darknet_face_with_landmark
借鉴AlexeyAB大神的 darknet 做适量修改,用于人脸检测以及关键点检测
Installation
Clone and install
- git clone https://github.com/ouyanghuiyu/darknet_face_with_landmark.git
- 使用scripts/retinaface2yololandmark.py脚本将retinaface的标记文件转为yolo的格式使用
- 其他编译训练都和原版darknet相同
- 使用yolo_landmark.py进行测试,更换里面的模型配置文件即可
精度
Widerface测试
- 在wider face val精度(单尺度输入分辨率:320*240)
方法 |
Easy |
Medium |
Hard |
libfacedetection v1(caffe) |
0.65 |
0.5 |
0.233 |
libfacedetection v2(caffe) |
0.714 |
0.585 |
0.306 |
Retinaface-Mobilenet-0.25(Mxnet) |
0.745 |
0.553 |
0.232 |
mbv2_yolov3_face(our) |
0.84 |
0.79 |
0.41 |
- 在wider face val精度(单尺度输入分辨率:640*480)
方法 |
Easy |
Medium |
Hard |
libfacedetection v1(caffe) |
0.741 |
0.683 |
0.421 |
libfacedetection v2(caffe) |
0.773 |
0.718 |
0.485 |
Retinaface-Mobilenet-0.25(Mxnet) |
0.879 |
0.807 |
0.481 |
mbv2_yolov3_face(our) |
0.866 |
0.848 |
0.718 |
ps: 测试的时候,长边为320 或者 640 ,图像等比例缩放,yolo未作缩放.
测试
![](https://raw.githubusercontent.com/tjulitianyi1997/darknet_face_with_landmark/master/test_imgs/selfie.jpg)
References