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机器学习框架ML.NET学习笔记【7】人物图片颜值判断

2019年06月01日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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一、概述

 这次要解决的问题是输入一张照片，输出人物的颜值数据。

学习样本来源于华南理工大学发布的scut-fbp5500数据集，数据集包括 5500 人，每人按颜值魅力打分，分值在 1 到 5 分之间。其中包括男性、女性、中国人、外国人四个分类。

 

scut-fbp5500_full.csv文件标记了每个图片人物的颜值打分数据。（我把分值一项乘以了20，变成了满分100分，不影响计算结果）

整个程序处理流程和前一篇图片分类的基本一致，唯一的区别，分类用的是多元分类算法，这次采用的是回归算法。

 

二、源码

 下面是全部代码：

namespace tensorflow_imageclassification
{    

    class program
    {
        //assets files download from:https://gitee.com/seabluescn/ml_assets
        static readonly string assetsfolder = @"d:\stepbystep\blogs\ml_assets";
        static readonly string traindatafolder = path.combine(assetsfolder, "facevaluedetection", "scut-fbp5500");
        static readonly string traintagspath = path.combine(assetsfolder, "facevaluedetection", "scut-fbp5500_asia_full.csv");
        static readonly string testdatafolder = path.combine(assetsfolder, "facevaluedetection", "testimages");
        static readonly string inceptionpb = path.combine(assetsfolder, "tensorflow", "tensorflow_inception_graph.pb");
        static readonly string imageclassifierzip = path.combine(environment.currentdirectory, "mlmodel", "imageclassifier.zip");

        //配置用常量
        private struct imagenetsettings
        {
            public const int imageheight = 224;
            public const int imagewidth = 224;
            public const float mean = 117;
            public const float scale = 1;
            public const bool channelslast = true;
        }

        static void main(string[] args)
        {
            trainandsavemodel();
            loadandprediction();

            console.writeline("hit any key to finish the app");
            console.readkey();
        }

        public static void trainandsavemodel()
        {
            mlcontext mlcontext = new mlcontext(seed: 1);

            // step 1: 准备数据
            var fulldata = mlcontext.data.loadfromtextfile<imagenetdata>(path: traintagspath, separatorchar: ',', hasheader: true);
            var traintestdata = mlcontext.data.traintestsplit(fulldata, testfraction: 0.2);
            var traindata = traintestdata.trainset;
            var testdata = traintestdata.testset;

            // step 2：创建学习管道
            var pipeline = mlcontext.transforms.loadimages(outputcolumnname: "input", imagefolder: traindatafolder, inputcolumnname: nameof(imagenetdata.imagepath))
                .append(mlcontext.transforms.resizeimages(outputcolumnname: "input", imagewidth: imagenetsettings.imagewidth, imageheight: imagenetsettings.imageheight, inputcolumnname: "input"))
                .append(mlcontext.transforms.extractpixels(outputcolumnname: "input", interleavepixelcolors: imagenetsettings.channelslast, offsetimage: imagenetsettings.mean))
                .append(mlcontext.model.loadtensorflowmodel(inceptionpb).
                     scoretensorflowmodel(outputcolumnnames: new[] { "softmax2_pre_activation" }, inputcolumnnames: new[] { "input" }, addbatchdimensioninput: true))
                .append(mlcontext.regression.trainers.lbfgspoissonregression(labelcolumnname: "label", featurecolumnname: "softmax2_pre_activation"));


            // step 3：通过训练数据调整模型             
            itransformer model = pipeline.fit(traindata);          

            // step 4：评估模型           
            var predictions = model.transform(testdata); 
            var metrics = mlcontext.regression.evaluate(predictions, labelcolumnname: "label", scorecolumnname: "score");
            printregressionmetrics( metrics);          

            //step 5：保存模型
            console.writeline("====== save model to local file =========");
            mlcontext.model.save(model, traindata.schema, imageclassifierzip);
        }

        static void loadandprediction()
        {
            mlcontext mlcontext = new mlcontext(seed: 1);

            // load the model
            itransformer loadedmodel = mlcontext.model.load(imageclassifierzip, out var modelinputschema);

            // make prediction function (input = imagenetdata, output = imagenetprediction)
            var predictor = mlcontext.model.createpredictionengine<imagenetdata, imagenetprediction>(loadedmodel);
            
            directoryinfo testdir = new directoryinfo(testdatafolder);
            foreach (var jpgfile in testdir.getfiles("*.jpg"))
            {
                imagenetdata image = new imagenetdata();
                image.imagepath = jpgfile.fullname;
                var pred = predictor.predict(image);

                console.writeline($"filename:{jpgfile.name}:\tpredict result:{pred.facevalue}");
            }
        }       
    }

    public class imagenetdata
    {
        [loadcolumn(0)]
        public string imagepath;

        [loadcolumn(1)]
        public float label;
    }

    public class imagenetprediction
    {
        [columnname("score")]
        public float facevalue;
    }   
}

  

三、分析

1、数据处理通道

// step 2：创建学习管道
var pipeline = mlcontext.transforms.loadimages(...)
    .append(mlcontext.transforms.resizeimages(...)
    .append(mlcontext.transforms.extractpixels(...)
    .append(mlcontext.model.loadtensorflowmodel(inceptionpb)
        .scoretensorflowmodel(outputcolumnnames: new[] { "softmax2_pre_activation" }, inputcolumnnames: new[] { "input" }, addbatchdimensioninput: true))    
    .append(mlcontext.regression.trainers.lbfgspoissonregression(labelcolumnname: "label", featurecolumnname: "softmax2_pre_activation"));

 loadimages、resizeimages、extractpixels：上篇文章都已经介绍过了；

scoretensorflowmodel方法把图片像素值转换为图片特征数据，并存储在softmax2_pre_activation列，label列保存的是颜值数据，通过回归算法形成模型，当输入新的特征数据时就可以得出对应的颜值数据。

算法采用的是：l-bfgs poisson regression （拟牛顿法泊松回归）

 

2、预测结果

 在网上找了一些大头照，通过程序进行预测，右侧是预测结果：

 

 

预测结果虽然和我认为的不完全一致，但总体上可以接受，大方向没什么问题，存在偏差主要有以下几个因素：

1、学习样本的客观性存疑，其打分数据可能是分配给多人打分后汇总的，每个人标准不一致；

2、被检测图片不是很规范，如尺寸、比例、背景、使用美颜软件等；

3、颜值本身就不具备客观性，不存在标准答案，如果我说林心如比如花漂亮，大家肯定都同意，但我如果说古力娜扎比迪丽热巴漂亮，肯定有人不赞成。

 

四、资源获取 

源码下载地址：https://github.com/seabluescn/study_ml.net

工程名称：tensorflow_facevaluedetection

资源获取：https://gitee.com/seabluescn/ml_assets （scut-fbp5500）

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