带landmark的数据集准备

landmark的含义就是对人脸的两个眼睛（2个点），一个鼻子（2个点），一个嘴（2个点）共5个点进行标记，使用lfw_5590数据集和net_7876作为数据集生成PNet，RNet, ONet所需要的训练集

备注：PNet所需要的训练集图片大小为12*12，RNet所需要的训练集图片大小为24*24，ONet所需要的训练集图片大小为48*48。带landmark的数据集都是正样本，不像PNet的box训练集分为正样本，负样本，忽略样本。

• 根据trainImageList.txt里的信息，将人脸crop下来并resize成不同网络所需要的训练集图片大小，计算当前landmark

• 数据增强

  带有lfw，net数据集每张图片只有一个人脸标记，数据量有点小，数据增强可以帮助训练，防止过拟合

  数据增强方式：

  1. 轻微调整人脸框，并确保和GT的IOU大于0.65

  2. 水平翻转人脸框，并调整landmark

  3. 旋转人脸框（顺时针and逆时针），并调整landmark

  4. 在数据增强之前每张图片只可以生成一个训练样本，数据增强后可以生成20个左右