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FaceDetection的目标是提供高效、高速的人脸检测解决方案，包括最先进的模型和经典模型。
下表中展示了PaddleDetection当前支持的网络结构，具体细节请参考算法细节。
| 原始版本 | Lite版本 1 | NAS版本 2 | |
|---|---|---|---|
| BlazeFace | ✓ | ✓ | ✓ |
| FaceBoxes | ✓ | ✓ | x |
[1] Lite版本表示减少网络层数和通道数。
[2] NA版本表示使用 神经网络搜索方法来构建网络结构。
| 网络结构 | 类型 | 输入尺寸 | 图片个数/GPU | 学习率策略 | Easy Set | Medium Set | Hard Set | 下载 | 配置文件 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BlazeFace | 原始版本 | 640 | 8 | 32w | 0.915 | 0.892 | 0.797 | 模型 | 配置文件 |
| BlazeFace | Lite版本 | 640 | 8 | 32w | 0.909 | 0.885 | 0.781 | 模型 | 配置文件 |
| BlazeFace | NAS版本 | 640 | 8 | 32w | 0.837 | 0.807 | 0.658 | 模型 | 配置文件 |
| BlazeFace | NAS_V2版本 | 640 | 8 | 32W | 0.870 | 0.837 | 0.685 | 模型 | 配置文件 |
| FaceBoxes | 原始版本 | 640 | 8 | 32w | 0.878 | 0.851 | 0.576 | 模型 | 配置文件 |
| FaceBoxes | Lite版本 | 640 | 8 | 32w | 0.901 | 0.875 | 0.760 | 模型 | 配置文件 |
注意:
- 我们使用
tools/face_eval.py中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。 - BlazeFace-Lite的训练与测试使用 blazeface.yml配置文件并且设置：
lite_edition: true。
| 网络结构 | Type | Size | DistROC | ContROC |
|---|---|---|---|---|
| BlazeFace | 原始版本 | 640 | 0.992 | 0.762 |
| BlazeFace | Lite版本 | 640 | 0.990 | 0.756 |
| BlazeFace | NAS版本 | 640 | 0.981 | 0.741 |
| FaceBoxes | 原始版本 | 640 | 0.987 | 0.736 |
| FaceBoxes | Lite版本 | 640 | 0.988 | 0.751 |
注意:
- 我们在FDDB数据集上使用多尺度测试的方法得到mAP，具体细节请参考在FDDB数据集上评估。
| 网络结构 | 类型 | 输入尺寸 | P4(trt32) (ms) | CPU (ms) | CPU (ms)(enable_mkldmm) | 高通骁龙855(armv8) (ms) | 模型大小(MB) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BlazeFace | 原始版本 | 128 | 1.387 | 23.461 | 4.92 | 6.036 | 0.777 |
| BlazeFace | Lite版本 | 128 | 1.323 | 12.802 | 7.16 | 6.193 | 0.68 |
| BlazeFace | NAS版本 | 128 | 1.03 | 6.714 | 3.641 | 2.7152 | 0.234 |
| BlazeFace | NAS_V2版本 | 128 | 0.909 | 9.58 | 7.903 | 3.499 | 0.383 |
| FaceBoxes | 原始版本 | 128 | 3.144 | 14.972 | 9,852 | 19.2196 | 3.6 |
| FaceBoxes | Lite版本 | 128 | 2.295 | 11.276 | 6.969 | 8.5278 | 2 |
| BlazeFace | 原始版本 | 320 | 3.01 | 132.408 | 20.762 | 70.6916 | 0.777 |
| BlazeFace | Lite版本 | 320 | 2.535 | 69.964 | 35.612 | 69.9438 | 0.68 |
| BlazeFace | NAS版本 | 320 | 2.392 | 36.962 | 14.443 | 39.8086 | 0.234 |
| BlazeFace | NAS_V2版本 | 320 | 1.487 | 52.038 | 38.693 | 56.137 | 0.383 |
| FaceBoxes | 原始版本 | 320 | 7.556 | 84.531 | 48.465 | 52.1022 | 3.6 |
| FaceBoxes | Lite版本 | 320 | 18.605 | 78.862 | 46.488 | 59.8996 | 2 |
| BlazeFace | 原始版本 | 640 | 8.885 | 519.364 | 78.825 | 149.896 | 0.777 |
| BlazeFace | Lite版本 | 640 | 6.988 | 284.13 | 131.385 | 149.902 | 0.68 |
| BlazeFace | NAS版本 | 640 | 7.448 | 142.91 | 56.725 | 69.8266 | 0.234 |
| BlazeFace | NAS_V2版本 | 640 | 4.201 | 197.695 | 153.626 | 88.278 | 0.383 |
| FaceBoxes | 原始版本 | 640 | 78.201 | 394.043 | 239.201 | 169.877 | 3.6 |
| FaceBoxes | Lite版本 | 640 | 59.47 | 313.683 | 168.73 | 139.918 | 2 |
注意:
- CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz。
