看了好多博客,踩了很多坑,终于把FDDB数据集的ROC曲线绘制出来了。记录一下。

环境:ubuntu18.04

1.数据集准备

去FDDB官网:http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/

1.1 下载原始的FDDB人脸数据集

images:下面是存在2002和2003文件夹下的图片。

annotations:FDDB-folds文件下是含有人脸数据的标注

FDDB-flod-%d.txt等文件名存放着图片路径名,FDDB-fold-%d-ellipseList.txt等文件名存放着标注文件:第一行是文件路径,第二行是人脸数N,之后是N行数据,左上角的x,左上角的y,宽w,高h,人脸置信度,以空格为分隔。

      

将FDDB-FOLD-%d.txt合成一个文件: cat * > img_list.txt

将所有的标注文件FDDB-fold-%d-ellipseList.txt合成一个文件 cat *ellipse*.txt > annotFile.txt
 
1.2 生成人脸检测网络根据img_list.txt生成的txt文件
第一行是文件路径,第二行是人脸数N,之后是N行数据,左上角的x,左上角的y,宽w,高h,人脸置信度,以空格为分隔。

2.下载evaluation源码,将文件放入ubuntu

官网下载评估源码:http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/results.html

放到ubuntu中,解压。

在evaluation里面放入准备好的3个文件图片文件

img_list.txt是合并的路径名。

annotFile.txt是合并的标注文件

FDDB-det-prelu3.txt是自己检测网络生成的。

注意:直接将上面生成的txt文件复制到ubuntu下会报错Incompatible annotation and detection files. See output specifications ,由于windows下文件和ubuntu下不同导致的。只需要在ubuntu下面创建一个txt文件,然后将内容复制进去即可。

3.在ubuntu18.04中安装opencv

参考资料:Ubuntu18.04中安装opencv 。 https://blog.csdn.net/yllifesong/article/details/80980274

安装依赖项:安装libopencv-dev依赖包,运行命令 sudo apt install libopencv-dev,在出现的选项中输入y继续执行就行。

注意:慢或者timeout就用清华镜像!(百度找,命令后面指定清华镜像地址即可)

ubuntu如何查看所用opencv的版本和安装的库:https://blog.csdn.net/libai13/article/details/107935935

4.生成evaluation可执行文件

注意:如果用的是openCV3.x版本,则需要修改Makefile才能编译通过。添加以下两行(和官网不一样),  并修改evaluate顺序

INCS = -I/usr/local/include/opencv

LIBS = -L/usr/local/lib -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui -lopencv_ml -lopencv_video -lopencv_features2d -lopencv_calib3d -lopencv_objdetect -lopencv_imgcodecs

如果不需要ppm需要注释掉,修改evaluation文件夹里面的common.hpp:

执行make命令

成功!

5.执行生成ROC.txt文件

 ./evaluate -a annotFile.txt -d FDDB-det-prelu3.txt -f 0 -i pic/ -l img_list.txt -r aaa

其中:-a是标准标注文件,-d是自己生成的,-f代表是矩形,-i是图片放的地址,-l 是路径文件,-r自己随意命名

生成了aaaContROC.txt和aaaDiscROC.txt文件。

生成的DiscROC.txt中第一列为TPR(根据TPDisc算出的),第二列为FP,第三列为当前的阈值;而ConROC.txt中第一列为TPR(根据TPCont 算出的),第二列为FP。

他们的区别:https://blog.csdn.net/xcls2010/article/details/79744507

 
6.执行生成ROC曲线
安装gunplot。sudo apt-get install gnuplot
 
下载:http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/results.html

根据discROC.p 更改,

将plot后面的txt改成自己生成的ROC.txt或者要对比的ROC曲线。

输出图片在set output 后面写 xxx.png

执行命令gnuplot [自己更改的脚本文件]
例如:gnuplot discROC.p
即可生成ROC曲线图。

这只是个演示的曲线~~~

 
 
 

FDDB人脸检测数据集 生成ROC曲线的更多相关文章

  1. 第三十七节、人脸检测MTCNN和人脸识别Facenet(附源码)

    在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐 ...

  2. 重磅!刷新两项世界纪录的腾讯优图人脸检测算法DSFD开源了!

    近日,知名开源社区Github上有个名为DSFD(Dual Shot Face Detector)的算法引起了业内关注,它正是来自于腾讯优图.目前,该算法已经被计算机视觉顶级会议CVPR 2019接收 ...

  3. 从TP、FP、TN、FN到ROC曲线、miss rate、行人检测评估

    从TP.FP.TN.FN到ROC曲线.miss rate.行人检测评估 想要在行人检测的evaluation阶段要计算miss rate,就要从True Positive Rate讲起:miss ra ...

