0.环境

ubuntu16.04
python3.6
cuda9.2
cudnn7

torch==1.6.0+cu92

addict==2.4.0
cycler==0.10.0
Cython==0.29.21
future==0.18.2
kiwisolver==1.3.1
matplotlib==3.3.3
numpy==1.19.4
Pillow==8.0.1
pycurl==7.43.0
pygobject==3.20.0
pyparsing==2.4.7
python-apt==1.1.0b1+ubuntu0.16.4.9
python-dateutil==2.8.1
six==1.15.0
unattended-upgrades==0.1

tqdm
scipy
ipython

cd vedadet
pip install -r requirements/build.txt

避免出错，我直接安装环境中对应的python库，然后注释掉对应的根目录下setup.py中的安装依赖包的两行。

改为：

（默认会安装最新的，如果对应的cuda版本不支持的话，那就自己安装吧！！！）然后执行下面：

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pip install -v -e .

1.准备

1.1 准备模型

https://drive.google.com/u/0/uc?id=1zU738coEVDBkLBUa4hvJUucL7dcSBT7v&export=download

可以将放到https://github.com/Media-Smart/vedadet/tree/main/configs/trainval/tinaface，目录下新建的models下。

1.2 准备数据

1）原始数据

https://github.com/Media-Smart/vedadet/tree/main/configs/trainval/tinaface

进入vedadet/目录下，新建data，然后进入data目录下，从widerface官网上下载训练、验证与测试数据：

解压从官网下载的数据，目录应该是这样：

vedadet
├── vedadet
├── vedacore
├── tools
├── configs
├── data
│   ├── WIDERFace
│   │   ├── WIDER_train
│   │   │   ├── images
│   │   │   │      ├── 0--Parade
│   │   │   │      ├── ......
│   │   │   │      ├── 61--Street_Battle
│   │   ├── WIDER_val
│   │   │   ├── images
│   │   │   │      ├── 0--Parade
│   │   │   │      ├── ......
│   │   │   │      ├── 61--Street_Battle
│   │   ├── WIDER_test
│   │   ├── wider_face_split

2）xml文件

下载对应的VOC格式的xml文件：

git clone https://github.com/sovrasov/wider-face-pascal-voc-annotations.git
cd vedadet/data
mv wider-face-pascal-voc-annotations/ WIDERFace/
mv WIDERFace/WIDER_train_annotations WIDERFace/WIDER_train/Annotations
mv WIDERFace/WIDER_val_annotations WIDERFace/WIDER_val/Annotations

然后利用命令：

cd ..
sh configs/trainval/tinaface/gen_xml_name_txt.sh

目录结构如下：

vedadet
├── vedadet
├── vedacore
├── tools
├── configs
├── data
│   ├── WIDERFace
│   │   ├── WIDER_train
│   │   │   ├── images
│   │   │   │      ├── 0--Parade
│   │   │   │      ├── ......
│   │   │   │      ├── 61--Street_Battle
│   │   │   ├── Annotations
│   │   ├── WIDER_val
│   │   │   ├── images
│   │   │   │      ├── 0--Parade
│   │   │   │      ├── ......
│   │   │   │      ├── 61--Street_Battle
│   │   │   ├── Annotations
│   │   ├── WIDER_test
│   │   ├── wider_face_split

3）代码中路径等修改

由于与作者给出的目录略微有点不同，所以修改以下：

# \vedadet\configs\trainval\tinaface\tinaface.py line 14与38
        img_prefix=data_root + 'WIDER_train/',
        img_prefix=data_root + 'WIDER_val/',
改为：
        img_prefix=data_root + 'WIDER_train/images/',
        img_prefix=data_root + 'WIDER_val/images/',

# \vedadet\vedadet\datasets\widerface.py line 36-37
            xml_path = osp.join(self.img_prefix, 'Annotations',
                                f'{img_id}.xml')
改为
            xml_path = osp.join(self.img_prefix.replace('images','Annotations'),
                                f'{img_id}.xml')

！！！其中 \vedadet\vedadet\datasets\xml_style.py 中对应的xml_path也要修改为相应的。

至此，基本就可以了。如果想修改数据的根目录：

# \vedadet\configs\trainval\tinaface\tinaface.py line 3 改为你对应的对应就可以了，绝对与相对路径都可以
data_root = './data/WIDERFace/'

2.测试与评估

2.1 测试

python configs/trainval/tinaface/test_widerface.py configs/trainval/tinaface/tinaface.py /root/vedadet/weights/tinaface_r50_fpn_widerface.pth

会在vedadet/eval_dirs/tmp/tinaface/目录下，生成对应的txt文件。

2.2 评估

还是用之前很多篇评估widerface的方式来评估一下。

将Pytorch_Retinaface/widerface_evaluate内的这几个文件与widerface_eval文件夹，复制到vedadet/tools目录下。

https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface/tree/master/widerface_evaluate

https://github.com/ChiCheng123/SRN/tree/master/tools

widerface_eval文件也可以在我的资源中下载：https://download.csdn.net/download/qq_35975447/14158058

命令加修改：

cd ./tools
python setup.py build_ext --inplace
 
vim evaluation.py
# line 287-288
parser.add_argument('-p', '--pred', default="${vedadet_root}/eval_dirs/tmp/tinaface/")
parser.add_argument('-g', '--gt', default='./widerface_eval/ground_truth/')
 
python evaluation.py

其中参数：

--pred是预测结果txt文件的保存路径，默认为：