- P4(trt32)和CPU的推理时间测试基于PaddlePaddle-1.8.0版本。
- ARM测试环境:
- 高通骁龙855(armv8)；
- 单线程；
- Paddle-Lite develop版本。
我们使用WIDER-FACE数据集进行训练和模型测试，官方网站提供了详细的数据介绍。
-
WIDER-Face数据源:
使用如下目录结构加载wider_face类型的数据集：dataset/wider_face/ ├── wider_face_split │ ├── wider_face_train_bbx_gt.txt │ ├── wider_face_val_bbx_gt.txt ├── WIDER_train │ ├── images │ │ ├── 0--Parade │ │ │ ├── 0_Parade_marchingband_1_100.jpg │ │ │ ├── 0_Parade_marchingband_1_381.jpg │ │ │ │ ... │ │ ├── 10--People_Marching │ │ │ ... ├── WIDER_val │ ├── images │ │ ├── 0--Parade │ │ │ ├── 0_Parade_marchingband_1_1004.jpg │ │ │ ├── 0_Parade_marchingband_1_1045.jpg │ │ │ │ ... │ │ ├── 10--People_Marching │ │ │ ... -
手动下载数据集： 要下载WIDER-FACE数据集，请运行以下命令：
cd dataset/wider_face && ./download.sh
- 自动下载数据集：
如果已经开始训练，但是数据集路径设置不正确或找不到路径, PaddleDetection会从WIDER-FACE数据集自动下载它们，
下载后解压的数据集将缓存在
~/.cache/paddle/dataset/中，并且之后的训练测试会自动加载它们。
-
尺度变换(Data-anchor-sampling): 具体操作是:根据随机选择的人脸高和宽，获取到$v=\sqrt{width * height}$，之后再判断
v的值范围，其中v值位于缩放区间[16,32,64,128]假设v=45，则选定32<v<64, 以均匀分布的概率选取[16,32,64]中的任意一个值。若选中64，则该人脸的缩放区间在[64 / 2, min(v * 2, 64 * 2)]中选定。 -
其他方法: 包括随机扰动、翻转、裁剪等。具体请参考READER.md。
训练流程与推理流程方法与其他算法一致，请参考GETTING_STARTED_cn.md。
注意:
BlazeFace和FaceBoxes训练是以每卡batch_size=8在4卡GPU上进行训练(总batch_size是32),并且训练320000轮 (如果你的GPU数达不到4，请参考学习率计算规则表)。- 人脸检测模型目前我们不支持边训练边评估。
目前我们支持在WIDER FACE数据集和FDDB数据集上评估。首先运行tools/face_eval.py生成评估结果文件，其次使用matlab（WIDER FACE）
或OpenCV（FDDB）计算具体的评估指标。
其中，运行tools/face_eval.py的参数列表如下：
-f或者--output_eval: 评估生成的结果文件保存路径，默认是：output/pred；-e或者--eval_mode: 评估模式，包括widerface和fddb，默认是widerface；--multi_scale: 如果在命令中添加此操作按钮，它将选择多尺度评估。默认值为False，它将选择单尺度评估。
评估并生成结果文件：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python -u tools/face_eval.py -c configs/face_detection/blazeface.yml \
-o weights=output/blazeface/model_final \
--eval_mode=widerface
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：
wget http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/support/eval_script/eval_tools.zip
unzip eval_tools.zip && rm -f eval_tools.zip
- 在
eval_tools/wider_eval.m中修改保存结果路径和绘制曲线的名称：
# Modify the folder name where the result is stored.
pred_dir = './pred';
# Modify the name of the curve to be drawn
legend_name = 'Fluid-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;"
我们提供了一套FDDB数据集的评估流程(目前仅支持Linux系统)，其他具体细节请参考FDDB官网。
-
1)下载安装opencv：
下载OpenCV: 进入OpenCV library手动下载
安装OpenCV：请参考OpenCV官方安装教程通过源码安装。 -
2)下载数据集、评估代码以及格式化数据：
./dataset/fddb/download.sh
- 3)编译FDDB评估代码：
进入
dataset/fddb/evaluation目录下，修改MakeFile文件中内容如下：
evaluate: $(OBJS)
$(CC) $(OBJS) -o $@ $(LIBS)
修改common.hpp中内容为如下形式：
#define __IMAGE_FORMAT__ ".jpg"
//#define __IMAGE_FORMAT__ ".ppm"
#define __CVLOADIMAGE_WORKING__
根据grep -r "CV_RGB"命令找到含有CV_RGB的代码段，将CV_RGB改成Scalar，并且在cpp中加入using namespace cv;，
然后编译：
make clean && make
- 4)开始评估:
修改config文件中dataset_dir和annotation字段内容：
EvalReader:
...
