FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy
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Latest commit 4adf7ae Jun 3, 2018

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Faceboxes 完整复现

1. CAFFE安装:


Makefile.config已经修改了好了,使用GPU的方式
所以直接使用下面的命令编译:

    make -j8            
    # Make sure to include $CAFFE_ROOT/python to your PYTHONPATH. 
    make pycaffe        
    make test -j8       
    # (Optional)        
    make runtest -j8    

2. 数据处理:


(1) 利用脚本wider_face_2_voc.py脚本把wider_face数据转换成VOC格式。并遮盖掉小于20x20的人脸。
脚本的位置在: script

(2) 在wider_face_2_voc.py的同一级目录中创建wider_face文件夹,放解压好下载的wider数据,如图:
data

(3) 运行wider_face_2_voc.py脚本,在wider_face文件夹中会生成VOC格式的数据,如图:
data

(4) 生成的图片会把小于20x20的人脸用图像均值覆盖掉,因为太小的人脸,训练时不容易收敛,如图:
mask

(5) 利用data/FACE文件中的脚本,把VOC格式转换成LMDB格式,如图:
lmdb

在caffe/data目录下创建faces_database文件夹,拷贝wider_face文件夹(前面生成的VOC格式数据),layout如图:
database

cd caffe
\# Create the trainval.txt, test.txt, and test_name_size.txt in data/FACE/                
./data/FACE/create_list.sh                                                                
\# You can modify the parameters in create_data.sh if needed.                             
\# It will create lmdb files for trainval and test with encoded original image:           
\#   data/faces_database/FACE/lmdb/FACE_trainval_lmdb                                     
\#   data/faces_database/FACE/lmdb/FACE_test_lmdb                                         
\# and make soft links at examples/FACE/                                                  
./data/FACE/create_data.sh                                                                

3. 训练:


训练需要的参数文件和网络文件位置如图: train

运行以下命令开始训练:
./build/tools/caffe train --solver examples/faceboxes/solver.prototxt

4. 测评:


测评脚本以及模型文件位置如图: test

FDDB上的测评结果(discontinuous)如图:
result

论文中的结果:
origin

效果图:
demo

5. 参考:


参考的仓库:https://github.com/lsy17096535/faceboxes

6. 优化:


train.prototxt支持Anchor densification strategy