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polarisZhao / PFLD-pytorch

PFLD pytorch Implementation
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测试效果差（距离镜头近）。 #21

Open liuxx2016 opened 4 years ago

liuxx2016 commented 4 years ago

感谢分享代码。我用自己拍摄的人脸图，通过MTCNN检测人脸，再进行pfld关键点预测，测试效果非常不好。造成这个的原因是pfld模型设计本身的原因？还是训练数据集和测试数据差别太大(训练数据集都是一些裁剪出来的低分辨率小图[112*112]，测试的时候是用手机拍摄的高分辨率大图)？通过对这种自己拍摄的高清大图进行手动的人脸裁剪再送入pfld进行关键点检测可以一定程度上提高测试效果，但是针对不同的图没有一个相同的裁剪标准。。。。。想问一下在人脸检测的基础上抠人脸图应遵循一个什么标准。

gjd2017 commented 4 years ago

我觉得，只要人脸检测器差不多就好了，若能扣出正常的人脸，对关键点检测影响不是很大。最主要的还是看训练集和模型网络，从目前效果看来不是很理想的原因，可能在数据，训练集太小，没有做数据augment，和论文中相比网络大致是没有问题的。

deep-practice commented 4 years ago

关键点受人脸框影响还是挺大的，训练时候的剪裁方式可能跟测试的时候不同，怎样才能让训练好的模型更有普适性呢？数据增强么？ @gjd2017

deep-practice commented 4 years ago

其他的数据集的话，标注的点都不太一样，怎么融合？

gjd2017 commented 4 years ago

关键点受人脸框影响还是挺大的，训练时候的剪裁方式可能跟测试的时候不同，怎样才能让训练好的模型更有普适性呢？数据增强么？ @gjd2017

我测试的时候把人脸检测器换了，我用dlib库感觉比mtcnn效果要好，数据增强作者在处理训练集的时候就做了，最主要的还是得看训练集标注的质量，目前对于眼部嘴角部不明感的问题，最主要因素就是训练集标注的质量。你可以搜下阿里的MNNKit，效果就非常好，但是没有开源PC端的，只能在手机端调用。

SystemErrorWang commented 4 years ago

我在ffhq数据集上测试了一下，效果也不太好。感觉可以试试在lapa数据集上面训练一下。

github-luffy commented 4 years ago

测试效果差？不好意思，不知道你们用的是哪个测试代码，但暂时发现camera.py是存在代码bug，修正后可参考此camera.py或者test.py。

hzq-zjm commented 4 years ago

训练数据处理部分建议修改一下，改成保证截取为正方形的情况下随机扩边，不同人脸检测器得到的框不一致会使得关键点效果很差，修改完后效果会有明显提升！

7aughing commented 3 years ago

训练数据处理部分建议修改一下，改成保证截取为正方形的情况下随机扩边，不同人脸检测器得到的框不一致会使得关键点效果很差，修改完后效果会有明显提升！

我也遇到这个问题了，输入的face crop 不同，效果差距很大，可以向您请教下是如何解决的吗？