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忘失落PS吧!欢送进入修图的神经收集时期

分类:凯发k8娱乐 作者:admin 来源:未知 发布:2018-01-31 00:02
忘掉PS吧!欢送进入修图的神经网络时期

原题目:忘掉PS吧!欢迎进入修图的神经网络时代

编者按:本文来自微信大众号“AI科技大本营”(ID:rgznai100),36氪经受权发布。

右边是原图,左边是修图。是不是感到美男与左边图片的背景搭在一同,更有动感和帅气。可是不会修图啊,肿么办,k8.com凯发娱乐

明天让我们来看一个有意思的AI应用,让不会PS的你,也能破马领有吊炸天的修图超能力,没准还能分分钟修完上万张图,秒杀一切PS修图大神。

以下是机器学习大神Gidi Shperber讲述,他是究竟一步步把这个模型给搞出来的详细过程。你要不要本人也来训练一个呢?

引言

在机器学习领域摸爬滚打的这几年中,我始终想开发一个实用的机器学习产品。

几个月前,我学完了 Fast.AI深度学习课程(http://www.fast.ai/%22),等待已久的机会终于闪现在我面前:深度学习技巧近多少年日新月异,很多之前无奈完成的事件现在也有了完成的可能。新的东西开辟胜利后,应用的完成变得比以往愈加轻易。

在学习Fast.AI课程时期,我遇到了教训丰盛的网站开发者Alon Burg(https://medium.com/@burgalon/35648f9dc5fb)。我俩一拍即合,决定一同寻求这一目标。因此,我们一同设定了以下小目标:

  • 进步我们在深度学习上的能力

  • 晋升我们的AI产品运用才能

  • 开发一个有市场需要的使用产品

  • (让我们和我们的用户)享遭到乐趣

  • 分享我们的经验

鉴于以上目标,我们开发的产品需要满意以下要求:

  • 他人还没开收回来(或许他人开发的不敷好)

  • 规划和完成起来不是很难--我们方案在2-3个月内完成,每周任务一天。

  • 用户界面简单风趣--我们想开发一个既有演示感化又有适用价值的产品。

  • 要求的训练数据能容易取得--机器学习从业职员都晓得,数占有时分要比算法贵良多。

  • 使用进步的机器学习算法(谷歌、亚马逊等公司仍未在其云平台上供给的),但不要过分先进(这样我们就还能在网上找到一些实例)

  • 有完成“生产就绪”的潜力。

我们晚期的想法是从一些医疗项面前目今手,因为这个领域深得人心,我们(仍然)感觉深度学习在医疗领域有许多容易完成的应用。但是,我们认识到我们会在数据采集和法令及律例方面遇到一些成绩,处理起来不会很容易。

这样背景移除产品就成了我们的第二抉择。

如果使用某种“标识”和边缘识别工具,手动完成或半手动完成背景移除任务就相称容易(示例地址-https://clippingmagic.com/) 。但是,全主动背景移除却极具挑战。据我们所知,有人做过测验考试,但是现在还没有哪个产品能够得出令人满意的结果。

我们要移除什么样的背景?这是个很重要的成绩,因为模型在目标、角度等元素上针对性越强,背景分离质量就越好。在刚开始时,我们的野心很大:目标是开收回一个可以自动识别前景(foreground)和背景的通用背景移除模型。但是在训练了第一个模型后,我们发现最好还是将任务集中在某一系列的图像上。因此,我们决定专攻自拍和人类肖像。

(类)人类肖像背景移除

自拍图像有一个既显明又明白地远景(一个或多个“配角”),这样我们就能很好地将对象(脸部和下身)和背景分分开来。此类图像往往角度单一,显示的对象也雷同(人)。

有了这些假设,我们开始停止研究、完成以及长达数小时的训练,以期做出一个简单易用的背景移除产品。

固然我们的重要任务是训练模型,但是我们不克不及低估正确切现的主要性。好的布景分别模型仍旧不像分类模型那样构造紧凑(例如SqueezeNet-https://arxiv.org/abs/1602.07360%22),我们踊跃研讨了产品在效劳器和阅读器上的应用。

如果您想了解更多关于产品完成的内容,欢迎检查我们在server side (https://medium.com/@burgalon/35648f9dc5fb)和 client side(https://medium.com/@burgalon/2e5a29589ad8)上宣布的文章。

