RetinaFace_paddle

RetinaFace in Paddle

一、简介

本项目采用百度飞桨框架paddlepaddle复现：RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild

paper：RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild

code：RetinaFace

本代码参考 Pytorch_Retinaface

二、复现结果

本代码只要复现论文的Table3，数据集为widerface，backbone为resnet50

Method	Easy	Medium	Hard	mAP
map(800)	94.592	92.397	78.909	60.129
multiscale	91.515	90.218	77.908	58.049
larger-head(fpn5)	93.363	92.656	87.837	63.076

• larger-head(fpn5)

设置ClassHead、BboxHead、LandmarkHead的fpn_num为5

三、环境依赖

• 框架：Paddle 2.1.2
• 硬件：nvidia GPU

四、实现

训练

下载数据集

1. 下载WIDERFACE数据集

下载链接aistudio

  /widerface/
    train/
      images/
      label.txt
    val/
      images/
      wider_val.txt

开始训练

python train.py --network resnet50
# or 
python -m paddle.distributed.launch train.py --network resnet50

权重保存在./weights目录下

测试

下载权重

weights 提取码：kdoi。

权重保存在./weights目录下

生成txt文件

python test_widerface.py --trained_model weights/Resnet50_Final.pdparams

评估txt文件

cd ./widerface_evaluate
python setup.py build_ext --inplace
cd ..
python widerface_evaluate/evaluation.py

五、代码结构

./RetinaFace_paddle
├─models               #模型
├─data                 #数据集相关的API和网络的config   
├─layers               #loss等层实现
├─models               #模型相关
├─utils                #预测框相关的API  
├─weights              #权重
├─widerface_evaluate   #评估工具包
|  README.md                               
│  test_widerface.py   #测试
│  test.jpg            #测试图片
│  train.py            #训练

六、模型信息

信息	说明
作者	showtime
时间	2021.09
框架版本	Paddle 2.1.2
应用场景	人脸检测
模型权重	weights
飞桨项目	RetinaFace_Paddle
数据集	widerface