人脸检测算法是在一幅图片或者视频序列中检测出来人脸的位置，给出人脸的具体坐标，一般是矩形坐标，它是人脸关键.、属性、编辑、风格化、识别等模块的基础。
学术界用来衡量人脸检测器性能的benchmark是[Wider_Face1(http://shuovana1213.me/Wider_Face/Wider_Face Results.html)，该数据集主要明确了人脸检测器面对的一些挑战，包括scale、pose、occlusion、极端表情的人脸、（带装扮的人脸）以及过度曝光的人脸等。
进入DamoFD的项目主页，DamoFD的modelcard介绍了模型的背景，讲解了DamoFD的算法原理及其GitHub上的开源Repo，也进一步介绍了模型的使用方式和使用范围，包括训练和推理的代码范例、模型使用的目标场景，同时对模型的局限性以及可能性偏差都进行了介绍。
最后还给出了在Wider_Face验证集上的评估结果。同时，该Repo还提供了人脸相关模型，大家可以点击进行体验。
页面右上角提供了demo service的功能，可以上传自己的图片或者使用预先定义好的图片进行测试，即可以体验DamoFD的人脸检测效果。
启动Notebook实例，选择GPU环境，进入实战环节。
首先进行推理的实战。推理的代码包含三个部分：
第一部分是import相关的三个模块（从项目主页直接复制代码运行即可）。第一个模块是调用OpenCV包进行图片的读取和存储，另外还需要调ModelScope内置的两个模块pipeline和test。之后实际的推理过程中只需3行代码。
首先需要实例化人脸检测，pipeline输入有两个参数，分别是明确任务（即face detection）以及modelID（在FD项目主页左上角）。
输入imagePath（URL的image或者绝对路径的imagePath皆可），将imagePath 喂给dection pipeline，得到的result会返回图片中人脸的bondingbox和对应的score值。
接下来进行可视化环节。
可视化仅有6-7行代码。首先是ModelScope两个的module，即draw_face _detection_result和load_image，分别是根据检测方案的位置画检测框以及读取图片。
将读写的URL图片存储到本地，之后根据result结果可以画出带检测框的人脸图片。最后用matplot包进行plot，即可得到检测出的结果——检测框和对应的score值。score值是检测框的置信度，分数越高代表人脸的可能性越大。
下文将进入训练流程。
首先import：OS包主要用于拼接路径；tempfile负责生成临时的文件夹，用于存储训练好的模型；Msdataset函数主要用加载ModelScope上的数据集，ModelScope已提供了很多数据集，人脸检测最权威的数据集是Wider_Face，在主页内搜索数据集并复制其ID即可下载对应数据集。
trainer和build_trainer是ModelScope内置的两个标准化训练流程函数。
snapshot_download会下载对应模型的模型文件，可以在主页中查看。
其中DamoFD_lms.py里面介绍了DamoFD的结构以及训练的参数，可以将参数喂给trainer用于训练网络。模型文件参数是Pytorch_model.pt，是已经训练好的模型，inference阶段可以直接调用该模型。
训练的第一步流程为Msdataset，输入数据集ID，将namespace（在每个数据集的左上角）放到第一个参数的位置，可以自动加载数据集。
本次实战采用了Mini数据集，如果想要使用Wider_Face全集，去掉后缀的mini即可。下载好数据集后，会得到数据集的train_root和val_root，分别是训练集的图片和validation级的图片所在位置。
snapshot_download将DamoFD的模型文件下载到cache_path，得到绝对路径，同时tempfile负责生成文件夹，用于存储最后生成的模型。_cfg_modify_fn可以修改原先的config相关参数，比如将checkpoint的存储间隔设为1，log的print间隔设为10，评价的间隔设为1（每个GPU上的CPU数目，加快dataload的速度）。
实例化一个trainer，进行训练。
cfg_file是下载的DamoFD的模型文件加对应的配置文件，tmp_dir是生成的临时存放模型输出的文件夹，train_root和val_root是训练集和验证集的图片路径，total_epochs是定义好的训练的epoch的数量。
实例化build_trainer，输入两个参数，一个是trainer的pipeline，另一个是预先输入的configfile，执行trainer.train()即可开启训练。
下文将进入模型评估演示。需要使用一个名为easyface的外部GitHub Repo。
easyface围绕DamoFD提供了脚本，包括单图片推理、多图片推理以及评测模型训练和模型微调。本文将介绍图片推理和评测。
首先，仿照上图目录结构建测试集，也可以直接在ModelScope上下载。
因为使用了GitHub的Repo，需要起一个terminal进行clone。
上图为相关代码。其中最后一行import是评测相关用的函数，thresh_num和count_curve是计算voc_ap的超参，pr_curve用于画precision recurve，recurve之后会挨个读取image_directory中的每个image，实例化人脸检测的pipeline，将image输入之后返回result。如果绑定box，则随机初始化5个0作为pred_info。
后续是voc_ap的检测过程，最后打印出score。
如果想要测试自己训练好的模型，可以将模型路径传入ft_path参数，让face detection里的detector module直接load参数，即可进行测试。
复制代码，运行。
最终输出如上图所示。
