Компьютерное зрение. Сейчас о нём много говорят, оно много где применяется и внедряется. И как-то давненько на Хабре не выходило обзорных статей по CV, с примерами архитектур и современными задачами. А ведь их очень много, и они правда крутые! Если вам интересно, что сейчас происходит в области Computer Vision не только с точки зрения исследований и статей, но и с точки зрения прикладных задач, то милости прошу под кат. Также статья может стать неплохим введением для тех, кто давно хотел начать разбираться во всём этом, но что-то мешало. Сегодня на Физтехе происходит активная коллаборация «академии» и индустриальных партнёров. В частности, в Физтех-школе Прикладной математики и информатики действуют множество интересных лабораторий от таких компаний, как Сбербанк, Biocad, 1С, Тинькофф, МТС, Huawei.

На написание этой статьи меня вдохновила работа в Лаборатории гибридных интеллектуальных систем, открытой компанией ВкусВилл. У лаборатории амбициозная задача — построить магазин, работающий без касс, в основном при помощи компьютерного зрения. За почти год работы мне довелось поработать над многими задачами зрения, о которых и пойдёт речь в этих двух частях.

Будем двигаться по плану:

1. Мотивация и что вообще происходит
2. Классификация как стиль жизни
3. Архитектуры свёрточных нейросетей: 1000 способов достичь одной цели
4. Визуализация свёрточных нейросетей: покажи мне страсть
5. Я и сам своего рода хирург: извлекаем фичи из нейросетей
6. Держись рядом: representation learning для людей и лиц
7. Часть 2: детектирование, оценка позы и распознавание действий без спойлеров

Мотивация и что вообще происходит

В 2019 году все говорят про искусственный интеллект, четвёртую промышленную революцию и приближение человечества к сингулярности. Круто, классно, но хочется конкретики. Ведь мы с вами любопытные технари, которые не верят в сказки про ИИ, мы верим в формальную постановку задач, математику и программирование. В этой статье мы поговорим о конкретных кейсах применения того самого современного ИИ — о применении deep learning (а именно — свёрточных нейросетей) в множестве задач компьютерного зрения.

Да, мы будем говорить именно про сетки, иногда упоминая некоторые идеи из «классического» зрения (так будем называть набор методов в зрении, которые использовались до нейросетей, однако это ни в коем случае не значит, что сейчас они не используются).

На мой взгляд, первое действительно интересное применение нейросетей в зрении, которое было освещено в СМИ ещё в 1993 году, это распознавание рукописных цифр, реализованное Яном ЛеКуном. Сейчас он один из главных по ИИ в Facebook AI Research, их команда выпустила уже немало полезных Open Source вещей.

Сегодня же зрение применяется во многих сферах. Приведу лишь несколько ярких примеров:

Беспилотные автомобили Tesla и Яндекса

Анализ медицинских снимков и предсказание рака

Игровые приставки: Kinect 2.0 (правда, там ещё используется информация о глубине, то есть RGB-D картинки)

Распознавание по лицу: Apple FaceID (при помощи нескольких датчиков)

Оценка точек лица: маски в Snapchat

Биометрия лица и движений глаз (пример из проекта ФПМИ МФТИ)

Поиск по картинке: Яндекс и Google

Распознавание текста на картинке (Optical Character Recognition)

Дроны и роботы: получение и обработка информации с помощью зрения

Одометрия: построение карты и планирование при перемещении роботов

Улучшение графики и текстур в видеоиграх

Перевод по картинке: Яндекс и Google

Дополненная реальность: Leap Motion (Project North Star) и Microsoft Hololens

Перенос стиля и текстур: Prisma, PicsArt

Я уже не говорю про многочисленные применения в различных внутренних задачах компаний. Facebook, к примеру, применяет зрение ещё и для того, чтобы фильтровать медиаконтент. В проверке качества/повреждений в промышленности тоже используются методы компьютерного зрения.

Дополненной реальности здесь нужно, на самом деле, уделить отдельное внимание, поскольку в скором времени это может стать одной из главных областей применения зрения.