  4. 人脸检测学习笔记(数据集-DLIB人脸检测原理-DLIB&OpenCV人脸检测方法及对比)

    1.Easily Create High Quality Object Detectors with Deep Learning 2016/10/11 http://blog.dlib.net/201 ...

  5. 【计算机视觉】人脸检测模型的评估方法-linux

    前言 人脸检测标准库FDDB详细介绍了数据库和使用方法.对于训练的模型,如何评估模型的效果呢,本文对此进行介绍.说实话,参考了很多博客,但是感觉都不是很明白(当然本文也会有瑕疵),故在此记录! 测试环 ...

  6. MTCNN算法与代码理解—人脸检测和人脸对齐联合学习

    目录 写在前面 算法Pipeline详解 如何训练 损失函数 训练数据准备 多任务学习与在线困难样本挖掘 预测过程 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 主 ...

  7. 【机器学习】--模型评估指标之混淆矩阵,ROC曲线和AUC面积

    一.前述 怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的,本文就相关指标做一个总结. 二.具体 1.混淆矩阵 混淆矩阵如图:  第一个参数true,false是指预测的正确性.  第二个参数true,p ...

  8. TF项目实战(基于SSD目标检测)——人脸检测1

    SSD实战——人脸检测 Tensorflow 一 .人脸检测的困难: 1. 姿态问题 2.不同种族人, 3.光照 遮挡 带眼睛 4.视角不同 5. 不同尺度 二. 数据集介绍以及转化VOC: 1. F ...

  9. 人脸检测数据源制作与基于caffe构架的ALEXNET神经网络训练

    本篇文章主要记录的是人脸检测数据源制作与ALEXNET网络训练实现检测到人脸(基于caffe). 1.数据获取 数据获取: ① benchmark是一个行业的基准(数据库.论文.源码.结果),例如WI ...

随机推荐

  1. CSS 常见样式 特殊用法 贯穿线&徽章&箭头

    ### 贯穿渐变线,中间插值- 如图: > ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190427200554843.png) ![在这里插入图片描述 ...

  2. 【MySQL】面试官:如何添加新数据库到MySQL主从复制环境?

    写在前面 今天,一名读者反馈说:自己出去面试,被面试官一顿虐啊!为什么呢?因为这名读者面试的是某大厂的研发工程师,偏技术型的.所以,在面试过程中,面试官比较偏向于问技术型的问题.不过,技术终归还是要服 ...

  3. Sublime Text3 for Java 编译运行环境配置 入门详解 - 精简归纳

    Sublime Text3 for Java 编译运行环境配置 入门详解 - 精简归纳 JERRY_Z. ~ 2020 / 9 / 24 转载请注明出处!️ 目录 Sublime Text3 for ...

  4. 微服务实战系列(四)-注册中心springcloud alibaba nacos

    1.场景描述 因要用到微服务,关于注册中心这块,与同事在技术原型上做了讨论,初步定的方案是使用:阿里巴巴的nacos+springcloud gateway,下面表格是同事整理的注册中心对比,以前用的 ...

  5. react项目创建流程

    react 项目搭建 系统: windows 1.安装 node node 下载地址.一路 next 如果遇到 windows 没有权限安装 msi 文件.打开 cmd,运行msiexec /pack ...

  6. eureka集群的搭建

    本次将会创建三个注册中心和一个客户端进行集群,架构图如下: 修改本机hosts文件,创建三个域名: 代码结构如图: 由于三个注册中心结构都是一样的,区别在于配置文件: #注册中心(eureka-ser ...

  7. 软件定义网络实验记录②--Mininet 实验——拓扑的命令脚本生成

    一.实验目的 掌握 Mininet 的自定义拓扑生成方法:命令行创建.Python 脚本编写 二.实验任务 通过使用命令行创建.Python 脚本编写生成拓扑,熟悉 Mininet 的基本功能. 三. ...

  8. SpringBoot-04-自动配置原理再理解

    4. 自动配置原理再理解 ​ 配置文件到底能写什么?怎么写?SpringBoot官方文档有大量的配置,但是难以全部记住. 分析自动配置原理 ​ 官方文档 ​ 我们以HttpEncodingAutoCo ...

  9. 003 01 Android 零基础入门 01 Java基础语法 01 Java初识 03 Java程序的执行流程

    003 01 Android 零基础入门 01 Java基础语法 01 Java初识 03 Java程序的执行流程 Java程序长啥样? 首先编写一个Java程序 记事本编写程序 打开记事本 1.wi ...

  10. apt-get 安装软件时出现:“文件尺寸不符” 问题

    报错信息 命中:1 http://packages.deepin.com/deepin panda InRelease 命中:2 http://linux.teamviewer.com/deb sta ...