模型測試,一站式caffe工程實踐連載(8)
阿新 • • 發佈:2018-12-09
知識引入 本次我將給大家帶分享如何對模型進行測試,也就是如何使用我們已經訓練好的模型來測試得到我們想要的結果。本次的分享包括準備資料inference過程和對結果分析。 何為inference? 所謂inference就是將已經訓練好的模型,用於測試得到我們想要的這個任務的結果,也就是一個影象分割的結果。在這個過程中,我們將給大家講述如何準備我們的測試test.prototxt檔案,以及如何利用caffe的介面來完成我們整個的inference這樣一個過程。 關鍵點檢測 關鍵點檢測,也就是利用opencv加dlib這樣的一個開源框架來獲得我們嘴脣這一塊區域,將這塊區域切出來之後,進行測試。總的來說分為兩步:第一步,我們要利用oencv的cascade這樣的一個級聯分類器的模型來做人臉檢測。利用cascade模型的特點,它的優點是它的速度非常快,當然它的缺點是它的人臉檢測的召回率會稍微低一些。如果後面對我們的場景人臉檢測有更高的需求,我們可以使用更加魯棒的人臉檢測。但現在對於這個自拍這樣一個場景的話,我們的cascade模型一般都能夠正常地檢測到我們的人臉。dlib是一個開源的機器學習的一個框架。我們使用dlib的一個關鍵點檢測模型,配合我們opencv這樣一個人臉檢測的模型,來完成最終這樣的一個任務。下面是我們的具體的程式碼: