face recognition[MobileFaceNet]

本文来自《MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-Time Face Verification on Mobile Devices》，时间线为2018年4月。是北京交通大学和握奇数据公司的作品。
人脸发展至今，效果相比传统方法有了很大的提升，然而受限于机器资源和实时性部署等需求，需要考虑诸如MobileNet等网络的使用。

0 引言

在越来越多的手机和嵌入式设备上，人脸验证变成越来越流行的一个认证技术。然而，现在高准确度的人脸验证模型都是建立在又深又宽的CNN模型上的，并通过各种loss函数去提供有监督训练。而大CNN模型需要较多计算力，这对于移动和嵌入式设备来说，是无法满足的。几个高效的CNN架构，如MobilenetV1，ShuffleNet，MobileNetV2近些年来作为解决移动设备的视觉识别任务。一种简单的方式就是不修改这些CNN结构，直接延用到人脸验证上，而这对于现今的人脸识别榜单上的结果来说，简直不能看。

本文作者提出的模型参数都不到1百万个，且在相同的实验环境下，MobileFaceNets效果是MobileNetV2的2倍多。通过在提炼过的MS-Celeb-1M数据集上采样ArcFace 的loss从头训练，MobileFaceNets模型size只有4MB，且在LFW上获得了99.55%的准确度，在MegaFace挑战1的TAR@FAR10-6上获得了92.59%的准确度，这就可以与那些大CNN模型相比较了。注意到现在的许多方法如剪枝[37]，low-bit 量化[29],和知识蒸馏[16]都可以用来提升MobileFaceNets的效率。

1 本文主要工作

本部分介绍了本文提出的极端高效的CNN模型，以加速移动设备上实时人脸验证，这克服了人脸验证上常见mobile net的不足。为了让结果可复现，采用了ArcFace loss去训练整个人脸验证模型，涉及的部分参数延用参考文献[5]。

1.1 常见移动设备上网络在人脸验证上的不足

在常见的视觉识别任务中使用的mobile网络都有一个全局平均池化层（global average pooling layer，GAP），如MobileNetV1，Shufflenet，Mobilenetv2.对于人脸验证和识别任务，一些研究者[5,14]发现带有全局平均池化的CNN准确度要低于不带有GAP层的网络。不过只是还没有理论性的分析这一结论。这里借助文献[19]的相关描述来分析这一现象。

通常人脸验证流程包含：预处理人脸图片，提取人脸特征，基于特征距离相似性对2张人脸进行匹配。通过采用[5,20,21,22]中的预处理方法，并基于MTCNN进行人脸检测和5个人脸关键点标注并进行对齐，得到每个人脸图片大小112x112，然后通过减去127.5，除以128来进行归一化。最后，一个人脸特征embedding CNN 会将每个对齐后的人脸映射到一个特征向量上，如图1.

不失一般性，下面采用Mobilenetv2作为人脸特征embedding CNN的结构。为了让输出map和原始网络224x224输入一样的size，在第一个卷积层使用stride=1而不是2，因为stride=2会导致准确度较低。所以在全局平均池化层前面的卷积层输出（称为FMap-end）的空间分辨率是7x7。虽然理论上FMap-end角上单元的感受也和中心区域单元的感受野大小是一样的，可是他们处在输入图片的不同位置。如[24]所述，中心区域感受野比其他区域在最后输出上更有影响，且一个感受野内部的这种影响呈现高斯分布。FMap-end的角单元的感受野上有效的感受野size要小于中心单元上的有效感受野。当输入图像时一个对齐的人脸，FMap-end的一个角单元携带比中心单元更少的人脸信息。因此FMap-end上不同的单元对于提取一个人脸特征向量有着不同的重要性。

在MobileNetv2中，平铺后的FMap-end不合适直接用来作为人脸特征，因为维度太高了(62720维)。所以自然做法就是加上全局平均池化层并作为特征向量，而这在许多研究者文献中[5,14]证实准确度也较低，如表2

因为全局平均池化层将FMap-end上每个神经元视为等同重要性，这是不合理的。另一个流行的做法就是将全局平均池化层替换成一个全连接层，以此将FMap-end映射到一个更紧凑的特征向量上，这却会增加整个模型的参数量，即使当维度是128维，Mobilenetv2这个全连接层也会额外增加8百万个参数。所以这个方法本文不采用。

1.2 全局逐深度卷积（Global Depthwise Convolution）

为了让FMap-end中不同的单元有不同的重要性，作者将全局平均池化替换成全局逐深度卷积（global depthwise convolution layer， GDConv）。一个GDConv层就是一个逐深度卷积（如文献[1,25]），其kernel大小等于输入的size，pad=0，stride=1。全局逐深度卷积层的输出为:

这里F是输入的feature map，其size为\(W\times H\times M\)；K是逐深度卷积核，其size为\(W\times H\times M\);G是输出，其size为\(1\times 1\times M\)。其中在G的第\(m\)个通道上只有一个元素\(G_m\)。其中\((i,j)\)表示F和K中的空间位置，m表示通道的索引。
全局逐深度卷积的计算量为：

\[W\cdot H\cdot M \]

