SCRFD算法解读及环境安装实践

论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.04714，accepted by ICLR-2022
工程地址：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/detection/scrfd
下一篇博客，如何用SCRFD训练自己的数据

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1、算法解读

先挖个坑，待我仔细读了论文，后面再填。。。
性能对比如下：

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2、环境安装(亲测可行)

首先下载scrfd源代码

git clone https://github.com/deepinsight/insightface.git
切换到detection/scrfd目录下，或者可以直接把scrfd目录单独move出来，其他剩余的删除掉。

创建conda虚拟环境：

conda create -n scrfd_py38 python=3.8

进入新建的虚拟环境并安装pytorch环境：

source activate scrfd_py38
python -m pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

安装mmcv-full

python -m pip install -U openmim
mim install mmcv-full==1.3.3

安装mmdet，根据mmdetection仓库的安装提示，有两种方式，一种方式是若需要基于mmdet二次开发，需要从源码编译安装；另一种，若只是调用mmdet作为第三方库依赖，则可以直接通过pip install mmdet安装，而scrfd是基于mmdet开发的，所以需要编译安装。

# 进入scrfd目录进行编译安装
python -m pip install Cython==0.29.12     # 这里版本非常重要，没有这一个指定安装版本，会在build.txt中安装最新版本的Cython，最后在编译mmpycocotools包安装时报错
python -m pip install -r requirements/build.txt
python -m pip install -v -e .                       # 编译

最终安装成功后，通过python -m pip list查看 mmdet 库是指向你的代码路径的：

真正训练的时候，还会报错缺少scipy和imgaug，分别安装即可

python -m pip install scipy
python -m pip install imgaug

当碰到如下错误，

是因为mmcv-full和yapf版本不兼容导致的，mmcv-full版本太低，默认安装了yapf最新版，降低yapf版本即可，参考博客：

python -m pip install yapf==0.30.0

后面又碰到numpy库报错，

很明显是现在使用的版本太高了，需要降版本

python -m pip install numpy==1.23.2

后面就能真正训练起来了：

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