MSCNN

基于MSCNN的人群密度估计：

网络结构

网上已经有很多介绍mscnn网络结构的文章了，我就不再赘述。只说一下网络中Multi-Scale Blob结构的实现，在keras中实现很简单，看看源码就很容易理解了。论文中分了两种msb结构，一种是正常的，一个块中包含4个卷积层，卷积核大小分别是（9,7,5,3）；还有一个称为mini msb块，包含3个卷积层，卷积核的大小为（7,5,3）。MSCNN的网络模型的代码主要参考了https://www.jianshu.com/p/29a213f22b40，特此感谢！在输出层千万不能使用relu，否则会导致预测的输出全部为0，而且损失值还在一直下降！在最后的输出层我试过relu(sigmoid(x))、relu(tanth(x))、sigmoid(x)、tanth(x)，最终还是tanth(x)靠谱！

def MSB(filter_num):
    def f(x):
        params = {
            'strides': 1,
            'activation': 'relu',
            'padding': 'same',
            'kernel_regularizer': l2(5e-4)
        }
        x1 = Conv2D(filters=filter_num, kernel_size=(9, 9), **params)(x)
        x2 = Conv2D(filters=filter_num, kernel_size=(7, 7), **params)(x)
        x3 = Conv2D(filters=filter_num, kernel_size=(5, 5), **params)(x)
        x4 = Conv2D(filters=filter_num, kernel_size=(3, 3), **params)(x)
        x = concatenate([x1, x2, x3, x4])
        x = BatchNormalization()(x)
        return x
    return f
    
def MSB_mini(filter_num):
    def f(x):
        params = {
            'strides': 1,
            'activation': 'relu',
            'padding': 'same',
            'kernel_regularizer': l2(5e-4)
        }
        x2 = Conv2D(filters=filter_num, kernel_size=(7, 7), **params)(x)
        x3 = Conv2D(filters=filter_num, kernel_size=(5, 5), **params)(x)
        x4 = Conv2D(filters=filter_num, kernel_size=(3, 3), **params)(x)
        x = concatenate([x2, x3, x4])
        x = BatchNormalization()(x)
        x = Activation('relu')(x)
        return x
    return f

然后在主干网将这两种块有机的结合起来

def MSCNN(input_shape):    
    input_tensor = Input(shape=input_shape)
    # block1
    x = Conv2D(filters=64, kernel_size=(9, 9), strides=1, padding='same', activation='relu')(input_tensor)
    # block2
    x = MSB(4*16)(x)
    x = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2))(x)
    # block3
    x = MSB(4*32)(x)
    x = MSB(4*32)(x)
    x = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2))(x)

    x = MSB_mini(3*64)(x)
    x = MSB_mini(3*64)(x)
    # x = MSB(4*64)(x)

    x = Conv2D(1000, (1, 1), activation='relu', kernel_regularizer=l2(5e-4))(x)

    x = Conv2D(1, (1, 1), activation='tanh')(x)

    model = Model(inputs=input_tensor, outputs=x)
    return model

关于损失函数

论文中直接使用了mse作为损失函数，我就不写公式了，体现在代码中就一行。keras支持多种损失函数，具体请参加官方文档。这里想多啰嗦一句，keras对用户很友好，封装了很多API，极大的减少了代码量而且结构清晰，但是这样对于初学者来说，在享受便捷的同时却缺少了对细节的理解，不利于成长！如果想对深度学习有更深入的理解，而不是仅成为一个名副其实的“调包侠”，还是乖乖的先使用tf的原生API来写比较好，对于理解模型和公式都有好处！(在实际中的一点感悟，还请莫笑)

model.compile(optimizer=Adam(lr=3e-4), loss='mse')

另一种损失函数
在使用MSE作为损失函数的时候，只考虑了像素误差，而忽略了估计密度图和真实密度图之间的全局和局部的相关性。中科院提出的DS Net中使用了多尺度密度水平一致性损失。给出的公式如下：