Классификация как стиль жизни

Как я уже говорил, в 90-е годы сетки в зрении выстрелили. Причём выстрелили в конкретной задаче — задаче классификации картинок рукописных цифр (знаменитый датасет MNIST). Исторически сложилось, что именно задача классификации изображений и стала основой при решении почти всех последующих задач в зрении. Рассмотрим конкретный пример:

Задача: На вход дана папка с фотографиями, на каждом фото тот или иной объект: либо кошка, либо собака, либо человек (пусть “мусорных” фоток нет, супер-не-жизненная задача, но надо с чего-то начать). Нужно разложить картинки по трём папкам: /cats, /dogs и /leather_bags /humans, поместив в каждую папку только фото с соответствующими объектами.

Что такое картинка/фотография?

Представим, что с компьютерным зрением мы пока не знакомы, но знаем machine learning. Изображения — это просто числовые тензоры в памяти компьютера. Формализуем задачу в терминах машинного обучения: объекты — это картинки, их признаки — это значения в пикселях, ответ для каждого из объектов — метка класса (кошка, собака или человек). Это в чистом виде задача классификации.

Можно взять какие-нибудь методы из “классического” зрения или “классического” машинного обучения, то есть не нейросети. В основном эти методы заключаются в выделении на изображениях неких особенностей (особых точек) или локальных регионов, которые будут характеризовать картинку (“мешок визуальных слов”). Обычно всё это сводится к чему-то типа SVM над HOG/SIFT.

Но мы здесь собрались, чтобы поговорить о нейросетях, поэтому не хотим использовать придуманные нами признаки, а хотим, чтобы сеть сделала всё за нас. Наш классификатор будет принимать на вход признаки объекта и возвращать предсказание (метку класса). Здесь в качестве признаков выступают значения интенсивности в пикселях (см. модель картинки в под спойлером  выше). Помним, что картинка — это тензор размера (Height, Width, 3) (если она цветная). Сетке при обучении на вход всё это обычно подаётся не по одной картинке и не целым датасетом, а батчами, т.е. небольшими порциями объектов (например, 64 картинки в батче).

Таким образом, сеть принимает на вход тензор размера (BATCH_SIZE, H, W, 3). Можно “развернуть” каждую картинку в вектор-строку из H*W*3 чисел и работать со значениями в пикселях прямо как с признаками в машинном обучении, обычный Multilayer Perceptron (MLP) так и поступил бы, но это, честно говоря, такой себе бейзлайн, поскольку работа с пикселями как с вектор-строкой никак не учитывает, например, трансляционную инвариантность объектов на картинке. Тот же кот может быть как в середине фото, так и в углу, MLP эту закономерность не выучит. Значит нужно что-то по-умнее, например, операция свёртки. И это уже про современное зрение, про свёрточные нейронные сети:

Поскольку сейчас речь об обучении с учителем, для тренировки нейросети нам нужны несколько компонент:

• Данные (уже есть)
• Архитектура сети (самое интересное)
• Функция потерь, которая будет говорить, как нейросети учиться (здесь это будет кросс-энтропия)
• Метод оптимизации (будет менять веса сети в нужную сторону)
• Задать гиперпараметры архитектуры и оптимизатора (например, размер шага оптимизатора, количество нейронов в слоях, коэффициенты регуляризации)

В коде именно это и реализовано, сама свёрточная нейросеть описана в классе Net(). Если хочется не спеша и с начала узнать про свёртки и свёрточные сети, рекомендую лекцию в Deep Learning School (ФПМИ МФТИ) (на русском) на эту тему, и, конечно же, курс Стэнфорда cs231n (на английском).

Deep Learning School — что это?

Если вкратце, то операция свёртки позволяет находить паттерны на изображениях с учётом их вариативности. Когда обучаем свёрточные нейросети (eng: Convolutional Neural Networks), мы, по сути, находим фильтры свёрток (веса нейронов), которые хорошо описывают изображения, причём столь хорошо, чтобы можно было точно определить по ним класс. Способов построить такую сеть придумали много. Больше, чем вы думаете…

Архитектуры свёрточных нейросетей: 1000 способов достичь одной цели

Да-да, ещё один обзор архитектур. Но здесь я постараюсь сделать его максимально актуальным!