假如您想了解该模型及其训练进程,请持续阅读。

语义分割

在研究与本任务相似的深度学习和计算机视觉任务时,我们很快发现最好的战略是语义分割。

就我们的目标而言,其他战略(如经过深度检测完成分割)似乎不够成熟,例如经过深度检测完成背景分离(https://arxiv.org/pdf/1507.06821.pdf)。

除了分类和目的检测,家喻户晓的盘算机视觉任务还有语义分割。从像素分类的角度来看,语义分割实践上是一个分类任务。不同于图像分类或图像检测,语义分割模型在一定程度上能够“懂得”图像,它不仅能检测出“图像中有一只猫”,而且还能在像素级别上指出这只猫的种类以及它在图像中的地位。

语义分割模型的任务道理是什么?为了失掉谜底,我们研究了该领域的一些晚期成果。

我们最早的设法是采用晚期的分类网络,如VGG和Alexnet。回溯到2014年,VGG是事先最先进的图像分类模型,而且VGG结构简单易懂,时至本日仍非常有用。当视察VGG较浅的层时,可以看到要停止分类的对象四周凑集有激活单元,而且层越深下面的激活单位就越强。由于反复的pooling操作,VGG得出的结果在实质上比拟粗糙。理解了这些,我们假设分类训练在经过一些调整后也可以用于搜查/分割对象。 

分类算法呈现后,语义分割的晚期结果也应运而生。这篇文章给出了一些使用VGG得出的粗糙的语义分割结果。

输出图像

靠后层的结果:

公共汽车图像分割,亮紫色(29)代表校车类别

在双线性升采样后:

这些结果是如许得来的:将全衔接层转化为(或维持)它的原始外形,保持其空间特点不变,得出一个全卷积神经收集(FCN)。在下面的例子中,我们将一个768*1024的图像输出到VGG中,结果失掉了一个24*32*1000的卷积层。24*32的图像是池化后的图像(1/32巨细),1000是图像网络种别数,据此我们可以推导出上文中的语义宰割。

为了让模型能顺遂地停止预测,研究人员使用了一个简单的双线性升采样层(bilienar upsampling layer)。

在这篇FCN论文(https://arxiv.org/abs/1411.4038)中,研究人员改进了上述方法。为了说明得更具体,他们将一些层连接在一同,依据升采样率的不同将它们分辨定名为FCN-32、FCN-16 和FCN-8。

在层之间加一些skip connection,可以使预测模型对原始图像中更轻微的细节停止编码。经由进一步训练,得出的结果会更好。

试验证实,这种方法的效果并不像设想的那样蹩脚;而且应用深度学习完成语义分割任务确实有完成的可能。

图4. 经过整合不同步长的跨层信息来改良全卷积网络,改进分割细节。前三张图展现的分离是步长为32、16和8像素的网络的输入。

论文中得出的FCN 结果

FCN的提出提醒了语义分割的概念,为了处理这个任务研究人员尝试了很多不同的架构。从一些新的模型可以看出,他们的主要思绪仍然类似:使用已知的架构,停止升采样,采用skip connection。

你能够经过浏览 文章1、 文章2 跟文章3来懂得该范畴的一些停顿。您会发明,年夜少数架构采取的依然是编码器-解码器架构。

我们的项目

在做了一些研究任务后,我们终极确定了三个模型:FCN、Unet(https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf%22)和Tiramisu?(https://arxiv.org/abs/1611.09326%22)。这三个模型都长短常深的编码器-解码器架构,而且都能找失掉。我们还有一些关于mask-RCNN的想法,但是这种模型的完成好像不在我们项目涵盖的范围内。

因为FCN的结果不如我们预期的那样好(甚至不迭格),因此暂不斟酌这种模型。另外两种模型的结果则相对不错:tiramisu 在CamVid (http://mi.eng.cam.ac.uk/research/projects/VideoRec/CamVid/%22)数据集上表示杰出;Unet的主要长处在于结构紧凑、速度快。在完成方面,Unet完成起来很简略(我们使用的是keras),Tiramisu 也可以成功完成。开始停止名目前,我们在Jeremy Howard的深度学习课程(https://www.usfca.edu/data-institute/certificates/deep-learning-part-two)的最后一课中使用过一个很好的Tiramisu应用。

获取了两个模型(一个Unet和一个Tiramisu)后,我们用一些数据集对它们停止了训练。值得指出的是,第一次试验我们用的是Tiramisu模型,结果对我们而言很幻想,因为它可以捕获图像中的尖利边缘。而Unet模型处理得仿佛不够精细,得出的图像有点糊。

