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用飛槳+ DJL 實作人臉口罩辨識

在這個教學中我們將會展示利用 PaddleHub 下載預訓練好的 PaddlePaddle 模型並針對範例照片做人臉口罩辨識。這個範例總共會分成兩個步驟:

  • 用臉部檢測模型識別圖片中的人臉(無論是否有戴口罩)
  • 確認圖片中的臉是否有戴口罩

這兩個步驟會包含使用兩個 Paddle 模型，我們會在接下來的內容介紹兩個模型對應需要做的前後處理邏輯

導入相關環境依賴及子類別

在這個例子中的前處理飛槳深度學習引擎需要搭配 DJL 混合模式進行深度學習推理，原因是引擎本身沒有包含 NDArray 操作，因此需要藉用其他引擎的 NDArray 操作能力來完成。這邊我們導入 PyTorch 來做協同的前處理工作:

// %mavenRepo snapshots https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots/

%maven ai.djl:api:0.23.0
%maven ai.djl.paddlepaddle:paddlepaddle-model-zoo:0.23.0
%maven org.slf4j:slf4j-simple:1.7.32

// second engine to do preprocessing and postprocessing
%maven ai.djl.pytorch:pytorch-engine:0.23.0

import ai.djl.*;
import ai.djl.inference.*;
import ai.djl.modality.*;
import ai.djl.modality.cv.*;
import ai.djl.modality.cv.output.*;
import ai.djl.modality.cv.transform.*;
import ai.djl.modality.cv.translator.*;
import ai.djl.modality.cv.util.*;
import ai.djl.ndarray.*;
import ai.djl.ndarray.types.Shape;
import ai.djl.repository.zoo.*;
import ai.djl.translate.*;

import java.io.*;
import java.nio.file.*;
import java.util.*;

臉部偵測模型

現在我們可以開始處理第一個模型，在將圖片輸入臉部檢測模型前我們必須先做一些預處理: • 調整圖片尺寸: 以特定比例縮小圖片 • 用一個數值對縮小後圖片正規化 對開發者來說好消息是，DJL 提供了 Translator 介面來幫助開發做這樣的預處理. 一個比較粗略的 Translator 架構如下:

在接下來的段落，我們會利用一個 FaceTranslator 子類別實作來完成工作

預處理

在這個階段我們會讀取一張圖片並且對其做一些事先的預處理，讓我們先示範讀取一張圖片:

String url = "https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleHub/release/v1.5/demo/mask_detection/python/images/mask.jpg";
Image img = ImageFactory.getInstance().fromUrl(url);
img.getWrappedImage();