含有物体的格点。此时如果不采取措施，那么物体检测的 mAP 不会太高，因为模型更倾向于不含有物体的格点。${\lambda }_{coord}$与${\lambda }_{noobj}$ 的作用，就是让含有物体的格点，在损失函数中的权重更大，让模型更加“重视”含有物体的格点所造成的损失。在论文中， ${\lambda }_{coord}$与${\lambda }_{noobj}$ 的取值分别为 5 与 0.5。

参 考 文 献

[]李星辰.融合YOLO检测的多目标跟踪算法[J].计算机工程与科学,2020(4):665-672.
[2]李章维.基于视觉的目标检测方法综述[J].计算机工程与应用,2020(3):1-9.
[3]刘磊.一种YOLO识别与Mean shift跟踪的车流量统计方法[J.制造业自动化,2020(2):16-20.
[4]王沣.人工智能在门窗检测中图纸识别的应用[J].四川水泥,2019(9):137-138.
欢迎大家加我微信交流讨论（请备注csdn上添加）