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）