TF项目实战(基于SSD目标检测)——人脸检测1
SSD实战——人脸检测 Tensorflow
一 、人脸检测的困难:
1. 姿态问题
2.不同种族人,
3.光照 遮挡 带眼睛
4.视角不同
5. 不同尺度
二、 数据集介绍以及转化VOC:
1. FDDB
2.WIDER Face (本实战采用)
3.MegaFace
WIDER Face介绍:
本数据集为香港中文大学的数据集,33203个图像 和 393703个人脸图像
划分 40%训练 10%交叉验证 50%测试
链接https://pan.baidu.com/s/1tE3HHbRaWWc35v5Og4lmDg 密码:hh5b
SSD模型数据格式封装:
1.VOC格式数据
2.读入方式 LMDB(caffe) TFRecoder(Tensorflow)
1.SSD数据集构造流程:
① 生成VOC格式
②修改caffe SSD数据打包脚本路径
什么是VOC格式数据呢???
我们只关注三个文件夹(目标检测)
annotation 和 JPEGImages 一一对应。
见实战:
由于网盘下载原因先参看VOC2007的训练。之后进行WIDER FACE补充。
SSD训练VOC2007数据(便于理解) 链接: https://www.cnblogs.com/WSX1994/p/11216953.html
下一小节我们来制作VOC数据集(使用WIDER Face)
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