FDDB,测试自己训练的模型，如何生成FDDB 文件，详细细节

FDDB文件生成详细步骤和MobilenetSSD模型训练 FDDB（Face Detection Data Set and Benchmark）是面部检测领域中一个著名的benchmark，广泛应用于面部检测算法的评估和优化。下面将详细介绍如何使用MobilenetSSD模型生成FDDB文件，并对该过程中的关键步骤进行解释。 一、 FDDB评估工具的使用 需要安装gunplot并修改路径，以便正确地使用FDDB评估工具。可以参考以下博客文章：《FDDB安装和使用》。在安装过程中，需要注意make命令，如果报错，需要修改Makefile。 二、 使用demo.py生成FDDB文件 使用MobilenetSSD模型的demo.py文件可以生成FDDB文件。需要修改demo.py文件中的代码，添加读取数据和输出数据的逻辑。输出的txt文件需要按照FDDB文件的格式进行格式化。 在evaluation.cpp文件的78行下，需要修改四个路径：baseDir、listFile、detFile和annotFile。可以直接写绝对路径或使用相对路径。 三、 生成FDDB的txt文件 使用MobilenetSSD模型的自带demo.py文件可以生成FDDB的txt文件。需要修改代码，读取数据和输出数据。输出的txt文件需要按照FDDB文件的格式进行格式化。 四、 生成MobilenetSSD模型 使用MobilenetSSD模型需要生成自己的网络文件。可以使用merge_bn.py文件生成部署模型。需要在$caffe_root/examples/MobileNet-SSD目录下执行python merge_bn.py命令。merge_bn.py文件中需要修改train_proto、train_model、deploy_proto和save_model四个参数。train_proto是训练模型的prototxt文件，train_model是训练模型的caffemodel文件，deploy_proto是部署模型的prototxt文件，save_model是合并的模型文件。 五、 使用MobilenetSSD模型生成FDDB文件 使用MobilenetSSD模型生成FDDB文件需要将模型文件与FDDB评估工具集成。需要将模型文件放置在caffe_model路径中，然后使用evaluate命令生成FDDB文件。 生成FDDB文件需要使用MobilenetSSD模型和FDDB评估工具。需要安装gunplot和修改路径，然后使用demo.py文件生成FDDB文件。使用MobilenetSSD模型生成FDDB文件，并将其与FDDB评估工具集成。