Unet 得出的结果有点糊

数据

在断定了该使用哪种模型这个慷慨向后,我们开始寻觅适合的数据集。语义分割数据不像分类数据或许检测数据那样罕见。并且,手动标记并不成行。语义分割最罕见的数据集是COCO(http://mscoco.org/)数据集(大约包括8万张图像,90品种别)、VOC pascal(http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/%22)数据集(大概包含11000万张图像,20种类别)以及绝对较新的ADE20K(http://groups.csail.mit.edu/vision/datasets/ADE20K/%22)数据集。

我们取舍使用COCO数据集训练模型,因为它包含更多“人”像,这恰是我们感兴致的一类图像。

针对任务,我们思考了是只使用相干性很强的图像,还是使用涵盖规模较广的数据集。一方面,涵盖范畴较广的数据集往往包含更多的图像和类别,使用这种数据集的话,模型可以处理更多的场景和成绩。另一方面,模型一整夜的训练图像数超越15万张。如果我们用全部COCO数据集训练模型,统一张图像模型最后(均匀)会学习两次,因此略微修剪一下数据聚会有所帮助。另外,这样做的话我们还可以失掉一个目标性更强的模型。

还有一个成绩有需要指出--Tiramisu模型底本是用CamVid数据集训练的,这个数据集虽然存在一些弊病,但是最大的成绩是它的图像陈旧见解:一切图像都是在车内拍摄的路景图。很显然,学习这样的数据集(即使图像中有人)对我们的任务没有任何帮助。因此,我们只用该数据集完成了一个冗长的试验。

CamVid数据集中的图像

COCO数据集支撑异常简单的API,这使得我们可以知道目标在每张图像中的详细位置(根据事后设定的90个类别)。

在停止了一些实验后,我们决议对数据集停止浓缩:起首我们过滤了只显示有一人的图像,这样就只留下了4万张。然后,我们剔除了一切显示有多团体的图像,留下只显示一人或两人的图像,此类图像就是我们的产品应当辨认的对象。最后,我们只留下了20%-70%的内容都被标记为“人”的图像,剔除了那些显示有某种奇异的巨物或许背景中有一个很小的人像的图像(惋惜没有剔除失落一切此类图像)。最后,该数据集留下了11000张图像,我们感觉在这个阶段这么多就足够了。

左图:合乎请求的图像 ___ 中图:人物过多___ 右图: 对象太小

Tiramisu模型

如上文所述,我们曾在Jeremy Howard的课程中使用过Tiramisu模型。它的全名是“100层Tiramisu”,听起来像是一个很大的模型,但是它实践上很简练,只要900万个参数。比拟之下,VGG16的参数则多达1.3亿多。

Tiramisu模型基于DensNet,后者是近期提出的一种一切层都是全连接层的图像分类模型。而且同Unet一样,Tiramisu也在升采样层上添加了一些skip connection。

这种架构与FCN论文中阐述的主意相符合:使用分类架构,升采样,增添skip connection以改善模型。

Tiramisu 架构概览

我们可以将DenseNet(https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf%22)模型看作为Resnet模型的天然退化版,它记忆的是整个模型的一切层,而不是只在达到下一层之前“记忆”一切层。这些连接称为“highway connection”。这种连接会招致过滤器数目增加--定义为“增加率”(growth rate)。Tiramisu的增长率为16,因此我们在每层上都增加16个新的过滤器,直到到达过滤器总数为1072个的层。您可能会说模型是100层tiramisu模型,那不就是1600层吗。但现实并不是这样,因为升采样层会损失一些过滤器。

Densenet模型简图--模型后面层的过滤器重叠在一同

训练

我们依照原论文中论述的训练部署训练我们的模型:标准交叉熵损失函数,学习率为1e-3而且衰减很小的RMSProp优化器。我们按比例这11000张图像分为训练图像(70%)、验证图像(20%)和测试图像(10%)。下文中的一切图像都来自于我们的测试数据集。

为了使我们的训练支配与原论文坚持分歧,我们将epoch大小设为500张图像。这样的话,用于训练模型的数据就更多(本文中所用的CamVid数据集包含的图像数少于1000张),我们可以经过改进结果周期性地改进模型。