Сначала была LeNet, она помогла Яну ЛеКуну распознавать цифры в 1998 году. Это была первая свёрточная нейросеть для классификации. Её основная фишка была в том, что она в принципе стала использовать convolution и pooling операции.

Далее было некоторое затишье в развитии сеток, однако «железо» не стояло на месте, развивались эффективные вычисления на GPU и XLA. В 2012 году появилась AlexNet, она выстрелила в соревновании ILSVRC (ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge).

Обычно различные обзоры архитектур проливают свет на те, что были первыми на ILSVRC с 2010 до 2016 года, и на некоторые отдельные сети. Чтобы не загромождать рассказ, я поместил их под спойлер ниже, постаравшись подчеркнуть основные идеи:

Архитектуры с 2012 по 2015 год

Идеи всех этих архитектур (кроме ZFNet, её обычно мало упоминают) в своё время были новым словом в нейросетях для зрения. Однако и после 2015 было ещё очень много важных улучшений, например, Inception-ResNet, Xception, DenseNet, SENet. Ниже я постарался собрать их в одном месте.

Большинство из этих моделей для PyTorch можно найти здесь, а ещё есть вот такая классная штука.

Вы могли заметить, что всё это дело весит довольно много (хотелось бы 20 MB максимум, а то поменьше), в то время как сейчас повсеместно используют мобильные устройства и приобретает популярность IoT, а значит сетки хочется использовать и там.

Авторы многих статей пошли по пути изобретения быстрых архитектур, я собрал их методы под спойлером ниже:

Цифры во всех таблицах из репозиториев, из таблицы Keras Applications и из этой статьи.

Вы спросите: “Для чего ты написал про весь этот “зоопарк” моделей? И почему всё же задача классификации? Мы же хотим научить машины видеть, а классификация — лишь какая-то узкая задача..”. Дело в том, что нейросети для детектирования объектов, оценки позы/точек, ре-идентификации и поиска по картинке используют в качестве backbone именно модели для классификации, и уже от них зависит 80% успеха.

Но хочется как-то больше доверять CNN, а то напридумывали чёрных коробок, а что «внутри» — не очевидно. Чтобы лучше понимать механизм функционирования свёрточных сетей, исследователи придумали использовать визуализацию.

Визуализация свёрточных нейросетей: покажи мне страсть

Важным шагом к осознанию того, что происходит внутри свёрточных сетей, стала статья «Visualizing and Understanding Convolutional Networks». В ней авторы предложили несколько способов визуализации того, на что именно (на какие части картинки) реагируют нейроны в разных слоях CNN (рекомендую также посмотреть лекцию Стэнфорда на эту тему). Результаты получились весьма впечатляющие: авторы показали, что первые слои свёрточной сети реагируют на какие-то «низкоуровневые вещи» по типу краёв/углов/линий, а последние слои реагируют уже на целые части изображений (см. картинку ниже), то есть уже несут в себе некоторую семантику.

Далее проект по глубокой визуализации от Cornell University и компании продвинул визуализацию ещё дальше, в то время как знаменитый DeepDream научился искажать в интересном стиле (ниже картинка с deepdreamgenerator.com).

В 2017 году вышла очень хорошая статья на Distill, в которой они провели подробный анализ того, что «видит» каждый из слоёв, и совсем недавно (в марте 2019) Google изобрела активационные атласы: своеобразные карты, которые можно строить для каждого слоя сети, что приближает к понимаю общей картины работы CNN.

Если хочется самому поиграться с визуализацией, я бы рекомендовал Lucid и TensorSpace.

Окей, кажется, CNN и правда в некоторой степени можно верить. Нужно научиться использовать это и в других задачах, а не только в классификации. В этом нам помогут извлечение Embedding’ов картинок и Transfer Learning.

