腾讯优图高精度双分支人脸检测器（FaceDetection-DSFD）使用教程

腾讯优图高精度双分支人脸检测器（FaceDetection-DSFD）使用教程

FaceDetection-DSFD 腾讯优图高精度双分支人脸检测器 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FaceDetection-DSFD

1. 项目目录结构及介绍

FaceDetection-DSFD/
├── data/
│   ├── img/
│   └── ...
├── layers/
│   ├── ...
│   └── ...
├── model/
│   ├── ...
│   └── ...
├── utils/
│   ├── ...
│   └── ...
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE.txt
├── README.md
├── demo.py
├── face_ssd.py
├── fddb_test.py
├── widerface_val.py
└── ...

目录结构介绍

• data/: 存放数据集文件，如WIDER FACE和FDDB的图像数据。
• layers/: 包含模型中使用的各种层定义。
• model/: 存放模型的定义和实现。
• utils/: 包含一些辅助函数和工具。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
• LICENSE.txt: 项目许可证。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• demo.py: 用于演示如何使用DSFD模型进行人脸检测。
• face_ssd.py: 人脸检测模型的实现。
• fddb_test.py: 用于在FDDB数据集上评估模型。
• widerface_val.py: 用于在WIDER FACE数据集上评估模型。

2. 项目启动文件介绍

demo.py

demo.py 是项目的启动文件之一，用于演示如何使用DSFD模型进行人脸检测。以下是该文件的主要功能和参数：

python demo.py [--trained_model [TRAINED_MODEL]] [--img_root [IMG_ROOT]] [--save_folder [SAVE_FOLDER]] [--visual_threshold [VISUAL_THRESHOLD]]

• --trained_model: 指定预训练模型的路径。
• --img_root: 指定测试图像的根目录。
• --save_folder: 指定保存检测结果的目录。
• --visual_threshold: 指定置信度阈值，用于过滤检测结果。

widerface_val.py

widerface_val.py 用于在WIDER FACE数据集上评估模型。以下是该文件的主要功能和参数：

python widerface_val.py [--trained_model [TRAINED_MODEL]] [--save_folder [SAVE_FOLDER]] [--widerface_root [WIDERFACE_ROOT]]

• --trained_model: 指定预训练模型的路径。
• --save_folder: 指定保存评估结果的目录。
• --widerface_root: 指定WIDER FACE数据集的根目录。

fddb_test.py

fddb_test.py 用于在FDDB数据集上评估模型。以下是该文件的主要功能和参数：

python fddb_test.py [--trained_model [TRAINED_MODEL]] [--split_dir [SPLIT_DIR]] [--data_dir [DATA_DIR]] [--det_dir [DET_DIR]]

• --trained_model: 指定预训练模型的路径。
• --split_dir: 指定FDDB数据集的分割目录。
• --data_dir: 指定FDDB数据集的图像目录。
• --det_dir: 指定保存检测结果的目录。

3. 项目配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但可以通过命令行参数来配置模型的路径、数据集路径等。以下是一些常用的配置参数：

• --trained_model: 指定预训练模型的路径。
• --img_root: 指定测试图像的根目录。
• --save_folder: 指定保存检测结果的目录。
• --visual_threshold: 指定置信度阈值，用于过滤检测结果。
• --widerface_root: 指定WIDER FACE数据集的根目录。
• --split_dir: 指定FDDB数据集的分割目录。
• --data_dir: 指定FDDB数据集的图像目录。
• --det_dir: 指定保存检测结果的目录。

通过这些参数，用户可以根据自己的需求配置模型和数据集路径，进行人脸检测和评估。

FaceDetection-DSFD 腾讯优图高精度双分支人脸检测器 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FaceDetection-DSFD