1. 场景介绍
- 判断是否存在人脸，如果存在人脸则定位到人脸的位置
- 标准的目标检测问题（针对人脸目标）
- 姿态和表情的变化；
- 不同人的外观差异；
- 光照，遮挡的影响；
- 不同视角；
- 不同大小、位置；
- 标准的目标检测问题（针对人脸目标）
- 人脸标注方法—矩形标注
- 传统方法都是用一个矩形框将画面中的人脸区域包含在内；
- 这种标记方法很难给出一个恰好包含面部的矩形框；
- 人脸标注方法—椭圆标注
- 人脸天然呈现为椭圆形，采用椭圆形来表征一种较为准确的方法；
- 可以对侧脸与转动后的面部进行描述；
- 椭圆长轴半径；
- 椭圆短轴半径；
- 椭圆长轴偏转角度；
- 椭圆圆心x坐标；
- 椭圆圆心y坐标；
- 判断算法性能好坏
- 检测率、误报率；
- 每一个标记只允许有一个检测与之相对应；
- 重复检测会被视为错误检测；
- ROC曲线、PR曲线；
2. Wider Face数据集介绍
- SSD模型数据格式封装
- VOC数据集格式；
- LMDB格式数据、TFRecoder数据格式
- Caffe–SSD数据集构造流程：
- 生成VOC格式数据集（图片、XML标注信息文件）；
- 修改Caffe-SSD数据打包脚本相关路径配置；
- 运行Caffe-SSD数据打包脚本；
- 生成VOC格式的数据集（图片、XML标注信息）；
- annotation中保存xml格式的label信息；
- ImageSet中Main目录存放不同图片列表文件；
- train.txt：训练图片文件名列表；
- val.txt：验证图片文件名列表；
- trainval.txt：训练和验证的图片文件名列表；
- test.txt:测试图片文件名列表；
- JPEGImages目录下存放所有的图片集；
- Caffe-SSD数据集打包流程：
- 修改Caffe-SSD数据打包脚本相关路径；
- create_list.sh；
- 运行Caffe-SSD数据打包脚本；
- create_data.sh；