fddb資料集自帶的繪roc曲線程式,但是也可以用於其它目標檢測資料集上面,來評估演算法效能。
源**依賴opencv,直接 make 可能因為版本原因找不到opencv,所以參照 中的最後一條,對makefile檔案進行修改
# manually provide the inputs to include files and libraries.
incs = -i/usr/local/include/opencv
libs = -l/usr/local/lib -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui
-lopencv_ml -lopencv_video -lopencv_features2d -lopencv_calib3d
-lopencv_objdetect -lopencv_contrib -lopencv_legacy
# change the order in the evaluate.
evaluate: $(objs)
$(cc) $(objs) -o $@ $(libs)
程式具體的使用方法可以參照(
# evaluate程式的引數說明
./evaluate [options]
-h : print usage
-a filename : file
with face annotations (default: ellipselist.txt) # 注釋檔案必須是橢圓,因為**中是按照橢圓的資料格式讀取的
-d filename : file
with detections (default: facelist.txt)
-f format : representation of faces in
the detection file (default: 0)
: [ 0 (rectangle), 1 (ellipse) or
2 (pixels) ]
-i dirname : directory where the original images are stored (default: ~/scratch/data/facesinthewild/)
-l filename : file
with list of images to be evaluated (default: temp.txt)
-r filename : prefix for
files
to store the roc curves (default: temp)
-s showmatchedimage # evaluate程式幫助中沒有說明此引數,可以將橢圓及**框畫在對應影象上並顯示出來
各引數的示例
-a 引數
注釋檔案結構,其中影象的注釋資訊(label),在源**的ellipser中有說明
其中 major_axis_radius minor_axis_radius angle center_x center_y 1
分別對應 長軸半徑 短軸半徑 長軸方向 x軸中心座標 y軸中心座標 1
示例:
livet1/videoimage/livet_1_179.jpg
1
-d 引數 為**輸出的檔案結構,
示例:
livet1/videoimage/livet_1_179.jpg
1
-f 是**輸出檔案的格式,與-a引數無關
-i 影象的父路徑
-l 影象路徑及檔名,最終讀影象時使用的路徑是 dirname+filename,
示例:
livet1/videoimage/livet_1_179.jpg
這裡有必要說明的一點是,源**中預設的根據系統不同,給引數文件中每張影象名的後面追加了字尾.jpg或.ppm,如果系統為windows,則為.jpg,否則為.ppm
**中可以在 evaluate.cpp 第205行看到,
string imfullname = imdir + imname + annotimageformat;
// string imfullname = imdir + imname; // 如果引數文件中已經包含了字尾,可以這樣修改,即直接把annoimageformat去掉
# 安裝gnuplot,它是乙個命令列的互動式繪圖工具
sudo apt-get install gnuplot
# 繪製曲線,按照controc.p裡的內容,將自己的roc檔名新增進**中
gnuplot controc.p
生成的曲線如下
人臉檢測資料集 人臉資料集 LaPa
landmark guided faceparsing dataset lapa 是京東人工智慧發布的資料集,可用於人臉關鍵點檢測 106個點 和人臉解析 11個類別,包含了背景類 簡介 資料集一共有22176張彩色影象,以及對應的標籤影象和關鍵點資訊檔案,其中訓練集有18176張影象,佔比82 驗...
人臉識別 開集測試評價指標ROC曲線
摘要 本文主要講開集測試指標roc曲線。開集測試更加符合實際的場景。一般要得到roc曲線需要準備三個資料集,乙個是gallery集,稱為註冊集,第二個是包含gallery集的id的probe集,和不包含gallery集的id的probe集,我們只需要計算類模擬對分數和類間比對分數,這是一種1 n的比...
模糊人臉資料集
人臉資料集 關鍵點檢測資料集 檢測到人臉後,通常都需要定位出影象的輪廓關鍵點,關鍵點是人臉形狀的稀疏表示,在人臉跟蹤,美顏等任務中都很重要,現在已經從最開始的5個關鍵點發展到了超過200個關鍵點的標註。2.1 helen等 首先集中介紹一些比較小和比較老的資料集,afw前面已經介紹。xm2vts,發...