人脸检测之MTCNN训练自己的数据

MTCNN是很好的人脸检测及对齐的深度学习方法，cpu速度快，准确率高。但是对于监控视角，检测效果不是很好，若想取得良好效果，必须增加监控视角数据加以学习，方能达到较好效果。经过两天摸索，终于完成mtcnn训练自己数据的工程。先分享如下：

注意：1、因公司需要，保密部分文件，但知道其原理的伙伴依然可以完善工程！

          2、训练过程语言言简意赅，知道原理的伙伴也可参透。抱歉！

          3、博主省去对齐，只考虑检测！

第一步、数据集制作

1、根据wider_train数据路径，用gen_net_data.py（依赖utils.py）生成三类数据（positive，part，negative）

链接：http://pan.baidu.com/s/1jI5hoj0 密码：a1y9

2、根据1得到的数据，用extract_net.py生成mtcnn中间数据格式

链接：http://pan.baidu.com/s/1eSgSUwM 密码：gtfr

3、根据2得到的中间数据格式，用mtcnnform.py生成mtcnn数据格式

链接：http://pan.baidu.com/s/1o8bSTIy 密码：hn4r

4、根据3得到的mtcnn数据格式，用generate_hdf5.py生成mtcnn训练数据格式

链接：http://pan.baidu.com/s/1dFGgN6L 密码：hmta

第二步、训练

1、预训练模型提供（链接：http://pan.baidu.com/s/1kV0v2SZ 密码：jlk7）

2、三个网络分别存放于PRO网络当中（链接：http://pan.baidu.com/s/1gf9re3T 密码：7wi9）

3、./Net_train.sh完成训练步骤

4、画出损失准确曲线图调优

第三步、测试

测试程序依赖caffe_windows，c++程序暂不能提供，github上也有很多，可参考写出，后续考虑公开！

第四步、效果（训练数据较少，效果一般）

任何问题请加唯一QQ2258205918（名称samylee）！