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support python eval in face_detection (#2469)

上级 a09fe2c1
...@@ -26,7 +26,7 @@ __pycache__/ ...@@ -26,7 +26,7 @@ __pycache__/
/lib64/ /lib64/
/output/ /output/
/inference_model/ /inference_model/
/dygraph/output_inference/ /output_inference/
/parts/ /parts/
/sdist/ /sdist/
/var/ /var/
......
...@@ -11,7 +11,7 @@ ...@@ -11,7 +11,7 @@
| 网络结构 | 输入尺寸 | 图片个数/GPU | 学习率策略 | Easy/Medium/Hard Set | 预测时延(SD855)| 模型大小(MB) | 下载 | 配置文件 | | 网络结构 | 输入尺寸 | 图片个数/GPU | 学习率策略 | Easy/Medium/Hard Set | 预测时延(SD855)| 模型大小(MB) | 下载 | 配置文件 |
|:------------:|:--------:|:----:|:-------:|:-------:|:---------:|:----------:|:---------:|:--------:| |:------------:|:--------:|:----:|:-------:|:-------:|:---------:|:----------:|:---------:|:--------:|
| BlazeFace | 640 | 8 | 1000e | 0.889 / 0.859 / 0.740 | - | 0.472 |[下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/blazeface_1000e.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/face_detection/blazeface_1000e.yml) | | BlazeFace | 640 | 8 | 1000e | 0.885 / 0.855 / 0.731 | - | 0.472 |[下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/blazeface_1000e.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/face_detection/blazeface_1000e.yml) |
**注意:** **注意:**
- 我们使用多尺度评估策略得到`Easy/Medium/Hard Set`里的mAP。具体细节请参考[在WIDER-FACE数据集上评估](#在WIDER-FACE数据集上评估) - 我们使用多尺度评估策略得到`Easy/Medium/Hard Set`里的mAP。具体细节请参考[在WIDER-FACE数据集上评估](#在WIDER-FACE数据集上评估)
...@@ -54,11 +54,10 @@ cd dataset/wider_face && ./download_wider_face.sh ...@@ -54,11 +54,10 @@ cd dataset/wider_face && ./download_wider_face.sh
### 训练与评估 ### 训练与评估
训练流程与评估流程方法与其他算法一致,请参考[GETTING_STARTED_cn.md](../../docs/tutorials/GETTING_STARTED_cn.md) 训练流程与评估流程方法与其他算法一致,请参考[GETTING_STARTED_cn.md](../../docs/tutorials/GETTING_STARTED_cn.md)
**注意:** **注意:** 人脸检测模型目前不支持边训练边评估。
- 人脸检测模型目前不支持边训练边评估。
#### 在WIDER-FACE数据集上评估 #### 在WIDER-FACE数据集上评估
评估并生成结果文件: - 步骤一:评估并生成结果文件:
```shell ```shell
python -u tools/eval.py -c configs/face_detection/blazeface_1000e.yml \ python -u tools/eval.py -c configs/face_detection/blazeface_1000e.yml \
-o weights=output/blazeface_1000e/model_final \ -o weights=output/blazeface_1000e/model_final \
...@@ -66,20 +65,31 @@ python -u tools/eval.py -c configs/face_detection/blazeface_1000e.yml \ ...@@ -66,20 +65,31 @@ python -u tools/eval.py -c configs/face_detection/blazeface_1000e.yml \
``` ```
设置`multi_scale=True`进行多尺度评估,评估完成后,将在`output/pred`中生成txt格式的测试结果。 设置`multi_scale=True`进行多尺度评估,评估完成后,将在`output/pred`中生成txt格式的测试结果。
- 下载官方评估脚本来评估AP指标 - 步骤二:下载官方评估脚本和Ground Truth文件
``` ```
wget http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/support/eval_script/eval_tools.zip wget http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/support/eval_script/eval_tools.zip
unzip eval_tools.zip && rm -f eval_tools.zip unzip eval_tools.zip && rm -f eval_tools.zip
``` ```
-`eval_tools/wider_eval.m`中修改保存结果路径和绘制曲线的名称:
- 步骤三:开始评估
方法一:python评估:
``` ```
# Modify the folder name where the result is stored. git clone https://github.com/wondervictor/WiderFace-Evaluation.git
pred_dir = './pred'; cd WiderFace-Evaluation
# Modify the name of the curve to be drawn # 编译
legend_name = 'Fluid-BlazeFace'; python3 setup.py build_ext --inplace
# 开始评估
python3 evaluation.py -p /path/to/PaddleDetection/output/pred -g /path/to/eval_tools/ground_truth
``` ```
- `wider_eval.m` 是评估模块的主要执行程序。运行命令如下:
方法二:MatLab评估:
``` ```
# 在`eval_tools/wider_eval.m`中修改保存结果路径和绘制曲线的名称:
pred_dir = './pred';
legend_name = 'Paddle-BlazeFace';
`wider_eval.m` 是评估模块的主要执行程序。运行命令如下:
matlab -nodesktop -nosplash -nojvm -r "run wider_eval.m;quit;" matlab -nodesktop -nosplash -nojvm -r "run wider_eval.m;quit;"
``` ```
......
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