MTCNN理论笔记

Multi-task Cascaded Convolutional Networks (MTCNN)

开源资源：

论文链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1604/1604.02878.pdf

Github链接(tensorflow版本)：https://github.com/AITTSMD/MTCNN-Tensorflow

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1. MTCNN训练过程

1.1 data

input： resized image(pnet: 12x12x3, rnet: 24x24x3, onet:48x48x3)
label: image is face or not(bool)
roi: bbox in raw image(各层输入图像中人脸位置框图坐标)
landmark: landmark in raw image(各层输入图像中人脸特征点的位置坐标)

1.2 loss function

上式中:
Loss_MTCNN：各个网络对应的损失函数。
Loss_det：判断矩形框内是否为人脸(softmax)，分类。
Loss_roi：人脸框位置(square)，回归
Loss_landmark：特征点位置(square)，回归
：各结构损失占比(以onet为例，onet注重人脸校准，所以人脸特征点部分损失占比较高)
pnet：_MTCNN:_roi:_landmark = 1:0.5:0.5
rnet：_MTCNN:_roi:_landmark = 1:0.5:0.5
onet：_MTCNN:_roi:_landmark = 1:0.5:1

1.3 Proposal Net

       将所有训练样本resize为shape=(12x12x3)的图像，通过两层卷积层后用[in_channel, shape, shape, out_channel]为[16,3,3,32]的卷积层将feature_map转变为shape=(1x1x32)，最后通过3个不同输出通道的1x1卷积核得到pnet输出。
       pnet层输出分为3部分：1). face classification：输入图像为人脸图像的概率 2). bounding box：输出矩形框位置信息 3). facial landmark localization：输入人脸样本的5个关键点位置。

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trick

       没有将网络输出做flatten，而是直接将卷积层结果作为pnet输出。倒数第二层卷积层kernel选择为[16,3,3,32]，该层输出的feature_map结构为(1x1x32)，而不是通常的flatten向量。主要是因为在应用端，每一个输入图像都是尺度不一的。如果增加flatten层，当尺度不一的图像输入pnet时，flatten层的特征向量也会不等长。而利用卷积层能将不同size的输入图像最终输出为shape=(1x?x?x10)的feature层，即每个scale的图像会得到(?x?)个候选框，具体细节在应用层展开。

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1.4 Refinement Net

       输入数据：所有训练样本resize为shape=(24x24x3)后的图像；输出结果：分为3部分：1). face classification：输入图像为人脸图像的概率 2). bounding box：输出矩形框位置信息 3). facial landmark localization：输入人脸样本的5个关键点位置。

1.5 Output Net

       输入数据：所有训练样本resize为shape=(48x48x3)后的图像；输出结果：分为3部分：1). face classification：输入图像为人脸图像的概率 2). bounding box：输出矩形框位置信息 3). facial landmark localization：输入人脸样本的5个关键点位置。

1.6 Summary

       从pnet到rnet再到onet，网络的输入图像尺寸越来越大，结构越来越深，提取的特征也越具有表现能力。通过不同的损失函数结构设计，每个网络在应用端实现不同的功能。

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2. MTCNN应用过程

2.1 MTCNN作用

MTCNN应用主要步骤：
step1：将原始图像按一定scale缩小，直到resized image的尺寸小于min_image_size。得到多个不同尺寸的输入图像。
step2：将所有尺寸的输入图像输入pnet中，每个图像输出为(1,?,?,10)，共多个候选框，通过det输出prob和nms去重后保留剩余的所有候选图。
step3：将pnet保留下的所有候选图resize到(24,24,3)，将所有resized图像输入rnet，得到每幅图像对应的prob和bbox，将每幅图的bbox映射到原图中，通过det输出prob和nms去重后保留剩余的所有候选图。
step4：将rnet保留下的所有候选图resize到(48,48,3)，将所有resized图像输入onet，得到每幅图像对应的prob和bbox，将每幅图的bbox映射到原图中，通过det输出prob和nms去重后保留剩余的所有候选图。

2.2 Proposal Net

PNet流程
HyperParameter
min_face_size：用于限制检测人脸的最小图像尺寸，小于min_face_size的图像将不会进行人脸检测。
scale_factor：face image pyramid 图像缩小尺度，图像迭代缩小尺度，直到图像尺寸小于训练网络所用的图像尺度12。
pnet_threshold：阈值，检测出的bbox图像为人脸的概率大于pnet_threshold会被保留，进行下一步筛选。

note：假设原始图像大小为 h x w，且ms = min(h,w)，scale_factor为尺度变换因子，mfsize为最小图像尺寸，12/mfsize为图像缩小的初始尺度，k为满足不等式的最大正数。
如上情形，将有image pyramid将有k个不同尺度的图像组成，将这些图像送入pnet，每幅图像的返回值shape均为(1x?x?x10)，所有这些候选图满足门限值和nms后，剩余的bbox在原始图像中截取的部分将作为rnet的输入。

2.3 Refinement Net

       每幅图像输入rnet，得到1维输出向量，包含：1)该框图为人脸的概率，2)该框图的位置信息，3)该图像中的5个特征点位置信息。最后选取所有输入图像中满足rnet阈值和nms的候选框截取的图像作为onet的输入。

2.4 Output Net

       onet在rnet基础上做优化，应用端流程与rnet大致一致。