Я и сам своего рода хирург: извлекаем фичи из нейросетей

Представим, что есть картинка, и мы хотим найти похожие на неё визуально (так умеет, например, поиск по картинке в Яндекс.Картинки). Раньше (до нейросетей) инженеры для этого извлекали фичи вручную, например, придумывая что-то, что хорошо описывает картинку и позволит её сравнивать с другими. В основном, эти методы (HOG, SIFT) оперируют градиентами картинок, обычно именно эти штуки и называют «классическими» дескрипторами изображений. Особо интересующихся отсылаю к статье и к курсу Антона Конушина (это не реклама, просто курс хороший 🙂

Используя нейросети, мы можем не придумывать самому эти фичи и эвристики, а правильно обучить модель и потом взять за признаки картинки выход одного или нескольких слоёв сети.

Посмотрев на все архитектуры выше поближе, становится понятно, что в CNN для классификации есть два этапа:
1). Feature extractor слои для выделения информативных фич из картинок с помощью свёрточных слоёв
2). Обучение поверх этих фич Fully Connected (FC) слоёв-классификаторов

Embedding’и картинок (фичи) — это как раз про то, что можно брать в качестве информативного описания картинок их признаки после Feature extractor’а свёрточной нейросети (правда их можно по-разному агрегировать). То есть обучили сеть на классификацию, а потом просто берём выход перед классификационными слоями. Эти признаки называют фичами, нейросетевыми дескрипторамиили эмбеддингами картинки (правда обычно эмбеддинги принято в NLP, так как это зрение, я чаще буду говорить фичи). Обычно это какой-то числовой вектор, например, 128 чисел, с которым уже можно работать.

Таким образом, пайплайн решения задачи поиска по картинке может быть устроен просто: прогоняем картинки через CNN, берём признаки с нужных слоёв и сравниваем эти фичи друг с другом у разных картинок. Например, банально считаем Евклидово расстояние этих векторов.

Transfer Learning — широко известная техника эффективного дообучения нейросетей, которые уже обучены на каком-то определённом датасете, под свою задачу. Часто ещё говорят Fine Tuning вместо Transfer Learning, в конспектах Стэнфордского курса cs231n эти понятия разделяют, мол, Transfer Learning — это общая идея, а Fine Tuning — одна из реализаций техники. Нам это в дальнейшем не так важно, главное понимать, что мы просто можем дообучить сеть хорошо предсказывать на новом датасете, стартуя не со случайных весов, а с обученных на каком-нибудь большом по типу ImageNet. Это особенно актуально, когда данных мало, а задачу хочется решить качественно.

Однако просто брать нужные фичи и делать дообучение с датасета на датасет может быть недостаточно, например, для задач поиска похожих лиц/людей/чего-то специфичного. Фотографии одного и того же человека визуально иногда могут быть даже более непохожи, чем фотографии разных людей. Нужно заставить сеть выделять именно те признаки, которые присущи одному человеку/объекту, даже если нам это сделать глазами сложно. Добро пожаловать в мир representation learning.

Держись рядом: representation learning для людей и лиц

Поставим задачи:

• Задача 1: есть галерея (набор) фотографий лиц людей, хотим, чтобы по новому фото сеть умела отвечать либо именем человека из галереи (мол, это он), либо говорила, что такого человека в галерее нет (и, возможно, добавляем в неё нового человека)

• Задача 2: то же самое, но работаем не с фотографиями лиц, а с кропами людей в полный рост

 

Первую задачу обычно называют распознаванием лиц, вторую — ре-идентификацией (сокращённо Reid). Я объединил их в один блок, поскольку в их решениях сегодня используются схожие идеи: для того, чтобы выучивать эффективные эмбеддинги картинок, которые могут справляться и с довольно сложными ситуациями, сегодня используют различные типы лоссов, такие как, например, triplet loss, quadruplet loss, contrastive-center loss, cosine loss.

Ещё есть прекрасные сиамские сети, однако их я, честно, сам не использовал. Кстати, “решает” не только сам лосс, а то, как для него семплировать пары positive’ов и negative’ов, это подчёркивают авторы статьи Sampling matters in deep embedding learning.

