人脸检测和对齐--MTCNN训练1--P-net


采用数据集:

人脸检测和人脸框回归:WIDER_FACE

特征点标定:Celeba


P-net:

P-net的任务是人脸检测和人脸框回归,所以该阶段仅需要使用WIDER FACE数据集。为什么没带特征点标定任务?P-net输入12*12的图像,图像太小,不适合做特征点标定。

(1)取候选窗,生成训练图片

下载的原始数据集并不能直接用于训练,而是在原始图像上截取候选框图像。随机截取候选框,根据IoU计算候选框所属类别,并将其resize到12*12大小,将resize后的候选框图像保存到对应的类别文件夹下。每个类别生成一个txt文档,存放图片路径以及对应的候选框位置信息。

根据IoU计算选择的候选框是属于negative(IoU<0.3)、positive(IoU>0.65)、part(0.4

其中positive和negative用于人脸检测,positive和part用于人脸框回归。


(2)生成imdb,训练数据

使用positive和negative类别中的图像生成人脸检测所需的数据cls.imdb

使用positive和part类别中的图像生成人脸框回归所需的数据roi.imdb


(3)构建网络和solver,开始训练


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