Github項目推薦 | retinaface 人臉識別

• 2020 年 7 月 23 日
• AI
• 人臉識別, 人臉檢測

本項目在 //github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface 的基礎上繼續開發優化。

Github項目地址

//github.com/ternaus/retinaface

項目特點

訓練循環已經遷至 Pytorch Lightning 項目中

本項目增加了以下功能：

• 分散式訓練
• fp16
• 同步批次標準
• 支援各種記錄器，如 W＆B 或 Neptune.ml

超參數嵌入到配置文件中

分散在程式碼中的超參數嵌入到配置文件 retinadace/config 中

增加=>精鍊

原本需要手動實現的框線顏色效果，已經由Alumentations庫替換。

Todo:

• Alumentations中還沒有實現水平翻轉；
• 尚未實現諸如旋轉或轉置之類的空間變換。

顏色轉換在配置文件中進行定義。

添加了用於驗證的mAP計算

為了跟蹤進度，在驗證時會計算mAP指標。

數據準備

數據管道需要以下格式的標籤：

[
  {
    "file_name": "0--Parade/0_Parade_marchingband_1_849.jpg",
    "annotations": [
      {
        "x_min": 449,
        "y_min": 330,
        "width": 122,
        "height": 149,
        "landmarks": [
          488.906,1
          373.643,
          0.0,
          542.089,
          376.442,
          0.0,
          515.031,
          412.83,
          0.0,
          485.174,
          425.893,
          0.0,
          538.357,
          431.491,
          0.0,
          0.82
        ]
      }
    ]
  },

訓練

python retinaface/train.py -h                                                                                                                                                                              (anaconda3)  15:14:11
usage: train.py [-h] -c CONFIG_PATH

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -c CONFIG_PATH, --config_path CONFIG_PATH
                        Path to the config.

推論

python retinaface/inference.py -h                                                                                                                                                                                (anaconda3)  14:47:09
usage: inference.py [-h] -i INPUT_PATH -c CONFIG_PATH -o OUTPUT_PATH [-v]
                    [-g NUM_GPUS] [-t TARGET_SIZE] [-m MAX_SIZE]
                    [--origin_size]
                    [--confidence_threshold CONFIDENCE_THRESHOLD]
                    [--nms_threshold NMS_THRESHOLD] [-w WEIGHT_PATH]
                    [--keep_top_k KEEP_TOP_K]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -i INPUT_PATH, --input_path INPUT_PATH
                        Path with images.
  -c CONFIG_PATH, --config_path CONFIG_PATH
                        Path with images.
  -o OUTPUT_PATH, --output_path OUTPUT_PATH
                        Path to save jsons.
  -v, --visualize       Visualize predictions
  -g NUM_GPUS, --num_gpus NUM_GPUS
                        The number of GPUs to use.
  -t TARGET_SIZE, --target_size TARGET_SIZE
                        Target size
  -m MAX_SIZE, --max_size MAX_SIZE
                        Target size
  --origin_size         Whether use origin image size to evaluate
  --confidence_threshold CONFIDENCE_THRESHOLD
                        confidence_threshold
  --nms_threshold NMS_THRESHOLD
                        nms_threshold
  -w WEIGHT_PATH, --weight_path WEIGHT_PATH
                        Path to weights.
  --keep_top_k KEEP_TOP_K
                        keep_top_k

帶有 配置 的模型的 權重。