Суть всех этих лоссов и сиамских сетей проста — хотим, чтобы картинки одного класса (человека) в латентном пространстве фич (эмбеддингов) были “близко”, а разных классов (людей) — “далеко”. Близость обычно меряется так: берутся эмбеддинги картинок из нейросети (например, вектор из 128 чисел) и либо считаем обычное Евклидово расстояние между этими векторами, либо косинусную близость. Как именно мерить — лучше подбирать на своём датасете/задаче.

Схематично пайплайн решения задач на representation learning выглядит примерно так:

Конкретно по распознаванию лиц есть несколько хороших статей: статья-обзор (MUST READ!), FaceNet, ArcFace, CosFace.

Реализаций тоже немало: dlib, OpenFace, FaceNet repo, да и на Хабре про это уже давно было рассказано. Кажется, за последнее время добавились только ArcFace и CosFace (пишите в комментарии, если я здесь что-то упустил, буду рад узнать что-то ещё).

Однако сейчас больше мода не на распознавание лиц, а на их генерацию, не так ли?

В свою очередь, в задаче ре-идентификации сейчас бурная активность, статьи выходят каждый месяц, люди пробуют разные подходы, что-то работает уже сейчас, что-то пока ещё не очень.

Поясню суть задачи Reid на примере: есть галерея с кропами людей, например, 10 людей, у каждого по 5 кропов (могут быть с разных сторон), то есть 50 фотографий в галерее. Приходит новая детекция (кроп), и надо сказать, какой это человек из галереи или сказать, что его там нет и завести для него новый ID. Задача усложняется тем, что детекции человека приходят с разных ракурсов: спереди, сзади, сбоку, снизу, и плюс камеры, с которых фото приходят, тоже разные (разные освещения/балансы белого и т.д.).

К слову, в нашей лаборатории Reid — одна из ключевых задач. Статей выходит действительно немало, какие-то из них про новый более эффективный лосс, какие-то только про новый способ добычи negative’ов и positive’ов.

Хороший обзор старых методов по Reid есть в статье 2016 года. Сейчас, как я уже писал выше, применяются два подхода — классификация или representation learning. Однако есть специфика задачи, с ней исследователи борются по-разному, например, авторы Aligned Re-Id предложили специальным образом выравнивать фичи (да, они смогли улучшить сеть с помощью динамического программирования), в другой статье предложили применить Generative Adversarial Networks (GAN).

Есть ещё несколько трюков

Из реализаций хочется обязательно упомянуть OpenReid и TorchReid. Обратите внимание на сам код — на мой взгляд, он написан грамотно с точки зрения архитектуры фреймворка, подробнее здесь. Плюс они оба на PyTorch, и в Readme есть много ссылок на статьи по Person Re-identification, это приятно.

Вообще особый спрос на face- и reid-алгоритмы сейчас в Китае (если вы понимаете, о чём я). Мы на очереди? Кто знает…

Слово про ускорение нейросетей

Мы уже говорили о том, что можно просто придумать легковесную архитектуру. Но как быть, если сеть уже обучена и она крута, а сжать её всё равно нужно? В таком случае может помочь один (или все) из следующих методов:

• Дистилляция: раз, два, три
• Квантизация: раз, два
• Прунинг: раз, два

Ну и правило использовать не float64, а, например, float32 никто не отменял. Есть даже свежая статья про low-precision training. Недавно, кстати, Google представил MorphNet, которая (вроде как) помогает автоматически сжимать модель.

А что дальше?

Мы обсудили действительно много полезных и прикладных вещей в DL и CV: классификация, архитектуры сетей, визуализация, эмбеддинги. Однако в современном зрении есть ещё и другие важные задачи: детектирование, сегментация, понимание сцены. Если речь про видео, то хочется объекты трекать во времени, распознавать действия и понимать, что на видео происходит. Именно этим вещам и будет посвящена вторая часть обзора.

Автор: Илья Захаркин
Источник: https://habr.com/

Понравилась статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и заглядывайте по рекламным ссылкам!