./darknet detector test ./data/face.data ./cfg/mbv2_yolov3_face.cfg ./models/mbv2_yolov3_face_final.weights ./test_imgs/input/selfie.jpg -dont_show
或者使用yolo_landmark.py进行测试,更换里面的模型配置文件即可
在wider face val精度(单尺度输入分辨率:*320240**)
方法 | Easy | Medium | Hard |
---|---|---|---|
libfacedetection v1(caffe) | 0.65 | 0.5 | 0.233 |
libfacedetection v2(caffe) | 0.714 | 0.585 | 0.306 |
Retinaface-Mobilenet-0.25(Mxnet) | 0.745 | 0.553 | 0.232 |
mbv2_yolov3_face(our) | 0.84 | 0.79 | 0.41 |
方法 | Easy | Medium | Hard |
---|---|---|---|
libfacedetection v1(caffe) | 0.741 | 0.683 | 0.421 |
libfacedetection v2(caffe) | 0.773 | 0.718 | 0.485 |
Retinaface-Mobilenet-0.25(Mxnet) | 0.879 | 0.807 | 0.481 |
mbv2_yolov3_face(our) | 0.866 | 0.848 | 0.718 |
ps: 测试的时候,长边为320 或者 640 ,图像等比例缩放,yolo未作缩放.