模型是否支持关键点输出 about libfacedetection.train HOT 8 CLOSED

Hi @Wwupup 你好，我想问下： 1、data\widerface\labelv2下只有train文件下的labelv2.txt才有关键点的标注信息；在val\labelv2.txt文件中没有人脸关键点的标注信息吗？ 2、data\widerface\labelv2\labelv2.txt中，449 330 571 479 488.90601 373.64301 0 542.08899 376.44199 0 515.03101 412.82999 0 485.17401 425.89301 0 538.35699 431.49100 0； 对应的格式是x1,y1,x2,y2,关键点1，0，关键的2，0，关键点3，0，关键点4，0，关键点5，0吗？这个0是什么含义？我看有些是0，有些是1，有些是-1？

1. 本项目的关键点仅做训练，不做评估，所以训练集下面是有关键点标注的，验证集没有 。
2. labelv2.txt 每行有19个数，分别是（x, y, X, Y, (px, py, weight) * 5）。全是-1表示这个人脸没标注关键点，那么其weight被设置为0；而原始weight为0和1的都会在以下代码中设置为1.

   libfacedetection.train/mmdet/datasets/retinaface.py

   Lines 32 to 49 in dce0165

   	kps = np.zeros((self.NK, 3), dtype=np.float32)
   	ignore = False
   	if self.min_size is not None:
   	assert not self.test_mode
   	w = bbox[2] - bbox[0]
   	h = bbox[3] - bbox[1]
   	if w < self.min_size or h < self.min_size:
   	ignore = True
   	if len(values) > 4:
   	if len(values) > 5:
   	kps = np.array(
   	values[4:19], dtype=np.float32).reshape((self.NK, 3))
   	for li in range(kps.shape[0]):
   	if (kps[li, :] == -1).all():
   	kps[li][2] = 0.0 # weight = 0, ignore
   	else:
   	assert kps[li][2] >= 0
   	kps[li][2] = 1.0 # weight

from libfacedetection.train.

肯定是支持的啊，你可以参考我的compare_inference.py中后处理的实现，这边是可以进行关键点输出的。pytorch中head里面由于不需要评估关键点，所以直接忽略了关键点。

from libfacedetection.train.

肯定是支持的啊，你可以参考我的compare_inference.py中后处理的实现，这边是可以进行关键点输出的。pytorch中head里面由于不需要评估关键点，所以直接忽略了关键点。

Hi @Wwupup , 请教一下现有模型的关键点检测能力是在哪个数据集上训练的呀？想重新训练复现一下关键点检测的能力。WilderFace没有带人脸关键点的标注

from libfacedetection.train.

你好，本项目使用的关键点标注是来自(SCRFD)[https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/detection/scrfd]，当然本项目的/data文件夹下的labelv2就是WIDER-FACE数据集带关键点的标注文件。

肯定是支持的啊，你可以参考我的compare_inference.py中后处理的实现，这边是可以进行关键点输出的。pytorch中head里面由于不需要评估关键点，所以直接忽略了关键点。

Hi @Wwupup , 请教一下现有模型的关键点检测能力是在哪个数据集上训练的呀？想重新训练复现一下关键点检测的能力。WilderFace没有带人脸关键点的标注

from libfacedetection.train.

@Wwupup 感谢解答哈

from libfacedetection.train.

Hi @Wwupup 你好，我想问下：
1、data\widerface\labelv2下只有train文件下的labelv2.txt才有关键点的标注信息；在val\labelv2.txt文件中没有人脸关键点的标注信息吗？
2、data\widerface\labelv2\labelv2.txt中，449 330 571 479 488.90601 373.64301 0 542.08899 376.44199 0 515.03101 412.82999 0 485.17401 425.89301 0 538.35699 431.49100 0；
对应的格式是x1,y1,x2,y2,关键点1，0，关键的2，0，关键点3，0，关键点4，0，关键点5，0吗？这个0是什么含义？我看有些是0，有些是1，有些是-1？

from libfacedetection.train.

2. 关键点，那么其weight被设置为0；而原始weight为0和1的都会在以下代码中设置为1.

哦哦，感谢老师的解答，那我自定义数据集就仿造labelv2的格式，可以不用去设置0/1和weights的影响吧，我打算默认设置为0，weights设置为1

from libfacedetection.train.

2. 关键点，那么其weight被设置为0；而原始weight为0和1的都会在以下代码中设置为1.

哦哦，感谢老师的解答，那我自定义数据集就仿造labelv2的格式，可以不用去设置0/1和weights的影响吧，我打算默认设置为0，weights设置为1

是的，只要数据加载出来和项目上一致即可。

from libfacedetection.train.