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改进的基于GIoU和加权NMS的人脸关键点检测方法研究.pdf

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简介：
本文针对人脸关键点检测问题，提出了一种结合改进GIoU损失函数与加权NMS后处理策略的方法，以提高检测精度与效率。 一种基于GIoU和加权NMS改进的人脸关键点检测方法的研究论文探讨了通过结合几何交并比（GIoU）损失函数与加权非极大值抑制（NMS）策略，来提升人脸关键点定位精度的技术路径。该研究旨在解决传统算法在复杂背景或遮挡情况下表现不佳的问题，提出了一种新颖的方法以增强模型的鲁棒性和准确性。

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  • 改进的基于GIoU和加权NMS的人脸关键点检测方法研究.pdf
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    本文针对人脸关键点检测问题，提出了一种结合改进GIoU损失函数与加权NMS后处理策略的方法，以提高检测精度与效率。 一种基于GIoU和加权NMS改进的人脸关键点检测方法的研究论文探讨了通过结合几何交并比（GIoU）损失函数与加权非极大值抑制（NMS）策略，来提升人脸关键点定位精度的技术路径。该研究旨在解决传统算法在复杂背景或遮挡情况下表现不佳的问题，提出了一种新颖的方法以增强模型的鲁棒性和准确性。
     
  • 基于YOLOv5的人脸关键点检测论文
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    本文基于流行的YOLOv5目标检测框架，提出了一种高效的人脸关键点检测方法。通过优化网络结构和损失函数，实现了在多种人脸姿态下的高精度定位。 本段落详细介绍YOLOv5Face论文的内容，包括面检测算法的实现、模型设计及实验结果等方面。 首先，面检测在计算机视觉任务中的重要性不言而喻。随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（CNN）的应用，面部识别和验证等后续步骤也因此得到了极大的提升。因此，高效的面检测是许多其他高级应用的基础。 YOLOv5Face算法基于流行的YOLOv5对象检测框架，并特别针对面检测进行了优化。该方法采用五点标志回归头来精确定位左右眼角、鼻尖以及嘴角的坐标位置，并使用Wing损失函数以减少预测误差，提高准确度和鲁棒性。 在模型设计方面，YOLOv5Face提供了从大到小多种规模的选择，适应各种设备需求。例如，在嵌入式或移动平台上可以选用较小版本来实现流畅、实时的人脸检测功能。 实验表明，YOLOv5Face算法的性能超越了许多专门为人脸识别设计的方法，并在WiderFace数据集上取得了当前最佳的结果。无论是在简单场景还是复杂环境下，该方法都展现了卓越的表现力和适应性。 此外，由于其高效的计算能力和良好的精度表现，YOLOv5Face非常适合于实时应用场合下的面检测任务，在嵌入式或移动设备上的部署也十分理想。 未来的研究可能集中在进一步优化算法、减少模型大小以及探索更多新颖的应用场景。总之，该论文为基于深度学习的高精度面部识别技术的发展提供了重要的参考和借鉴价值。
     
  • 关于改进YOLOv5的行人和车辆检测与识别的研究算法.pdf
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    本研究针对YOLOv5模型进行优化，提出了一种新的行人及车辆检测与识别算法，旨在提高目标检测精度和效率。文档深入探讨了该算法的设计原理、实验结果及其应用场景。 作为目前最先进的单阶段目标检测算法之一，YOLOv5在处理通用对象任务上表现出色。然而，在实际的行人与车辆检测场景中，特别是在远距离情况下，由于小目标像素稀疏且相似度高，导致了YOLOv5对这些目标的识别效果不尽如人意。 为解决这一问题，本段落提出了一系列改进措施来增强YOLOv5在处理小目标时的表现。首先，在数据集样本不均衡的情况下，采用了包括Stitcher和尺度匹配在内的多种数据增强技术。通过拼接不同的图像片段以及调整输入图片大小的方法模拟不同距离下的场景特征，增加了模型训练过程中的多样性和复杂性。 其次，针对现有网络结构的局限性，本段落提出了一种新的检测头设计专门用于识别微小目标，并优化了损失函数以确保这些小目标在训练过程中得到充分关注。通过这种方式，在不牺牲实时性能的前提下显著提升了对远距离行人和车辆等小尺度对象的准确度。 实验结果表明，改进后的YOLOv5模型不仅保持原有的高效性，还大幅改善了其对于特定场景下小目标检测的能力。这证明所提出的改进策略有效地克服了原始版本在处理此类任务时遇到的主要障碍，并为智能交通系统及自动驾驶等领域提供了更为可靠的解决方案。 总之，通过数据增强方法和网络结构优化的结合应用，本段落成功地提升了YOLOv5算法在行人与车辆识别方面的性能表现，特别是在面对小目标挑战时。这些成果对于进一步推动相关技术的实际应用具有重要意义。未来的研究工作可能会继续探索更多提高检测精度的方法，并尝试将其应用于更加复杂多变的真实场景中去。
     
  • PFLD_106_face_landmarks：基于PFLD算法的人脸106点关键点检测实现
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    本项目为基于PFLD算法的人脸106点关键点检测实现，旨在提供高精度、低延迟的关键点定位解决方案。 PFLD算法实现的106点人脸关键点检测：smiling_face_with_smiling_eyes 转换后的ONNX模型及预训练权重性能测试结果如下： | Backbone | 参数量(M) | MACC | FPS(onnxruntime cpu)(backbone) | Time(single face) | |------------------|------------|---------|---------------------------------|--------------------| | MobileNetV2 | 1.26 | 393 | v2.onnx: 60.9 | 16ms | | MobileNetV3 | 1.44 | 201.8 | V3.onnx: 62.7 | 15.9ms | | MobileNetV3_Small| 0.22 | 13 | lite.onnx: 25 | 53.9ms | 测试设备为MacBook Pro (2017年款，13英寸)，CPU：i5-3.1GHz（单核）。 更新信息： - GhostNet - MobileNetV3Backbone 性能数据如下表所示。
     
