deep learning---利用caffe在vgg-face上finetuing自己的人脸数据

Abstract：本文将讲解如何利用自己的人脸数据在vgg-face上finetuing，主要包括数据的生成和文件的设置，以及最后的运行。

1.代码和文件准备

代码caffe：http://caffe.berkeleyvision.org/，这个只要编译好就可以用了，配置编译不用讲，网上有大量的教程。

vgg-face模型：http://www.cppblog.com/guijie/archive/2015/10/14/212015.html。该网页包括caffe，matconvnet，torch三个版本，下载caffe版本即可。

2.数据准备

为了简单我们就用AR数据库作为例子。AR数据库样本如图1所示。



[align=center]图1 AR数据库[/align]

下面分3步来说明如何生成Imdb文件。caffe代码下载出来如图2所示（确保caffe已经编译成功，会出现.build_release文件夹）。就在该目录下建立一个新的文件夹，命名为vggface。



[align=center]图2 编译后的caffe文件夹，里面新建了一个vggface文件夹[/align]

2.1建立数据库和标签文件

数据库和标签文件都保存在vggface文件中。一个命名为train，一个命名为val，表示一个是训练集一个是验证集。标签文件为txt格式的文件，命名为train.txt和val.txt。

train文件夹保存文件如图3(a)所示，train.txt格式如图3(b)，保证每一张图片对应的标签正确。（val也如此）





[align=center]图3 (a)train文件夹中的图片，(b)train.txt为标签文件，包括图片名称和图片的标签。[/align]

2.2建立生成lmdb格式的脚本

先把代码贴出来，这个生成imagenet的lmdb一样。

#!/usr/bin/env sh
# Create the imagenet lmdb inputs
# N.B. set the path to the imagenet train + val data dirs

EXAMPLE=vggface
DATA=vggface
TOOLS=./build/tools

TRAIN_DATA_ROOT=vggface/train/
VAL_DATA_ROOT=vggface/val/

# Set RESIZE=true to resize the images to 256x256. Leave as false if images have
# already been resized using another tool.
RESIZE=true
if $RESIZE; then
RESIZE_HEIGHT=224
RESIZE_WIDTH=224
else
RESIZE_HEIGHT=0
RESIZE_WIDTH=0
fi

if [ ! -d "$TRAIN_DATA_ROOT" ]; then
echo "Error: TRAIN_DATA_ROOT is not a path to a directory: $TRAIN_DATA_ROOT"
echo "Set the TRAIN_DATA_ROOT variable in create_imagenet.sh to the path" \
"where the ImageNet training data is stored."
exit 1
fi

if [ ! -d "$VAL_DATA_ROOT" ]; then
echo "Error: VAL_DATA_ROOT is not a path to a directory: $VAL_DATA_ROOT"
echo "Set the VAL_DATA_ROOT variable in create_imagenet.sh to the path" \
"where the ImageNet validation data is stored."
exit 1
fi

echo "Creating train lmdb..."

GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset.bin \
--resize_height=$RESIZE_HEIGHT \
--resize_width=$RESIZE_WIDTH \
--shuffle \
$TRAIN_DATA_ROOT \
$DATA/train.txt \
$EXAMPLE/face_train_lmdb

echo "Creating val lmdb..."

GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset.bin \
--resize_height=$RESIZE_HEIGHT \
--resize_width=$RESIZE_WIDTH \
--shuffle \
$VAL_DATA_ROOT \
$DATA/val.txt \
$EXAMPLE/face_val_lmdb

echo "Done."

这个脚本仿写即可。注意RESIZE_HEIGHT=224，因为vgg处理的图片的尺寸是224*224的。

现在脚本文件写好了，保存为vggface.sh。我们只需要执行sh vggface.sh(注意自己的执行目录)就可以生成两个新的文件夹，分别为face_train_lmdb和 face_val_lmdb。

2.2生成均值的脚本文件

#!/usr/bin/env sh
# Compute the mean image from the imagenet training lmdb
# N.B. this is available in data/ilsvrc12

EXAMPLE=vggface
DATA=vggface
TOOLS=./build/tools

$TOOLS/compute_image_mean $EXAMPLE/face_train_lmdb \
$DATA/face_mean.binaryproto

echo "Done."

写好上面的脚本文件，保存为make_mean.sh就可以了，一样的执行sh make_mean.sh就生成了face_mean.binaryproto。

通过三步就生成了caffe可以finetuing的文件了。

3.训练网络

第三部分就开始训练网络了，首先需要到vggface的官网上下载vggface的caffe模型（官网还包括matconvnet模型，试过finetuning太慢了，torch没有试过），下载好了，就会有两个文件，一个是VGG_FACE_deploy.prototxt，一个是VGG_FACE.caffemodel。

先建立一个.prototxt文件，命名为vggface_train_test.prototxt即可，把之前VGG_FACE_deploy.prototxt的所有的复制过来，然后加入数据层。代码如下

name: "vggface_train_test.prototxt"
layer {
name: "data"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
include {
phase: TRAIN
}
transform_param {
mirror: true
crop_size: 224
mean_file: "vggface/face_mean.binaryproto"
}
data_param {
source: "vggface/face_train_lmdb"
batch_size: 20
backend: LMDB
}
}
layer {
name: "data"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
include {
phase: TEST
}
transform_param {
mirror: false
crop_size: 224
mean_file: "vggface/face_mean.binaryproto"
}
data_param {
source: "vggface/face_val_lmdb"
batch_size: 20
backend: LMDB
}
}

原文件的第一个layer之前添加即可。拉到文件的最底部，有个num_output: 2622的那一层，这一层主要是概率输出层，就是softmax分类器层。因为vgg训练这个网络，用了2622个人，所以就是2622，现在可以根据自己的人的个数来设置，我用了92个人，把num_output: 2622改为了num_output: 92，并且把name：改为了facefc8。

好了，现在网络搭建好。

现在就开始改solver文件了。如果没有就写一个solver文件，保存为solver.prototxt。如下：

net: "vggface/vggface_train_test.prototxt"
test_iter: 500
test_interval: 500
test_initialization: false
display: 40
average_loss: 40
base_lr: 0.00005
lr_policy: "step"
stepsize: 320000
gamma: 0.96
max_iter: 1000
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0002
snapshot: 500
snapshot_prefix: "vggface/mymodel"
solver_mode: GPU

然后再写一个训练的脚本文件就可以了,命名为vgg_training.sh,如下：

#!/usr/bin/env sh

./build/tools/caffe train \
--solver=vggface/solver.prototxt \
--weights=vggface/VGG_FACE.caffemodel -gpu=0

主要就是weights=vggface/VGG_FACE.caffemodel，这个代表在VGG_FACE.caffemodel上finetuing了。

现在只要执行sh vgg_training.sh就可以在vggface上finetuing了，跑结果模型也会保存在vggface文件夹中，以后方法模型的使用。对模型使用可以用c++调用，也可以用matlab调用，都有例程。训练新模型可以参见：http://blog.csdn.net/hlx371240/article/details/52980104

其他图片分类或者其他任务都可以按照这样的步骤来做。有空再讲讲在matconvent的finetuing吧，因为matconvent主要是在matlab下做的，非常慢，不过效果还行。以后有空再讲讲搭建网络完成其他任务吧。



仰望蓝天，呼吸新鲜空气