当在MobilenetV2的FMap-end后采用全局逐深度卷积，其核为7x7x1280，即有1280个通道。计算代价为62720MAdds(即相乘-相加的操作次数，如[3])，和62720个参数。假设MobilenetV2-GDConv表示带有全局逐深度的Mobilenetv2。当基于CIASIA-Wefface数据集，Arcface loss训练MobileNetV2 和 MobileNetV2-GDConv，后者货得明显更好的准确度。所以MobilenetFaceNet采用GDConv结构。

1.3 MobileFaceNet 结构

现在，详细描述下Mobilefacenet结构。Mobilenetv2中的残差bottlenecks是mobilefacenet的主要构建块。为了方便描述，这里采用[3]中一样的概念。MobileFaceNet的结构如表1.

特别的，在MobileFaceNet中的bottleneck的扩展因子比Mobilenetv2中更小一些。且使用PReLU作为激活函数，比ReLU更好。另外，在网络开始就使用了一个快速下采样的策略，在后几层卷积层采用较早维度约间策略，一个线性1x1的卷积层然后接上一个线性全局逐深度卷积层作为特征输出层。在训练中采用BN。然后再部署之前采用BN折叠（如[29]中3.2部分）。

MobileFaceNet网络的计算量是221百万MAdds和0.99百万的参数量。框架进一步细节如下，为了减少计算量，将输入从112x112减少到112x96或者直接96x96。为了减少参数量，移除了MobileFaceNet中GDConv后面的1x1卷积层，此时网络命名为MobileFaceNet-M。从MobileFaceNet-M，移除GDConv前面的1x1卷积层，进一步减少网络结构，此时网络命名为MobileFaceNet-S。这三个网络的性能在下面做详细比较。

2 实验及分析

2.1 训练参数配置和LFW与AgeDB上结果对比

作者采用MobileNetv1，ShuffleNet，MobileNetv2（第一个卷积层stride=1，因为stride=2时候准确度很低）作为baseline模型。所有的MobileFaceNet模型和baseline模型基于CASIA-Webface数据集上从头开始训练，采用ArcFace loss。权值衰减超参为0.0005，在全局操作后的权值衰减超参为0.0004。使用动量为0.9的SGD优化模型，batchsize为512.学习率开始为0.1，然后再36K，52K，58K迭代次数时分别除以10。最终迭代次数为60K次。然后如表2中结果，基于LFW和AgeDB-30进行结果对比。

如之前表2所示，MobileFaceNet获得明显更好的结果，且速度更快。96x96输入的MobileFaceNet速度最快。为了验证极端性能，MobileFaceNet，MobileFaceNet（112x96），MobileFaceNet（96x96）基于干净的MS-Celeb-M训练集，ArcFace loss进行训练。结果如表3.

2.2 在MegaFace挑战上结果


本文中采用Facescrub[36]数据集作为测试集去评估MobileFaceNet在Megaface挑战1上的结果。表4给出了结果，其中以0.5百万张图片作为阈值区分是large protocol还是small protocol。

