RetinaFace_paddle

RetinaFace in Paddle

一、简介

本项目采用百度飞桨框架paddlepaddle复现：RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild, by Jiaqing Zhang (张佳青)

paper：RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild

本代码参考 [Pytorch_Retinaface]https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface，致敬开源精神，respect！

二、复现结果

本代码只要复现论文的Table3，数据集为widerface，backbone为resnet50

Method	Easy	Medium	Hard	mAP
FPN+Context	95.532	95.134	90.714	50.842
+DCN	96.349	95.833	91.286	51.522
+Lpts	96.467	96.075	91.694	52.297
+Lpixel	96.413	95.864	91.276	51.492
+Lpts + Lpixel	96.942	96.175	91.857	52.318
复现	94.380	92.521	76.704	57.508

三、环境依赖

Paddle 2.1.2

四、实现

训练

下载数据集

下载WIDERFACE数据集

下载链接aistudio

  /widerface/
    train/
      images/
      label.txt
    val/
      images/
      wider_val.txt

开始训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --training_dataset /home/aistudio/widerface/train/label.txt

权重保存在./weights目录下

测试

下载权重

40epoch即可，70epoch更佳

weights 提取码：y86z。

权重保存在./weights目录下

生成txt文件

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test_widerface.py --dataset_folder /home/aistudio/widerface/val/images/  --trained_model /home/aistudio/Retinaface-paddle-1/weights/Resnet50_epoch_40.pdparams --save_image

save_image为可视化检测结果

评估txt文件

cd ./widerface_evaluate
python setup.py build_ext --inplace
python evaluation.py

记得修改evaluation主函数txt文件的目录

五、代码结构

./RetinaFace_paddle
├─models               #模型
├─data                 #数据集相关的API和网络的config   
├─utils                #预测框相关的API  
├─layers               #预测框相关的API
├─weights              #权重
├─results              #可视化结果
├─widerface_evaluate   #评估工具包
|  README.md                               
│  train.py            #训练
│  test_widerface.py   #测试

六、模型信息

信息	说明
作者	张佳青
时间	2021.09
框架版本	Paddle 2.1.2
应用场景	人脸检测
模型权重	weights 提取码：y86z
飞桨项目	欢迎fork
数据集	下载链接aistudio

zhangxin-xd/RetinaFace_paddle