  • dlib的人脸及关键点检测
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    dlib库提供高效的人脸及关键点检测功能，适用于多种应用场景，如面部识别、表情分析等。其算法精准可靠，易于集成到各类软件项目中。 在dlib实例基础上实现了人脸检测，并将人脸框图像本地保存；批量读取文件并保存人脸关键点至txt文件以及标签至其他文件。
     
  • 关于SSD算法在人脸目标检测中的研究.pdf
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    本文档探讨了SSD（单级检测器）算法在人脸识别与追踪领域的应用效果，通过实验分析优化了其在人脸目标检测中的性能。 本段落介绍了一种基于SSD算法的人脸目标检测方法。该方法通过对图像进行多尺度卷积和池化操作，提取出不同尺度的特征图，并利用这些特征图进行人脸检测。实验结果显示，此方法在准确率和检测速度方面表现优异。这项研究对于人脸识别、安防监控等领域具有重要的应用价值。
     
  • 人脸检测和年龄性别的识别方法研究.pdf
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    本文档探讨了人脸检测及基于深度学习技术的年龄性别识别方法，旨在提高人脸识别系统的准确性和效率。 人脸检测及人脸年龄与性别识别方法这篇文档介绍了如何使用计算机视觉技术进行人脸检测，并进一步探讨了如何通过图像处理算法来判断一个人的年龄和性别。该研究对于开发智能监控系统、个性化推荐服务以及增强现实应用等领域具有重要意义。
     
  • 人脸检测、人脸关键点检测及口罩检测.zip
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    本项目提供了一套全面的人脸识别解决方案，包括人脸检测、精准的关键点定位以及是否佩戴口罩的判断功能。适用于多种场景的安全与隐私保护需求。 要运行RetinaFace进行同时的人脸检测、关键点定位及口罩检测，请遵循以下步骤： 1. 对于Linux用户，在rcnn/cython/setup.py文件的第121行添加注释（Windows用户可以跳过这一步）。 2. 进入cython目录并执行命令 `python setup.py build_ext --inplace` 以完成必要的设置。 3. 最后，运行测试脚本 `python test.py`。如果遇到缺少mxnet等库的情况，请使用pip自行安装所需依赖项。 请确保所有必需的软件包都已正确安装，并根据提示进行相应的操作调整。
     
  • 关于改进YOLOv3的快速车辆检测方法的研究论文.pdf
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    本研究论文探讨了一种针对YOLOv3算法进行优化的方法，旨在提升其在车辆检测任务中的速度与精度。通过一系列技术改进，该方法能够在保持高准确率的同时显著减少计算时间，适用于实时监控等应用场景。 在城市交通监控系统中对图像或视频数据中的车辆进行检测是一项重要且具有挑战性的任务。这项工作的难点在于如何在复杂的场景下准确地定位并分类相对较小的车辆。为此，我们提出了一种单阶段深度神经网络（DF-YOLOv3），用于实时识别和监测城市交通监控系统中各种类型的车辆。 该方法基于改进版的YOLOv3算法，首先通过增强型残差网络来提取更精确的车辆特征信息；随后设计了六个不同尺度的卷积特征图，并将它们与相应尺度下的残差网络中的特征图进行融合以构建最终用于预测任务的特征金字塔结构。 在KITTI数据集上的实验结果表明，DF-YOLOv3方法无论是在检测精度还是运行速度方面都表现出色。具体而言，在512×512分辨率输入模型的情况下，使用英伟达1080Ti GPU进行测试时，该算法达到了93.61%的mAP（平均精确度）和每秒45.48帧的速度输出。特别值得注意的是，DF-YOLOv3在精度方面优于Fast R-CNN、Faster R-CNN、DAVE、YOLO、SSD、YOLOv2以及SINet等其他算法模型的性能表现。
     
  • 基于Yolov5的人脸与关键点检测源码：yolov5_face_landmark
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    yolov5_face_landmark项目是基于YOLOv5框架开发的人脸及面部关键点检测代码库，适用于实时人脸分析和识别系统。 yolov5_face_landmark 是基于 yolov5 的人脸检测模型，并增加了关键点检测功能。以下是实现该功能的步骤： 1. 首先下载 yolov5 工程。 2. `detect_one.py` 文件用于单张图片测试，使用部分 wideface 数据集训练得到的模型。 主要修改内容包括： (1) 在 `hyp.scratch.yaml` 中添加了关键点损失函数的相关超参数（landmark: 0.5）； (2) 修改了 `yolo.py` 文件以支持关键点回归计算； (3) 编写了 `face_datasets.py`，用于读取人脸数据，并在原有 yolov5 格式的基础上增加了归一化后的关键点坐标信息作为训练样本的一部分。 此外，在 `loss.py` 中添加了针对关键点回归任务的损失函数计算方法。 关于口罩佩戴者的人脸检测问题： 1. 建议增加一个表示“戴口罩人脸”的新类别，而不是直接在现有的目标检测分支中修改。 2. 应该考虑在关键点识别部分进行相应调整以适应这一需求。