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《Keras 3 ：使用迁移学习进行关键点检测》

作者：Sayak Paul，由 Muhammad Anas Raza
转换为 Keras 3 创建日期：2021/05/02
最后修改时间：2023/07/19
描述：使用数据增强和迁移学习训练关键点检测器。

（i）此示例使用 Keras 3

在 Colab 中查看

GitHub 源

关键点检测包括定位关键对象部分。例如，关键部分的脸包括鼻尖、眉毛、眼角等。这些部件有助于以功能丰富的方式表示底层对象。关键点检测具有包括姿势估计、人脸检测等的应用程序。

在此示例中，我们将使用 StanfordExtra 数据集 StanfordExtra 构建一个关键点检测器使用迁移学习。此示例需要 TensorFlow 2.4 或更高版本，以及 Imgaug 图书馆，可以使用以下命令进行安装：

!pip install -q -U imgaug

数据采集

StanfordExtra 数据集包含 12,000 张狗图像以及关键点和分割图。它是从 Stanford dogs 数据集开发的。可以使用以下命令下载它：

!wget -q http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/images.tar

注释在 StanfordExtra 数据集中以单个 JSON 文件的形式提供，并且需要填写此表单以访问它。这作者明确指示用户不要共享 JSON 文件，此示例尊重此愿望：您应该自己获取 JSON 文件。

JSON 文件应在本地以 .stanfordextra_v12.zip

下载文件后，我们可以提取档案。

!tar xf images.tar
!unzip -qq ~/stanfordextra_v12.zip

进口

from keras import layers
import keras

from imgaug.augmentables.kps import KeypointsOnImage
from imgaug.augmentables.kps import Keypoint
import imgaug.augmenters as iaa

from PIL import Image
from sklearn.model_selection import train_test_split
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import json
import os

定义超参数

IMG_SIZE = 224
BATCH_SIZE = 64
EPOCHS = 5
NUM_KEYPOINTS = 24 * 2  # 24 pairs each having x and y coordinates

加载数据

作者还提供了一个元数据文件，该文件指定了有关关键点，如颜色信息、动物姿势名称等。我们将此文件加载到 DataFrame 中，以提取用于可视化目的的信息。pandas

IMG_DIR = "Images"
JSON = "StanfordExtra_V12/StanfordExtra_v12.json"
KEYPOINT_DEF = (
    "https://github.com/benjiebob/StanfordExtra/raw/master/keypoint_definitions.csv"
)

# Load the ground-truth annotations.
with open(JSON) as infile:
    json_data = json.load(infile)

# Set up a dictionary, mapping all the ground-truth information
# with respect to the path of the image.
json_dict = {
       i["img_path"]: i for i in json_data}

的单个条目如下所示：json_dict

'n02085782-Japanese_spaniel/n02085782_2886.jpg':
{'img_bbox': [205, 20, 116, 201],
 'img_height': 272,
 'img_path': 'n02085782-Japanese_spaniel/n02085782_2886.jpg',
 'img_width': 350,
 'is_multiple_dogs': False,
 'joints': [[108.66666666666667, 252.0, 1],
            [147.66666666666666, 229.0, 1],
            [163.5, 208.5, 1],
            [0, 0, 0],
            [0, 0, 0],
            [0, 0, 0],
            [54.0, 244.0, 1],
            [77.33333333333333, 225.33333333333334, 1],
            [79.0, 196.5, 1],
            [0, 0, 0],
            [0, 0, 0],
            [0, 0, 0],
            [0, 0, 0],
            [0, 0, 0],
            [150.66666666666666, 86.66666666666667, 1],
            [88.66666666666667, 73.0, 1],
            [116.0, 106.33333333333333, 1],
            [109.0, 123.33333333333333, 1],
            [0, 0, 0],
            [0, 0, 0],
            [0, 0, 0],
            [0, 0, 0],
            [0, 0, 0],
            [0, 0, 0]],
 'seg': ...}

在此示例中，我们感兴趣的键是：

img_path
joints

里面总共有 24 个条目。每个条目有 3 个值：joints

x 坐标
y 坐标
关键点的可见性标志（1 表示可见性，0 表示不可见）

正如我们所看到的，包含多个条目，这些条目表示这些关键点没有标记。在此示例中，我们将考虑 non-visible 和未标记的关键点，以便进行小批量学习。joints[0, 0, 0]

# Load the metdata definition file and preview it.
keypoint_def = pd.read_csv(KEYPOINT_DEF)
keypoint_def.head()

# Extract the colours and labels.
colours = keypoint_def["Hex colour"].values.tolist()
colours = ["#" + colour for colour in colours]
labels = keypoint_def["Name"].values.tolist()


# Utility for reading an image and for getting its annotations.
def get_dog(name