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face_detection中提供高效、高速的人脸检测解决方案，包括最先进的模型和经典模型。
| 网络结构 | 输入尺寸 | 图片个数/GPU | 学习率策略 | Easy/Medium/Hard Set | 预测时延（SD855） | 模型大小(MB) | 下载 | 配置文件 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BlazeFace | 640 | 8 | 1000e | 0.885 / 0.855 / 0.731 | - | 0.472 | 下载链接 | 配置文件 |
注意:
Easy/Medium/Hard Set里的mAP。具体细节请参考在WIDER-FACE数据集上评估。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_wider_face.sh
训练流程与评估流程方法与其他算法一致，请参考GETTING_STARTED_cn.md。
注意: 人脸检测模型目前不支持边训练边评估。
python -u tools/eval.py -c configs/face_detection/blazeface_1000e.yml \
-o weights=output/blazeface_1000e/model_final \
multi_scale=True
设置multi_scale=True进行多尺度评估，评估完成后，将在output/pred中生成txt格式的测试结果。
wget http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/support/eval_script/eval_tools.zip
unzip eval_tools.zip && rm -f eval_tools.zip
方法一：python评估：
git clone https://github.com/wondervictor/WiderFace-Evaluation.git
cd WiderFace-Evaluation
# 编译
python3 setup.py build_ext --inplace
# 开始评估
python3 evaluation.py -p /path/to/PaddleDetection/output/pred -g /path/to/eval_tools/ground_truth
方法二：MatLab评估：
# 在`eval_tools/wider_eval.m`中修改保存结果路径和绘制曲线的名称：
pred_dir = './pred';
legend_name = 'Paddle-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;"
@article{bazarevsky2019blazeface,
title={BlazeFace: Sub-millisecond Neural Face Detection on Mobile GPUs},
author={Valentin Bazarevsky and Yury Kartynnik and Andrey Vakunov and Karthik Raveendran and Matthias Grundmann},
year={2019},
eprint={1907.05047},
archivePrefix={arXiv},
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