Retinaface：人脸检测模型在Pytorch当中的实现

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目录

1. 性能情况 Performance
2. 注意事项 Attention
3. 所需环境 Environment
4. 文件下载 Download
5. 预测步骤 How2predict
6. 训练步骤 How2train
7. 评估步骤 Eval
8. 参考资料 Reference

性能情况

训练数据集	权值文件名称	测试数据集	输入图片大小	Easy	Medium	Hard
Widerface-Train	Retinaface_mobilenet0.25.pth	Widerface-Val	1280x1280	89.76%	86.96%	74.69%
Widerface-Train	Retinaface_resnet50.pth	Widerface-Val	1280x1280	94.72%	93.13%	84.48%

注意事项

本库下载过来可以直接进行预测，已经在model_data文件夹下存放了Retinaface_mobilenet0.25.pth文件，可用于预测。
如果想要使用基于resnet50的retinaface请下载Retinaface_resnet50.pth进行预测。

所需环境

pytorch==1.2.0

文件下载

训练所需的Retinaface_resnet50.pth等文件可以在百度云下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1xneLH0YtiDfO2oncesRY6w 提取码: 2a1y

数据集可以在如下连接里下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1LIYlK5sVx4qsK9tvEuJ4cw 提取码: 2yvx

预测步骤

a、使用预训练权重

1. 下载完库后解压，运行predict.py，输入

img/timg.jpg

2. 在predict.py里面进行设置可以进行fps测试和video视频检测。

b、使用自己训练的权重

1. 按照训练步骤训练。
2. 在retinaface.py文件里面，在如下部分修改model_path和backbone使其对应训练好的文件。

_defaults = {
    "model_path"        : 'model_data/Retinaface_mobilenet0.25.pth',
    "backbone"          : 'mobilenet',
    "confidence"        : 0.5,
    "nms_iou"           : 0.45,
    "cuda"              : True,
    #----------------------------------------------------------------------#
    #   是否需要进行图像大小限制。
    #   开启后，会将输入图像的大小限制为input_shape。否则使用原图进行预测。
    #   可根据输入图像的大小自行调整input_shape，注意为32的倍数，如[640, 640, 3]
    #----------------------------------------------------------------------#
    "input_shape"       : [1280, 1280, 3],
    "letterbox_image"   : True
}

3. 运行predict.py，输入

img/timg.jpg

4. 在predict.py里面进行设置可以进行fps测试和video视频检测。

训练步骤

1. 本文使用widerface数据集进行训练。
2. 可通过上述百度网盘下载widerface数据集。
3. 覆盖根目录下的data文件夹。
4. 根据自己需要选择从头开始训练还是在已经训练好的权重下训练，需要修改train.py文件下的代码，在训练时需要注意backbone和权重文件的对应。 使用mobilenet为主干特征提取网络的示例如下：
   从头开始训练需要将pretrained设置为True，并且注释train.py里面的权值载入部分：

backbone = "mobilenet"
#-------------------------------#
#   是否使用主干特征提取网络
#   的预训练权重
#-------------------------------#
pretrained = True
model = RetinaFace(cfg=cfg, pretrained = pretrained).train()

在已经训练好的权重下训练：

backbone = "mobilenet"
#-------------------------------------------#
#   权值文件的下载请看README
#   权值和主干特征提取网络一定要对应
#-------------------------------------------#
model = RetinaFace(cfg=cfg, pretrained = pretrained).train()
model_path = "model_data/Retinaface_mobilenet0.25.pth"
# 加快模型训练的效率
print('Loading weights into state dict...')
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model_dict = model.state_dict()
pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location=device)
pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if np.shape(model_dict[k]) ==  np.shape(v)}
model_dict.update(pretrained_dict)
model.load_state_dict(model_dict)
print('Finished!')

5. 可以在logs文件夹里面获得训练好的权值文件。

评估步骤

1. 在retinaface.py文件里面，在如下部分修改model_path和backbone使其对应训练好的文件。

 = {
    "model_path"        : 'model_data/Retinaface_mobilenet0.25.pth',
    "backbone"          : 'mobilenet',
    "confidence"        : 0.5,
    "nms_iou"           : 0.45,
    "cuda"              : True,
    #----------------------------------------------------------------------#
    #   是否需要进行图像大小限制。
    #   开启后，会将输入图像的大小限制为input_shape。否则使用原图进行预测。
    #   可根据输入图像的大小自行调整input_shape，注意为32的倍数，如[640, 640, 3]
    #----------------------------------------------------------------------#
    "input_shape"       : [1280, 1280, 3],
    "letterbox_image"   : True
}

2. 下载好百度网盘上上传的数据集，其中包括了验证集，解压在根目录下。
3. 运行evaluation.py即可开始评估。

Reference

https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface