/FaceDetection-set

基于 YOLOV5s 模型，制作人脸识别数据集

Primary LanguagePython

基于 YOLOV5s 的人脸识别数据集制作脚本

1.Introduction

本脚本基于 YOLOV5s 模型，用于制作人脸识别数据集。
本项目起源于前不久需要做一个人脸识别的大作业，由于种种原因，没有使用网络上开源的人脸识别数据集，而是自己使用爬虫从网络上爬取了少量图片，并截出人脸部分制作成数据集。
事实上，上述工作完全可以通过本脚本完成，解放双手，节约时间。

2.Run in terminal

    python detect_face.py  # 检测图片中的人脸，并将人脸部分截取出来

3.Project structure

inference
         - input -- 用于 test 的 image 或者 video
         - output -- 运行结果保存目录
utils -- 关键函数
weights -- 模型权重文件
yolov5_ultralytics -- yolov5s模型
detect_face.py -- 基于YOLOV5s的人脸检测

How to run

1.preparations

(1) 下载weights文件，weights/weights.txt (或者使用别人训练好的人脸检测权重)，注意权重的名称与路径要与下图保持一致
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(2) 制作需要截取人脸的文件夹，注意文件夹的结构如下图所示，根文件夹中放入子文件夹，各个子文件夹中放入需要截取人脸的图片
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(3) 修改代码中根文件夹的路径，默认保存在相同文件夹下，并自动替换原图片，因此请注意将原数据集备份
Alt text

Inferences

https://github.com/ultralytics/yolov5

TODO

由于时间紧迫，本脚本还有许多不足之处，欢迎各位提出意见！