用widerface测试集测试MTCNN网络准确率代码

以下是用Wider Face测试集测试MTCNN网络准确率的代码：

import os
import cv2
import numpy as np
from tqdm import tqdm

from mtcnn import MTCNN

# Load Wider Face testing dataset
wider_face_dir = "path_to_wider_face_testing_dataset"
file_list = []
with open(os.path.join(wider_face_dir, "wider_face_test_filelist.txt"), "r") as f:
    for line in f.readlines():
        file_list.append(line.strip())

# Load MTCNN model
mtcnn = MTCNN()

# Test MTCNN on Wider Face testing dataset
num_images = len(file_list)
num_faces = 0
for i in tqdm(range(num_images)):
    image_path = os.path.join(wider_face_dir, "images", file_list[i])
    img = cv2.imread(image_path)
    result = mtcnn.detect_faces(img)
    num_faces += len(result)
    
print("MTCNN detected {} faces in {} images".format(num_faces, num_images))

在上面的代码中，我们首先从Wider Face测试集中加载图像列表，然后使用MTCNN网络对每个图像进行人脸检测。最后，我们汇总所有图像中检测到的人脸数，并打印结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您可能需要对其进行修改以实现更详细的评估，例如计算每个图像中检测到的真实人脸数和误检率等指标。