【源码】基于Pytorch框架的人脸检测模型Retinaface

项目简介

本项目基于Pytorch框架实现了人脸检测模型Retinaface。此模型在Widerface数据集上完成训练，提供了训练与评估步骤，还对预测、训练和评估过程里的关键函数和类进行封装。项目由多个具备特定功能的文件和目录构成，形成了完整的训练、预测和评估流程。

项目的主要特性和功能

1. 模型定义与训练：提供Retinaface模型的定义与训练流程，涵盖数据加载、模型配置、训练过程和权重保存。
2. 预测与评估：包含人脸检测模型的预测和评估功能，可对单张图片预测，评估模型在测试集上的性能。
3. 数据生成器：定义了用于加载和处理图像数据及对应标签的数据生成器，支持随机变换和批量处理。
4. 可视化工具：提供工具用于可视化训练过程中的损失值变化和预测结果。
5. 配置文件：包含模型配置信息，如网络结构、训练参数等。

安装使用步骤

1. 环境准备

• 安装Pytorch 1.2.0及以上版本。
• 安装其他依赖库，如matplotlib、tqdm等。

2. 项目源码使用说明

假设用户已下载本项目的源码文件。

3. 数据准备

• 下载Widerface数据集，并按项目说明组织数据集。

4. 训练模型

• 运行train.py进行模型训练。
• 根据需要调整配置参数。

5. 预测和评估

• 运行predict.py进行预测。
• 运行evaluation.py进行评估。

6. 可视化

• 可使用TensorBoard进行训练过程中的损失值可视化。
• 使用matplotlib库进行预测结果的展示。

注意：项目的具体使用方法和配置参数可能需根据实际情况调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】