# tiny_face

**Repository Path**: caibingcheng/tiny_face

## Basic Information

- **Project Name**: tiny_face
- **Description**: 小人脸检测YOLOV2和YOLT
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2019-02-02
- **Last Updated**: 2021-08-20

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## 日志
- 2019.05.01
  1. 随机添加了负样本之后，正确率提升到了91%，但是检测率下降到了60%  -- 训练10轮的结果
  2. tp:  0.6818260418467923   ep:  0.9378357636224098 --训练20轮结果

- 2019.04.30
  1. 测试v5 10 和 v5 40：
        ```
        改进后10轮训练测试结果， nms iou 0.3 p threshold 0.8 t iou 0.1
        检测率0.6284 准确率0.8820
        40 轮 0.1 0.8 0.1
        tp: 0.8249010118785746 ep: 0.8770697441043652
        ```
  2. 添加TODO，在金字塔时使用随机数判断是否缩放，但是每个图也至少要缩放一次；需要一个可以添加负样本的方法

- 2019.04.28
  1. 完成v1版本测试：检测率-0.819988， 正确率-0.7705465 (100 p 0.8);
  2. 改进v1版本，只使用包含目标的小图做训练，v5版本
  3. v4版本无效

- 2019.04.23
  1. 构建四种loss函数：mes(y_true, y_pred)、 abs(y_true - y_pred)/abs(y_true + y_pred)、abs(y_true - y_pred)/abs(y_true)、mes(y_pred / y_true, y_true / y_true)
  2. 第二种和第三种训练20轮没有效果，第四种还在训练，第一种效果一般，都还没测试实际数据

- 2019.04.21
  1. 发现训练部分的bug，之前一个星期的训练无效了
  2. 修改训练bug
  3. 重新构建测试部分
  4. 尝试设计loss函数

- 2019.04.20
  1. 基本完成测试部分(单张图片测试)

- 2019.04.17
  1. 修改一处bug
  2. 开始部署在服务器上训练
  3. 开始构建测试部分
  4. HR的想法中，多尺度图像的尺度范围很大，【1/7, 1/5, ..., 1, 1.4, 2】等等，可做后续修改参考

- 2019.04.03
  1. 完成标签转换
  2. 完成通过YOLY网络实现的混合模型的训练部分，可运行
  3. 通过YOLY网络实现的混合模型的测试部分待完成

- 2019.04.02
  1. 发现预处理逻辑有点问题，重写
  2. 对于YOLT方式，暂时只能对每个尺度的图像分别处理，在测试时才能使用NMS进行整合。（实际上只是扩充数据集）

- 2019.03.19
  1. 构建yolt网络基本完成
  2. 开始构建tiny_faces网络

- 2019.02.21
  1. yolt与tiny_face多尺度的思想结合使用，对每个416的图使用不同的scale训练，并且每个scale的比重可能是不同的

- 2019.02.03
  1. 阅读Tiny_Faces_in_Tensorflow代码
  2. 通过1大概弄懂tiny_face图像金字塔的实现形式
  3. 下次需要弄清楚网络怎么构建的

- 2019.02.01
  1. 建立项目文件 
  2. 完成标签文件读取类
  3. 完成测试标签读取类
  4. 更多细节待后续完善