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…

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从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学…

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,并且在2018年10月刷新了两个权威的人脸检测数据集WIDER FACE和FDDB上的新纪录. Github开源地址: https://github.com/TencentYoutuResearch/FaceDetection-DSFD 论文公开地址:https://arxiv.org/abs/1…

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 rate = 1 - true positive rate true positive rate毕竟是一个rate,是一个比值.是谁和谁比呢?P 要从TP.FP.TN.FN讲起. 考虑一个二分类问题:一个item,它实际值有0.1两种取值,即负例.正例:而二分类算法预测出来的结果,也只有0.1两种取值,…

1.Easily Create High Quality Object Detectors with Deep Learning 2016/10/11 http://blog.dlib.net/2016/10/easily-create-high-quality-object.html dlib中的MMOD实现使用HOG特征提取,然后使用单个线性过滤器.这意味着它无法学习检测出具有复杂姿势变化的物体.HOG:方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient)是在计算机…

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! 测试环境 1.安装Perl: 2.安装Gnuplot: 操作步骤 1.根据训练好的模型测试数据库的人脸检测结果,并将结果输出,输出格式与要求一致即可,即out-fold-**.txt和results.txt: 检测结果格式如下: ... <image name i> <number of face…

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 主页:https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/index.html 论文:https://arxiv.org/abs/1604.02878 代码:官方matlab版.C++ caffe版 第三方训练代码:tensorflow…

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,postitives是指预测的结果.  相关公式: 检测正列的效果: 检测负列的效果: 公式解释: fp_rate: tp_rate: recall:(召回率) 值越大越好 presssion:(准确率) TP:本来是正例,通过模型预测出来是正列 TP+FP:通过模型预测出来的所有正列数(其中包括本来…

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. FDDB 2.WIDER Face (本实战采用) 3.MegaFace WIDER Face介绍: 本数据集为香港中文大学的数据集,33203个图像 和 393703个人脸图像 划分 40%训练  10%交叉验证  50%测试 链接https://pan.baidu.com/s/1tE3HHbRaW…

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WIDER Face.FDDB ② 优秀论文,通常实验阶段都会介绍它所使用的数据集,公开数据集可以下载.申请数据集的时候,最后使用学校的数据集. ③ 论坛或者交流社区:如thinkpace ④ 数据规模,越大越好  如本实验中4w多 二分类数据:第一类人脸,第二类非人脸 人脸数据:路径/xxx.jpg…