# FaceBoxes

**Repository Path**: Levi990223/FaceBoxes

## Basic Information

- **Project Name**: FaceBoxes
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: BSD-3-Clause
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-08-15
- **Last Updated**: 2021-08-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README



# FaceBoxes

本项目实现了FaceBoxes从GPU到NPU上训练的迁移，源开源代码仓 [FaceBoxes.PyTorch](https://github.com/zisianw/FaceBoxes.PyTorch)

## FaceBoxes Detail

本项目对于FaceBoxes.Pytorch做出了如下更改：

1. 将设备从Nvidia GPU迁移到Huawei NPU上。
2. 在源代码的基础上添加了Apex混合精度进行优化。
3. 在模型迁移到NPU上后一些不支持或性能较低的算子放到CPU上进行规避。
4. 针对测试结果添加了新的评估脚本。

## Requirements

```shell
pip install -r requirements.txt
```

- NPU 配套的run包安装
- Python3.7.5
- PyTorch（NPU版本）
- Apex（NPU版本）

### 导入环境变量

```shell
source npu_set_env_new.sh
```

### 编译

```shell
./make.sh
git clone https://github.com/Levi0223/FDDB_Evaluation.git
cd FDDB_Evaluation
python3 setup.py build_ext --inplace
mv ../convert.py ../split.py ./
```

### 准备数据集

1. 下载 [WIDER FACE ](http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/index.html) 数据集，将图片放在这个目录下：

      ```shell
      $FaceBoxes_ROOT/data/WIDER_FACE/images/
      ```

   下载转换后的[标注文件](https://drive.google.com/file/d/1-s4QCu_v76yNwR-yXMfGqMGgHQ30WxV2/view)，将他们放在这个目录下：

   ```shell
   $FaceBoxes_ROOT/data/WIDER_FACE/annotations/
   ```

2. 下载 [FDDB](https://drive.google.com/file/d/17t4WULUDgZgiSy5kpCax4aooyPaz3GQH/view) 数据集，将图片放在这个目录下：

   ```shell
   $FaceBoxes_ROOT/data/FDDB/images/
   ```

## Trainning

### 单卡训练

```shell
bash scripts/train_1p.sh
```

### Test

```shel
bash scripts/test.sh
```

### Evaluate

```shell
bash scripts/eval.sh
```

### 多卡训练

```shell
bash scripts/train_8p.sh
```

### Test

```shell
bash scripts/test.sh
```

### Evaluate

```shell
bash scripts/eval.sh
```

## Performance

|         |   AP   | APEX | lOSS_SCALE | EPOCH |
| :-----: | :----: | :--: | :--------: | :---: |
| **GPU** | 0.9440 |  O2  |    128     |  300  |
| **NPU** | 0.9396 |  O2  |    128     |  300  |