人脸检测caffe下步骤

1.编辑.sh文件，来创建train.txt文件和val.txt文件

#!/bin/bashDATA=/home/liuwei/caffe/caffe_case/face_detect # 读取train中的数据，train数据的目录# 用pwd查询一下train的路径，防止出错
#test -d $DATA && echo 'exist' || echo 'not exist' #-f判断该文件是否存在，-d判断该目录是否存在DATASAVE=/home/liuwei/caffe/caffe_case/face_detect/mytest # 设置train.txt保存的路径
echo "Create train.txt..."  #输出""里的内容# 查找指定目录下的.jpg文件，并把内容放到通道里
# 剪切通道里内容。剪切路径，指定分隔符为斜杠，从第1个路径剪到第7个路径，并把内容放到通道里
# 在每行路径后面加上标签
# 将内容放到txt文件中
find $DATA/train/1 -name "*.jpg" | cut -d '/' -f1-10 | sed "s/$/ 1/" > $DATASAVE/traintmp1.txt
find $DATA/train/0 -name "*.jpg" | cut -d '/' -f1-10 | sed "s/$/ 0/" > $DATASAVE/traintmp2.txtcat $DATASAVE/traintmp1.txt > $DATASAVE/train.txt
cat $DATASAVE/traintmp2.txt >> $DATASAVE/train.txt #将内容追加到txt文件中rm -rf $DATASAVE/traintmp1.txt
rm -rf $DATASAVE/traintmp2.txt#生成val.txt文件
echo "Create val.txt..."find $DATA/val -name "*faceimage*.jpg" | cut -d '/' -f8 | sed "s/$/ 0/" > $DATASAVE/valtmp1.txt
find $DATA/val -name "*nonface*.jpg" | cut -d '/' -f8 | sed "s/$/ 1/" > $DATASAVE/valtmp2.txtcat $DATASAVE/valtmp1.txt > $DATASAVE/val.txt
cat $DATASAVE/valtmp2.txt >> $DATASAVE/val.txt #将内容追加到txt文件中rm -rf $DATASAVE/valtmp1.txt
rm -rf $DATASAVE/valtmp2.txtecho "Done"

2. 用face-lmdb.sh生成lmdb数据源，产生两个文件夹：face_train_lmdb和face_val_lmdb

#!/usr/bin/env sh
# Create the face_48 lmdb inputs
# N.B. set the path to the face_48 train + val data dirsEXAMPLE=/home/liuwei/caffe/caffe_case/face_detect  # 5、6行根据自己定义的face_detect文件夹位置改
DATA=/home/liuwei/caffe/caffe_case/face_detect
TOOLS=/home/liuwei/caffe/build/tools  # 使用caffe自带工具TRAIN_DATA_ROOT=/home/liuwei/caffe/caffe_case/face_detect/train/ #若要做2分类，则在train文件夹下创建0,1两个文件夹
VAL_DATA_ROOT=/home/liuwei/caffe/caffe_case/face_detect/val/ #放所有待分类的图像# Set RESIZE=true to resize the images to 60 x 60. Leave as false if images have
# already been resized using another tool.
RESIZE=true
if $RESIZE; thenRESIZE_HEIGHT=227 #16,17行为改变图像的大小，可以根据自己需要调节RESIZE_WIDTH=227 #ALEXNET（视频讲解用此方法）或者VGG(常用但迭代慢)通常resize成227*227
elseRESIZE_HEIGHT=0RESIZE_WIDTH=0
fiif [ ! -d "$TRAIN_DATA_ROOT" ]; thenecho "Error: TRAIN_DATA_ROOT is not a path to a directory: $TRAIN_DATA_ROOT"echo "Set the TRAIN_DATA_ROOT variable in create_face_48.sh to the path" \"where the face_48 training data is stored."exit 1
fiif [ ! -d "$VAL_DATA_ROOT" ]; thenecho "Error: VAL_DATA_ROOT is not a path to a directory: $VAL_DATA_ROOT"echo "Set the VAL_DATA_ROOT variable in create_face_48.sh to the path" \"where the face_48 validation data is stored."exit 1
fiecho "Creating train lmdb..."GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \--resize_height=$RESIZE_HEIGHT \--resize_width=$RESIZE_WIDTH \--shuffle \$TRAIN_DATA_ROOT \$DATA/train.txt \$EXAMPLE/face_train_lmdbecho "Creating val lmdb..."GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \--resize_height=$RESIZE_HEIGHT \--resize_width=$RESIZE_WIDTH \--shuffle \$VAL_DATA_ROOT \$DATA/val.txt \$EXAMPLE/face_val_lmdbecho "Done."
# Status API Training Shop Blog About

3. 训练模型

1）对face_train_lmdb和face_val_lmdb做均值，生成face_train_mean.binaryproto和face_val_mean.binaryproto文件

sudo /home/liuwei/caffe/build/tools/compute_image_mean /home/liuwei/caffe/caffe_case/face_detect/face_train_lmdb /home/liuwei/caffe/caffe_case/face_detect/face_train_mean.binaryprotosudo /home/liuwei/caffe/build/tools/compute_image_mean /home/liuwei/caffe/caffe_case/face_detect/face_val_lmdb /home/liuwei/caffe/caffe_case/face_detect/face_val_mean.binaryproto

2）对train.prototxt和solver.prototxt里的参数做些调整，执行train.sh文件来训练出模型

sh train.sh

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