SSH 也算是人脸检测中一个经典的方法，具有较高的精度和较快的速度。项目实现了论文中的很多细节，对复现过程也有详细的讲解，容易实现。美中不足的是论文中的 Pyramid 方式，该项目没有实现
项目分析
仓库名称：SSH
标星(star)：693 （不错哦，潜力股项目）
标星趋势
关注(watch)：45
拷贝(fork)：263
贡献人数：2
仓库大小：6 MB
主要开发语言：Python
语言分布：Python:80.20%、MATLAB:13.43%、Cuda:4.91%、Shell:1.28%、C++:0.13%、Makefile:0.05%
作者动态：
综合推荐指数
2星
项目概述
安装
- 克隆存储库：
git clone --recursive https://github.com/mahyarnajibi/SSH.git
- 安装cuDNN和NCCL（用于多GPU培训）。
- Caffe和pycaffe：你需要编译caffe-ssh一个与SSH兼容的Caffe fork存储库。应该使用cuDNN，NCCL和python层支持（默认情况下设置Makefile.config.example）构建Caffe 。你还需要make pycaffe。
- 安装python要求：
pip install -r requirements.txt
- make在lib目录中运行：
cd lib
make
运行演示
要运行演示，首先，您需要下载提供的预训练SSH模型。运行以下脚本会将SSH模型下载到其默认目录路径中：
bash scripts/download_ssh_model.sh
默认情况下，模型将保存到名为的文件夹中data/SSH_models（data如果计划使用外部路径，则可以创建符号链接）。
下载SSH模型后，您可以使用默认配置运行演示，如下所示：
python demo.py
如果一切顺利，以下检测应保存为data/demo/demo_detections_SSH.png。
有关可能的选项列表： python demo.py --help
训练模型
对于WIDER数据集的培训，您需要从数据集网站下载WIDER面部训练图像和面部注释。应将这些文件复制到（如果您希望将实际数据存储在其他位置，则可以创建符号链接）。data/datasets/wider/
您还需要下载预先培训的VGG-16 ImageNet模型。以下脚本将模型下载到默认目录中：
bash scripts/download_imgnet_model.sh
在开始训练之前，你应该有一个目录结构如下：
data
|--datasets
|--wider
|--WIDER_train/
|--wider_face_split/
|--imagenet_models
|--VGG16.caffemodel
对于使用默认参数进行训练，您可以main_train使用GPU ID列表调用模块。举个例子：
python main_train.py --gpus 0,1,2,3
有关运行的所有可能选项的列表python main_train.py --help。
请注意，默认训练参数（例如迭代次数，步长和学习速率）是针对4 GPU的训练设置的，如本文所述。
可以通过将外部配置文件传递给模块来覆盖所有SSH默认设置和配置（保存在其中SSH/configs/default_config.yml）（例如，--cfg [path-to-config-file]参见SSH/configs配置文件）。
默认情况下，模型保存到output/[EXP_DIR]/[db_name]/文件夹（EXP_DIR设置为ssh默认情况下，可以通过配置文件进行更改，并且db_name会wider_train在这种情况下）。
评估训练有素的模型
对WIDER数据集的评估基于需要MATLAB的官方WIDER评估工具。您需要从WIDER 数据集网站下载验证图像和注释（如果没有下载用于培训） 。应将这些文件复制到目录中，如下所示： data/datasets/wider
data
|--datasets
|--wider
|--WIDER_val/
|--wider_face_split/
可以通过调用main_test模块使用默认配置执行评估：
python main_test.py --model [path-to-the-trained-model]
有关运行的可能选项列表python main_test.py --help。
可以通过将外部配置文件传递给模块来覆盖所有SSH默认设置和配置（保存在其中SSH/configs/default_config.yml）（例如，--cfg [path-to-config-file]参见SSH/configs配置文件）。
评价输出被保存到output/[EXP_DIR]/[db_name]/[net_name]（EXP_DIR被设置为ssh缺省，并且可以通过使配置文件被改变，net_name可以直接传递到模块，被设置为SSH缺省，并且db_name 将wider_val在此情况下）。这包括将检测文件保存为名为的文件夹detections，将检测项保存为pickle文件，以及WIDER保存在名为的文件夹中的评估图wider_plots。
请注意，检测将默认缓存，不会再次重新计算（可以通过传递--no_cache参数来禁用缓存。）
项目地址
https://github.com/mahyarnajibi/SSH
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