其中 s 是用于一致性检查的尺度级别数，P 是平均池化操作， $k_{j}$ 为平均池化的指定输出大小。在论文中作者采用三个尺度级别，每个输出尺寸分别为 1×1、2×2 和 4×4。输出大小为 1×1 的第一个尺度级别捕获密度水平的全局特征，而其他两个尺度级别表示图像块的局部密度水平。MSE的损失函数如下：

则总的损失函数为上式两个损失的加权求和
$L = L_{e} + \lambda L_{c}$ 其中 $\lambda$ 取100或1000
这篇论文没有给出源码，我自己写了实现，不过我的最终效果同直接使用mse区别不大，也可能是因为我没有使用论文中的DS Net的原因。

def get_avgpoolLoss(y_true, y_pred, k):
    loss = KTF.mean((abs(AveragePooling2D(pool_size=(k, k), strides=(1, 1))(y_true) -
                AveragePooling2D(pool_size=(k, k), strides=(1, 1))(y_pred)))) / k
    return loss


def denseloss(y_true, y_pred, e=1000):
    Le = KTF.mean(KTF.square(y_pred-y_true), axis=-1)
    Lc = get_avgpoolLoss(y_true, y_pred, 1)
    Lc += get_avgpoolLoss(y_true, y_pred, 2)
    Lc += get_avgpoolLoss(y_true, y_pred, 4)
    shp = KTF.get_variable_shape(y_pred)
    Lc = Lc / (shp[1] * shp[2])
    return Le + e * Lc

使用的时候，直接将损失函数的名称改为denseloss即可

model.compile(optimizer=Adam(lr=3e-4), loss=denseloss)

网络训练

将数据生成器写好后，直接训练即可。数据的生成请参看数据集制作和数据生成器

def get_callbacks():    
    early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=20)
    reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='loss', factor=0.1, patience=5, min_lr=1e-7, verbose=True)
    models_path = os.path.join(ROOT_DIR, 'models')
    if not os.path.exists(models_path):
        os.mkdir(models_path)
    model_checkpoint = ModelCheckpoint(os.path.join(models_path, 'mscnn_model_weights.h5'), monitor='val_loss',
                                       verbose=True, save_best_only=True, save_weights_only=True)
    callbacks = [early_stopping, reduce_lr, model_checkpoint, TensorBoard(log_dir='../tensorlog')]
    return callbacks
    
 model.fit_generator(CrowDataset().gen_train(batch_size, 224),
                        steps_per_epoch=CrowDataset().get_train_num() // batch_size,
                        validation_data=CrowDataset().gen_valid(batch_size, 224),
                        validation_steps=CrowDataset().get_valid_num() // batch_size,
                        epochs=int(args_['epochs']),
                        callbacks=callbacks)

预测与输出

由于本项目将所有大于100人的图片都输出100人，所以在输出的时候第一步使用密度等级网络将图片分成3类，然后仅仅将输出的标签为1的图片送入mscnn再进行人数预测，最终给出所有图片中包含的人数。在我1080ti的显卡下，每秒输出20到30张。

    # 密度等级分类模型
    dense_net = DenseLevelNet(VGG_Model, Dense_Model)
    dense_model = dense_net.model()
    dense_model.load_weights(Dense_Model, by_name=True)

    # 具体人数分类模型
    crow_model = MSCNN((224, 224, 3))
    crow_model.load_weights(Mscnn_Model)

    for img_name in tqdm(images):
        try:
            img = imopen(img_name)
            img = np.expand_dims(img, axis=0)
            dense_prob = dense_model.predict(img)
            dense_level = np.argmax(dense_prob, axis=1)
            dense_level = dense_level[0]
            if dense_level == 0:
                crow_count = 0
            elif dense_level == 2:
                crow_count = 100
            else:
                dmap = crow_model.predict(img)                
                dmap = np.squeeze(dmap, axis=-1)
                crow_count = int(np.sum(dmap))                
            res.append([os.path.split(img_name)[1], crow_count])
        except Exception as e:
            print(img_name)
            res.append([os.path.split(img_name)[1], -1])

喵水军的近卫第76师

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