另外,我们只使用了2个类别的训练图像:背景和人像,原论文使用了12个类别。起先我们用的是COCO的一些类别,但是却发现这对训练没有多大帮助。

数据成绩

某些数据集缺陷影响了却果:

  • 植物--我们的模型有时会语义分割植物,这必定会招致IOU值较小。在同一主类别中参加植物或将植物作为另一主类别,可能会彻底打消我们的结果。

  • 身体部位--因为使用编程的方法对数据集停止过滤,我们无法断定“人”类别真的指的是人,还是指人身体部位,如手部或脚部。这些图像虽然都不在我们处理的范围内,但是仍然会涌现在数据集中。

植物、身材部位、手持物体

  • 手持物体--数据集中的许多图像都有活动有关,好比棒球棒、网球拍和滑雪板。我们的模型在分割这些图像时会被困惑。我们以为,将植物作为主类此外一局部或许另一独自类别会对模型的表现有帮助。

带物体的运动图像

  • 毛糙的ground truth--COCO数据集并未停止逐像素的标志,然而是用多边形标注的。有时后果很好,但有时ground truth却很粗拙,这会妨碍模型进修细节。

原图像和(非常)粗糙的ground truth

结果

我们的结果虽然令人满足,但仍是不够完美:我们用测试数据集测试模型所失掉的IOU值为84.6,而以后最优秀的模型的IoU值为85。这个数字很难统计,因为只有遇到不同的数据集和类别,它就会稳定。有些类别本身较为容易分割,例如屋宇、途径等,模型处理这些类别时的IOU值可以到达90。较难处理的类别则包含数和人类,模型在处理这些类别时的IOU值在60下行波动。为了限制难题水平,我们使模型只存眷一个类别以及必定类型的图像。

我们仍然感觉我们的产品并未完成预期的“生产停当”,但是我们认为这时分停上去探讨试验结果会更好,因为约50%的图像会得出好的结果。

以下是一些较好的实例,以便您了解我们App的机能:

原图像、Ground truth、我们的结果(来自于测试数据集)

调试和记载

调试是训练神经网络的一个很重要的环节。当刚开始停止任务时,很容易就会想直接获取数据和神经网络,开始训练,而后看看会得出什么样的结果。但是我们发现,追踪每步操作极端重要,k8.com凯发娱乐,这样做的话我们就可以对每一步的结果停止检讨。

以下是一些罕见的挑衅以及我们的应答方法:

  • 晚期成绩--可能无法训练模型。可能是因为一些内涵成绩或许某种预处理错误,如忘却正则化某部门数据。总之,对结果停止简单的可视化可能会有助于找出成绩。这是一篇关于此论题的文章(https://blog.slavv.com/37-reasons-why-your-neural-network-is-not-working-4020854bd607)。

  • 调试网络自身--在肯定无重大成绩后,开始用事后界说的丧失和metric停止训练。在分割义务中,主要的评价目标是检测评估函数(intersect over union,IoU)。在停止了几个阶段的任务后,我们才开始将IoU作为模型的主要评价目标(而不是穿插熵损失)。另一个有效的操作是给出模型在每一个epoch的猜测。这是一篇对于调试机械的优质文章(https://hackernoon.com/how-to-debug-neural-networks-manual-dc2a200f10f2)。留神IoU虽然不是Keras中标准的metric函数的或损掉函数,但是在网上很容易就可以找到,例如斯网站(https://github.com/udacity/self-driving-car/blob/master/vehicle-detection/u-net/README.md)。我们还将这个gist(https://gist.github.com/shgidi/7c3fcf69b1eb3eaf4bac1112d10967ca)用于每一个epoch的损失和某些预测的plotting中。

  • 机器学习变体把持--当训练模型时,你会遇到很多参数,有些参数很难追踪。我必需否认我们还没找到完美的处理方法,我们的方法是频仍写入设置装备摆设(以及利用Keras的callback自动保存表现最佳的模型,见下文)。

  • 调试工具--在完成以上步骤后,我们可以检查每一步的结果,但是不能无连续地检查。因此,最重要的步调是整合上文中的步骤,天生一个Jupyter notebook,这样我们就可以用它来无连续地加载每个模型和每张图像,并疾速检查结果。这样我们就能等闲地察看到模型之间的差别、缺点和其他成绩。

以下是一些经过调整参数和增长训练而对模型完成的一些改进:

