• 首先，我们介绍一下我们的项目结构
  • 根目录下面的文件是我当初想自己从头训练整个网络时，定义的一些文件
    • CreateNPY.py 是用来创建ｎｐｙ文件的函数，是将bounding box提取出来存在npy文件中。
    • DataSet.py 封装输入的文件，用于训练的时候生成数据集
    • LeNet.py LeNet网络结构文件
    • ReadyData.py 将ＦＤＤＢ数据集移动到１０个文件夹中，代表的是１０折
    • Tools.py　封装了一些和深度学习无关的操作
    • train.py 训练
    • VGG16.py ＶＧＧ网络结构文件
  • trained_vgg16: 训练好的VGG网络结构，直接运行该模型，看一下是否可以得到正确的结果
    • train_vgg16.py 网络结构文件，包括了main函数的入口，可以直接执行该文件，看是否可以得到合适的输出
  • directly_using_vgg16：直接使用训练好的VGG网络结构来做人脸的检测
    • train_vgg16.py 网络结构文件，包括了ｍａｉｎ函数的入口，在里面我们可以指定待检测图像的路径，然后运行看看检车的结果
  • fine_tuing_vgg16：对ＶＧＧ网络进行了微调
    • DataSet.py 封装输入的文件，用于训练的时候生成数据集
    • SVR.py 用来对ＣＮＮ网络提取出来的特征进行回归打分
    • test.py 测试入口，里面可以指定待检测图像的路径，进行测试
    • tools.py 这里面主要封装了一些和神经网络有关的操作
    • train_fc.py 通过该文件对ＶＧＧ网络进行微调
    • trained_vgg16.py　ＶＧＧ网络结构文件
• 然后我们介绍一下我们的数据集：我们用了ＦＤＤＢ数据集，下载地址如下：FDDB
• 训练好模型的下载地址
  • VGG16(version1), 这个主要是用在trained_vgg16这个文件夹下面的，主要是用这个参数去微调，总是不收敛，所以才有了下面的ｖｅｒｓｉｏｎ２
  • VGG16(version2), 这个是用ＩｍａｇｅＮｅｔ训练的网络参数，感觉鲁棒性较好。