dataset:
dataset_dir: dataset/fddb
anno_path: FDDB-folds/fddb_annotFile.txt
...
评估并生成结果文件：
python -u tools/face_eval.py -c configs/face_detection/blazeface.yml \
-o weights=output/blazeface/model_final \
--eval_mode=fddb
评估完成后，将在output/pred/pred_fddb_res.txt中生成txt格式的测试结果。
生成ContROC与DiscROC数据：
cd dataset/fddb/evaluation
./evaluate -a ./FDDB-folds/fddb_annotFile.txt \
-f 0 -i ./ -l ./FDDB-folds/filePath.txt -z .jpg \
-d {RESULT_FILE} \
-r {OUTPUT_DIR}
注意:
(1)RESULT_FILE是tools/face_eval.py输出的FDDB预测结果文件；
(2)OUTPUT_DIR是FDDB评估输出结果文件前缀，会生成两个文件{OUTPUT_DIR}ContROC.txt、{OUTPUT_DIR}DiscROC.txt；
(3)参数用法及注释可通过执行./evaluate --help来获取。
(1)下载PaddleDetection开放的WIDER-FACE数据集人脸关键点标注文件(链接)，并拷贝至wider_face/wider_face_split文件夹中：
cd dataset/wider_face/wider_face_split/
wget https://dataset.bj.bcebos.com/wider_face/wider_face_train_bbx_lmk_gt.txt(2)使用configs/face_detection/blazeface_keypoint.yml配置文件进行训练与评估，使用方法与上一节内容一致。
| 网络结构 | 输入尺寸 | 图片个数/GPU | 学习率策略 | Easy Set | Medium Set | Hard Set | 下载 | 配置文件 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BlazeFace Keypoint | 640 | 16 | 16w | 0.852 | 0.816 | 0.662 | 模型 | 配置文件 |
简介:
BlazeFace 是Google Research发布的人脸检测模型。它轻巧并且性能良好，
专为移动GPU推理量身定制。在旗舰设备上，速度可达到200-1000+FPS。
特点:
- 锚点策略在8×8（输入128x128）的特征图上停止，在该分辨率下每个像素点6个锚点；
- 5个单BlazeBlock和6个双BlazeBlock：5×5 depthwise卷积，可以保证在相同精度下网络层数更少；
- 用混合策略替换非极大值抑制算法，该策略将边界框的回归参数估计为重叠预测之间的加权平均值。
版本信息:
- 原始版本: 参考原始论文复现；
- Lite版本: 使用3x3卷积替换5x5卷积，更少的网络层数和通道数；
- NAS版本: 使用神经网络搜索算法构建网络结构，相比于
Lite版本，NAS版本需要更少的网络层数和通道数。 - NAS_V2版本: 基于PaddleSlim中SANAS算法在blazeface-NAS的基础上搜索出来的结构，相比
NAS版本，NAS_V2版本的精度平均高出3个点，在855芯片上的硬件延时相对NAS版本仅增加5%。
简介:
FaceBoxes 由Shifeng Zhang等人提出的高速和高准确率的人脸检测器，
被称为“高精度CPU实时人脸检测器”。 该论文收录于IJCB（2017）。
特点:
- 锚点策略分别在20x20、10x10、5x5（输入640x640）执行，每个像素点分别是3、1、1个锚点，对应密度系数是
1, 2, 4(20x20)、4(10x10)、4(5x5)； - 在基础网络中个别block中使用CReLU和inception的结构；
- 使用密度先验盒（density_prior_box）可提高检测精度。
版本信息:
- 原始版本: 参考原始论文进行修改；
- Lite版本: 使用更少的网络层数和通道数，具体可参考代码。
我们非常欢迎您可以为PaddleDetection中的人脸检测模型提供代码，您可以提交PR供我们review；也十分感谢您的反馈，可以提交相应issue，我们会及时解答。