人脸检测能有多细,retinaFace 来告诉你!
和24种最先进的人脸检测算法进行比较;下图为RetinaFace的测试结果,1151张人脸中检测出900张(IOU=0.5);除了精确的边界框外,RetinaFace预测的五个人脸标志点在姿态、遮挡和分辨率的变化下也具有很强的鲁棒性。尽管在重度遮挡下存在一些密集人脸定位失败的情况,但在一些清晰和大型人脸上的密集回归结果是良好的,甚至显示出...
技术|轻量级人脸检测算法实现大盘点!
人脸检测速度可以达到1000FPS。Github:httpsgithub/ShiqiYu/libfacedetection04ZQCNN为国内开发者ZuoQing开源的深度学习推理库,其人脸检测实现的是MTCNN算法。Githubstar:1.8kGithub:httpsgithub/zuoqing1988/ZQCNN检测图像效果:05CenterFaceGithubstar:9.3k参数量:7.3MB,改进版仅为2.3...
「人脸检测系列」retinaFace 可能是目前最好的人脸检测算法
retinaface是2019年5月份来自大名鼎鼎的insightFace的又一力作,基于one-stage的人脸检测网络,相比较于小编上次给大家介绍的基于two-stage的mtcnn算法,retinaface最大的优点就是检测的速度不受人脸数量的限制。retinaface的作者手工标注了widerface的人脸五个关键点标注数据(小编替CVers给作者点赞了),同时作者提出了一个自...
RetinaFace,最强开源人脸检测算法
RetinaFace是今年5月份出现的人脸检测算法,当时取得了state-of-the-art,作者也开源了代码,过去了两个月,目前仅以极其微弱的精度差屈居第二名,但因为第一名的AInnoFace算法(来自北京创新奇智公司)没有开源,所以目前RetinaFace可称得上是目前最强的开源人脸检测算法。RetinaFace来自论文《RetinaFace:Single...
模型仅1MB,更轻量的人脸检测模型开源,效果不弱于主流算法
效果不弱于当前主流开源算法如此模型,效果/精度到底如何?linzai也在GitHub项目页面放出了这一模型在精度、速度、场景测试、大小方面的测试。参赛选手有两个,一个是Libfacedetection,OpenCV中文站站长于仕琪开源的人脸检测算法。另一个是Retinaface-Mobilenet-0.25(Mxnet)——当前业界最先进的开源人脸检测算法之一。
Github项目推荐 | retinaface 人脸识别
Github项目推荐|retinaface人脸识别本文首发于AI研习社Github项目推荐专栏(www.e993.com)2024年10月18日。本项目在httpsgithub/biubug6/Pytorch_Retinaface的基础上继续开发优化。Github项目地址httpsgithub/ternaus/retinaface项目特点训练循环已经迁至PytorchLightning项目中...
3个课时轻松搞定动态人脸识别,AidLux AI实战训练营第四期结营!
本次课程采用了视频直播的方式讲解人脸识别原理、Retinaface实战、动态人脸识别整体流程以及AI视觉软件中台人脸识别实战等内容。相比微信群图文直播而言,技术干货内容呈现更加准确、具体、生动,讲师与学员的交流互动感也更强,有利于学员快速掌握人脸关键点检测、追特征提取与比对等关键技术要点。进而通过AidLux快速实现在移动...
中科视拓宣布免费开放口罩人脸检测与识别技术
中科视拓表示,传统的人脸识别是通过全脸关键特征点定位来实现的,而口罩遮挡了鼻子、嘴巴等大部分面部有效信息,影响识别准确率。中科视拓口罩人脸检测与识别技术能够自动检测并去除口罩信息,对未被遮挡的部位进行关键点精准定位,从而实现人脸识别。在人脸检测方面,使用RetinaFace算法,基于MobileNet0.25骨干网络,使用掺入50%...
谈谈基于深度学习的目标检测网络为什么会误检,以及如何优化目标...
目前非常流行的深度学习目标检测网络(SSD、YOLO、RetinaFace等)在训练阶段,我们需要提供目标在图像中的bbox,所谓bbox,其实主要就是指目标的外接矩形。这样训练而来的网络在预测阶段,一般给出的也是目标的外接矩形。问题就出在bbox上,接下来的讨论还是以人脸检测为例,请看下图:...
模型仅1MB,更轻量的人脸检测模型开源
参赛选手有两个,一个是Libfacedetection,OpenCV中文站站长于仕琪开源的人脸检测算法。另一个是Retinaface-Mobilenet-0.25(Mxnet)——当前业界最先进的开源人脸检测算法之一。在Widerface数据集上的测试结果如下:version-slim/version-RFB基本上都能够实现最优结果。