保留今朝为止的最佳验证IoU:(Keras提供了一个非常好的工具--callbacks-https://keras.io/callbacks/%22 ,用于简化任务)

callbacks = [keras.callbacks.ModelCheckpoint(hist_model, verbose=1,save_best_only =True, monitor= ’val_IOU_calc_loss’), plot_losses]

除了对可能的代码错误停止的惯例调试,我们发现模型过错是“可以预测的”,比方“切割”不属于狭义身体范围的身体部位、大分割图像上的“缺口”、不用要的身体部位连续延长、光线欠好、品质差以及等等细节毛病。有些错误在从不同数据集中提取特定图像时失掉了处理,但是有些成绩仍然未失掉处理。为了改进下一版产品的结果,我们将专门针对模型“难处理”的图像使用数据增强 (Data Augmentation)法。

上文讨论了这个成绩以及数据集成绩,现在我们来看看我们的模型碰到的一些成绩:

  • 衣服--色彩无比深或十分浅的衣服有时会被误看成为北京。

  • “缺口”--除了好的结果,得出的一些图像中存在缺口。

衣服和缺口

  • 光芒成绩--光线缺乏和昏暗在图像中很罕见,但是COCO数据集中的图像却不这个成绩。因此,处理可能处理一些尺度的艰苦,我们的模型当初还不能处置一些较难处理的图像。但是,我们可以经过增添数据量以及数据增强法(data augmentation)来改进模型。别的,请防止在夜间使用我们的App。

光线缺乏成绩

进一步改进模型的方法

进一步训练

在用训练数据实现了约300 epoch的练习后,咱们得出了出产结果。在此阶段停止后,模子开端适度拟合。我们在宣布产物前未几才得出了这些成果,因而我们还没机遇利用基础的数据加强操作。

在将图像尺寸调剂为224X224后,我们对模型停止了训练。应用更多的数据和更大的图像(COCO数据集图像的原始尺寸为600X1000)训练模型估计也可以改良结果。

CRF和其余增强

在有些阶段中,我们看到得出的图像在边沿有少许噪点。可以使用CRF模型处理这个成绩。在这篇博文中(http://warmspringwinds.github.io/tensorflow/tf-slim/2016/12/18/image-segmentation-with-tensorflow-using-cnns-and-conditional-random-fields/),作者给出了CRF。但是,CRF对我们的任务赞助不大,也许是因为凡是只要在结果较为粗糙时它才干有所辅助。

Matting

即便是我们现在得出的结果,k8.com凯发娱乐,其分割效果也不完善。我们永远也不能完美地分割头发、细致的衣服、树枝和其他精致的物体,就是因为ground truth分割图像不涵盖这些细节。分割此类过细分割图像的任务称为matting,这是一种分歧的挑战。这是一个优良matting计划的实例(https://news.developer.nvidia.com/ai-software-automatically-removes-the-background-from-images/),宣布在往年上半年内的NVIDIA会刊上。

Matting 示例--输出图像也包含trimap

Matting任务不同于其他图像处理任务,因为它的输出不只包含一张图像,还有一个trimap--图像边缘的轮廓线,这使matting任务成了一个“半监视”成绩。

我们将分割图像作为trimap,停止了一些matting试验,但是得出的结果并不好。

还有一个成绩时缺少训练所需的合适数据集。

总结

正如文章扫尾说的那样,我们的目标是开发一个有意思的深度学习产品。Alon在其文章中指出,机器学习的应用正变得越来越简单及快捷。但是,模型训练倒是一个辣手的成绩--训练(尤其是夜间训练)时须要细心地停止打算、调试和记载结果。

要想均衡研究和翻新、训练与改进之间的关联也不容易。由于使用的是深度学习办法,我们总感到最好的模型或许最合适我们的模型近在眉睫,兴许谷歌再发布一项的研究或一篇论文,我们就能找到完成的方式。但是实践上,我们模型的改进实践上是从原始模型中一点一点地“挤出来”的。就像我上文所说的,我们仍旧感觉提高的空间还很大。 

最后,我们在任务时期失掉了很多乐趣,几个月之前这项任务在我们看来像是科幻小说一样。我们很愿意讨论和答复任何成绩,盼望能在我们的网站上看到您:

greenScreen.AI。感激 Alon Burg.

(看到这里,营长想说,幸亏没学PS,当前俺只要微微一点,分分钟修完上万张图片。耶耶耶!虽然这家伙的模型还不成熟,没事,营长等。)

作者:Gidi Shperber   机器学习发热友

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