【严肃脸】使用caffe实现色情图片的识别
前言
前几天看到了雅虎开源了一个色情图片的识别模型新闻,上Github一看,是基于caffe的。试了试,模型效果很赞。Github地址:https://github.com/yahoo/open_nsfw
至于测试的数据集,就自行找图吧(逃
关于在程序中使用caffe可以戳我的这一篇博客:http://blog.csdn.net/mr_curry/article/details/52443126
(如何在程序中像使用OpenCV一样使用caffe)
准备
下载好模型和配置文件,观察网络结构。
输入的图片需为彩色图片,尺寸为224*224(Vgg的网络也是224*224).根据最后一层,Softmax将会输出一个概率(图片有多色?)
再打开压缩包中的.py文件,我们可以观察到图像的均值:
我们对网络结构做如下修改,使用MemoryData层:
代码:
#include "caffe/layers/input_layer.hpp"
#include "caffe/layers/inner_product_layer.hpp"
#include "caffe/layers/dropout_layer.hpp"
#include "caffe/layers/conv_layer.hpp"
#include "caffe/layers/relu_layer.hpp"
#include <iostream>
#include "caffe/caffe.hpp"
#include <opencv.hpp>
#include <caffe/layers/memory_data_layer.hpp>
#include "caffe/layers/pooling_layer.hpp"
#include "caffe/layers/lrn_layer.hpp"
#include "caffe/layers/softmax_layer.hpp"
#include <caffe/layers/batch_norm_layer.hpp>
#include <caffe/layers/scale_layer.hpp>
#include <caffe/layers/eltwise_layer.hpp>
#include <caffe/layers/bias_layer.hpp>
caffe::MemoryDataLayer<float> *memory_layer;
caffe::Net<float>* net;
DrawLine.h:
#include <opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
void DrawLine(Mat T,vector<Point> point_array);
load_model.h:
#include <opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
void Caffe_Predefine();
float getProb(Mat source);
load_model.cpp:
#include <caffe_predefine.h>
#include <load_model.h>
namespace caffe
{
extern INSTANTIATE_CLASS(InputLayer);
extern INSTANTIATE_CLASS(InnerProductLayer);
extern INSTANTIATE_CLASS(DropoutLayer);
extern INSTANTIATE_CLASS(ConvolutionLayer);
REGISTER_LAYER_CLASS(Convolution);
extern INSTANTIATE_CLASS(ReLULayer);
REGISTER_LAYER_CLASS(ReLU);
extern INSTANTIATE_CLASS(PoolingLayer);
REGISTER_LAYER_CLASS(Pooling);
extern INSTANTIATE_CLASS(LRNLayer);
REGISTER_LAYER_CLASS(LRN);
extern INSTANTIATE_CLASS(SoftmaxLayer);
REGISTER_LAYER_CLASS(Softmax);
extern INSTANTIATE_CLASS(MemoryDataLayer);
extern INSTANTIATE_CLASS(BatchNormLayer);
extern INSTANTIATE_CLASS(ScaleLayer);
extern INSTANTIATE_CLASS(EltwiseLayer);
extern INSTANTIATE_CLASS(BiasLayer);
}
template <typename Dtype>
caffe::Net<Dtype>* Net_Init_Load(std::string param_file, std::string pretrained_param_file, caffe::Phase phase)
{
caffe::Net<Dtype>* net(new caffe::Net<Dtype>(param_file, caffe::TEST));
net->CopyTrainedLayersFrom(pretrained_param_file);
return net;
}
void Caffe_Predefine()//when our code begining run must add it
{
caffe::Caffe::set_mode(caffe::Caffe::CPU);
net = Net_Init_Load<float>("open_nsfw_memorydata.prototxt", "resnet_50_1by2_nsfw.caffemodel", caffe::TEST);
memory_layer = (caffe::MemoryDataLayer<float> *)net->layers()[0].get();
}
float getProb(Mat source)
{
vector<Mat> test;
vector<int> label;
test.push_back(source);
label.push_back(0);
memory_layer->AddMatVector(test, label);// memory_layer and net , must be define be a global variable.
std::vector<caffe::Blob<float>*> input_vec;
net->Forward(input_vec);
boost::shared_ptr<caffe::Blob<float> > prob = net->blob_by_name("prob");
return prob->data_at(0, 0, 1, 0);
}
DrawLine.cpp:
#include <DrawLine.h>
void DrawLine(Mat T, vector<Point> point_array)
{
for (int i = 1; i < point_array.size();i++)
line(T, point_array[i-1], point_array[i], Scalar(0, 0, 255), 3);
}
Main.cpp:
#include <load_model.h>
#include <DrawLine.h>
#define X 0
#define Y 200
int main()
{
Caffe_Predefine();
VideoCapture cap("test.mp4");
Mat frame;
float x = 1, y;
vector<Point> point_array;
Point T_s(X, Y);
point_array.push_back(T_s);
while (true)
{
cap >> frame;
if (!frame.empty())
{
y = getProb(frame);
cout <<"当前概率为"<< y << endl;
Point T_l(X+x++, (Y-100*y));//*100为了更为明显显示
point_array.push_back(T_l);
DrawLine(frame, point_array);
imshow("NSFW", frame);
waitKey(1);
}
else
{
break;
}
}
}
效果:
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