DamoFD人脸检测关键点模型镜像使用文档

本镜像基于 DamoFD (Face Detection & Landmark) 算法构建，预装了完整的人脸检测与五点关键点（双眼、鼻尖、嘴角）推理环境。

1. 镜像环境说明

本环境采用了以下核心配置：

组件	版本
Python	3.7
PyTorch	1.11.0+cu113
CUDA / cuDNN	11.3 / 8.2
ModelScope	1.6.1
代码位置	/root/DamoFD

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2. 准备工作空间

镜像启动后，默认代码存放在系统盘。为了方便修改代码推理参数，请先将代码文件夹复制到数据盘：

打开终端，执行以下复制命令

cp -r /root/DamoFD /root/workspace/

进行工作目录

cd /root/workspace/DamoFD

激活预置的 Conda 环境

conda activate damofd

有两种运行代码的方式，大家根据自己需求选择即可

2. 运行方式一：Python 脚本推理

2.2 修改推理图片

使用编辑器（如 Jupyter 或内置编辑器）打开 DamoFD.py，找到第 img_path 参数：

img_path = 'https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/test/images/mog_face_detection.jpg'

• 修改方法：将单引号内的内容替换为您自己的图片绝对路径（如 /root/workspace/my_img.jpg）或图片 URL 地址。

2.3 执行程序

python DamoFD.py

• 输出说明：运行完成后，会保存在代码同目录下

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3. 运行方式二：使用 Jupyter Notebook 推理

3.1 选择环境（内核）

1. 在左侧文件浏览器进入 /root/workspace/DamoFD/。
2. 双击打开 DamoFD-0.5G.ipynb。
3. 关键步骤：点击页面右上角的内核选择器（通常显示为 Python 3），在弹出的列表中选择 damofd，如果已经选择就不用管，没选择按照下面步骤选择就行。
   
   选择好的样子
   

3.2 修改图片并运行

1. 在 Notebook 的代码块中找到定义 img_path 的地方。
2. 修改图片路径：

   img_path = '/root/workspace/xxx.jpg' 
   

3. 点击工具栏的 “全部运行”,如下图所示
   
   可视化结果会直接显示在 Notebook 下方。
   

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4. 常见问题说明

• 图片格式支持：支持 .jpg, .png, .jpeg, .bmp 等常用格式。
• 检测阈值修改：在代码中找到 if score < 0.5: continue，调低 0.5（如 0.3）可以检测到更多模糊的人脸，根据实际情况调整。
• 来源说明：本模型及代码来自达摩院自研技术

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5. 参考资料

• 官方模型 ID：iic/cv_ddsar_face-detection_iclr23-damofd

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作者：落花不写码