reference：

  1. Howard, A. G., Zhu, M., Chen, B., Kalenichenko, D., Wang, W., Weyand, T., et al.: Mobilenets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications. CoRR, abs/1704.04861 (2017)
  2. Zhang, X., Zhou, X., Lin, M., Sun, J.: Shufflenet: An extremely efficient convolutional neural network for mobile devices. CoRR, abs/1707.01083 (2017)
  3. Sandler, M., Howard, A., Zhu, M., Zhmoginov, A., Chen, L.C.: MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks. CoRR, abs/1801.04381 (2018)
  4. Guo, Y., Zhang, L., Hu, Y., He, X., Gao, J.: Ms-celeb-1m: A dataset and benchmark for large-scale face recognition. arXiv preprint, arXiv: 1607.08221 (2016)
  5. Deng, J., Guo, J., Zafeiriou, S.: ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition. arXiv preprint, arXiv: 1801.07698 (2018)
  6. Huang, G.B., Ramesh, M., Berg, T., et al.: Labeled faces in the wild: a database for studying face recognition in unconstrained environments. (2007)
  7. Kemelmacher-Shlizerman, I., Seitz, S. M., Miller, D., Brossard, E.: The megaface benchmark: 1 million faces for recognition at scale. In: CVPR (2016)
  8. Moschoglou, S., Papaioannou, A., Sagonas, C., Deng, J., Kotsia, I., Zafeiriou, S.: Agedb: The first manually collected in-the-wild age database. In: CVPRW (2017)
  9. Iandola, F. N., Han, S., Moskewicz, M.W., Ashraf, K., Dally, W.J., Keutzer, K.: Squeezenet: Alexnet-level accuracy with 50x fewer parameters and 0.5 mb model size. arXiv preprint, arXiv:1602.07360 (2016)
  10. Krizhevsky, A., Sutskever, I., Hinton, G.E.: Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In: NIPS (2012)
  11. Deng, J., Dong, W., Socher, R., Li, L.J., Li, K., Fei-Fei, L.: ImageNet: a large-scale hierarchical image database. In: CVPR. IEEE (2009)
  12. Russakovsky, O., Deng, J., Su, H., et al.: Imagenet large scale visual recognition challenge. Int. J. Comput. Vis. 115, 211–252 (2015)
  13. Zoph, B., Vasudevan, V., Shlens, J., Le, Q.V.: Learning transferable architectures for scalable image recognition. arXiv preprint, arXiv:1707.07012 (2017)
  14. Wu, X., He, R., Sun, Z., Tan, T.: A light cnn for deep face representation with noisy labels. arXiv preprint, arXiv:1511.02683 (2016)
  15. Wu, B., Wan, A., Yue, X., Jin, P., Zhao, S., Golmant, N., et al.: Shift: A Zero FLOP, Zero Parameter Alternative to Spatial Convolutions. arXiv preprint, arXiv: 1711.08141 (2017)
  16. Hinton, G. E., Vinyals, O., Dean, J.: Distilling the knowledge in a neural network. In arXiv:1503.02531 (2015)
  17. Luo, P., Zhu, Z., Liu, Z., Wang, X., Tang, X., Luo, P., et al.: Face Model Compression by Distilling Knowledge from Neurons. In: AAAI (2016)
  18. Schroff, F., Kalenichenko, D., Philbin, J.: Facenet: a unified embedding for face recognition and clustering. In: CVPR (2015)
  19. Long, J., Zhang, N., Darrell, T.: Do convnets learn correspondence? Advances in Neural Information Processing Systems, 2, 1601-1609 (2014)
  20. Liu, W., Wen, Y., Yu, Z., Li, M., Raj, B., Song, L.: Sphereface: Deep hypersphere embedding for face recognition. In: CVPR (2017)
  21. Wang, F., Cheng, J., Liu, W., Liu, H.: Additive margin softmax for face verification. IEEE Signal Proc. Let., 25(7), 926-930 (2018)
  22. Wang, H., Wang, Y., Zhou, Z., Ji, X., Gong, D., Zhou, J., et al.: CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition. In arXiv: 1801.0941 (2018)
  23. Zhang, K., Zhang, Z., Li, Z., Qiao, Y.: Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks. IEEE Signal Proc. Let., 23(10):1499–1503, 2016.
  24. Luo, W., Li, Y., Urtasun, R., Zemel, R.: Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks. In: NIPS (2016)
  25. Chollet, F.: Xception: Deep learning with depthwise separable convolutions. arXiv preprint, arXiv:1610.02357 (2016)
  26. Yi, D., Lei, Z., Liao, S., Li, S. Z.: Learning face representation from scratch. arXiv preprint, arXiv:1411.7923 (2014)
  27. He, K., Zhang, X., Ren, S., Sun, J.: Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification. In: CVPR (2015)
  28. Ioffe, S., Szegedy, C.: Batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. In: International Conference on Machine Learning (2015)
  29. Jacob, B., Kligys, S., Chen, B., Zhu, M., Tang, M., Howard, A., et al.: Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference. arXiv preprint, arXiv: 1712.05877 (2017)
  30. NCNN: a high-performance neural network inference framework optimized for the mobile platform, https://github.com/Tencent/ncnn, the version in Apr 20, 2018.
  31. Taigman, Y., Yang, M., Ranzato, M., et al.: DeepFace: closing the gap to human-level performance in face verification. In: CVPR (2014)
  32. Omkar M Parkhi, Andrea Vedaldi, Andrew Zisserman, et al, “Deep face recognition,” In BMVC, volume 1, page 6, 2015.
  33. Sun, Y., Wang, X., Tang, X.: Deeply learned face representations are sparse, selective, and robust. In: Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2892–2900 (2015).
  34. Wen, Y., Zhang, K., Li, Z., Qiao, Y.: A discriminative feature learning approach for deep face recognition. In: ECCV (2016)
  35. Deng, W., Chen, B., Fang, Y., Hu, J.: Deep Correlation Feature Learning for Face Verification in the Wild. IEEE Signal Proc. Let., 24(12), 1877 – 1881 (2017)
  36. Ng, H. W., Winkler, S.: A data-driven approach to cleaning large face datasets. In: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 343–347 (2014)
  37. Han, S., Mao, H., Dally, W. J.: Deep compression: Compressing deep neural network with pruning, trained quantization and Huffman coding. CoRR, abs/1510.00149 (2015)
  38. He, K., Zhang, X., Ren, S., Sun, J.: Deep residual learning for image recognition. In: CVPR (2016)
posted @ 2018-12-23 21:51  仙守  阅读(7008)  评论(0)  编辑  收藏  举报