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RetinaFace的PyTorch人脸检测训练代码及预训练模型，基于WIDERFACE数据集

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简介：
本项目提供RetinaFace的人脸检测PyTorch训练代码和预训练模型，适用于研究与开发。训练过程采用WIDERFACE数据集，实现高精度的人脸定位、关键点检测等功能。 1. 提供了基于Pytorch的人脸检测SOTA算法RetinaFace模型的代码实现； 2. 训练数据集可通过网盘下载链接获取，并将其解压到指定目录以运行训练代码； 3. 下载数据集后，通过运行train.py脚本可以开始训练过程，默认配置使用mobilenet网络架构。如需更改，请在train.py中将parser参数修改为resnet进行训练； 4. 提供了预训练好的mobilenet模型pth文件，可以直接用于测试或推理任务。

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  • RetinaFace的PyTorch人脸检测训练代码及预训练模型，基于WIDERFACE数据集
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    本项目提供RetinaFace的人脸检测PyTorch训练代码和预训练模型，适用于研究与开发。训练过程采用WIDERFACE数据集，实现高精度的人脸定位、关键点检测等功能。 1. 提供了基于Pytorch的人脸检测SOTA算法RetinaFace模型的代码实现； 2. 训练数据集可通过网盘下载链接获取，并将其解压到指定目录以运行训练代码； 3. 下载数据集后，通过运行train.py脚本可以开始训练过程，默认配置使用mobilenet网络架构。如需更改，请在train.py中将parser参数修改为resnet进行训练； 4. 提供了预训练好的mobilenet模型pth文件，可以直接用于测试或推理任务。
     
  • Facenet-PyTorch: 预训练的Pytorch人脸检测(MTCNN)与识别(InceptionResnet)模型
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    Facenet-PyTorch是一个使用PyTorch框架的人脸处理库，包含了预训练的MTCNN人脸检测和InceptionResNetV1人脸识别模型，方便进行人脸关键点检测、面部属性分析及身份验证等任务。 使用Pytorch进行人脸识别可以利用Python 3.7、3.6 和 3.5 版本的环境。这里介绍的是一个包含Inception Resnet（V1）模型的存储库，该模型已经在VGGFace2和CASIA-Webface数据集上进行了预训练，并使用了David Sandberg移植的参数来初始化Pytorch中的权重。 此外，此仓库还提供了一个高效的MTCNN实现版本用于人脸识别之前的面部检测任务。这些模型同样经过预训练处理。根据我们的了解，这是目前最快的MTCNN实现之一。 目录包括视频流中的人脸跟踪方法和利用新数据微调预训练Facenet-PyTorch模型的指南。 对于人脸检测套件性能比较以及FastMTCNN算法的具体应用，也有所涉及。 安装方式： # With pip pip install facene
     
  • YOLOv4人脸检测训练数据集
    优质
    简介：该数据集专为优化YOLOv4算法在人脸识别任务中的性能而设计，包含大量标注的人脸图像，助力研究人员与开发者提升模型准确度。 这是一个YOLOv4人头检测器训练数据集，是从网友分享的数据集中生成的，适用于Yolov4。仅供学习使用。如涉及侵权，请联系删除。谢谢。
     
  • SCRFD人脸检测预训练模型算法
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    简介：SCRFD是一种高效的人脸检测算法，采用预训练模型优化处理，具备高精度与快速检测能力，在多种应用场景中表现出色。 SCRFD_10G（shape640×640、shape1280×1280）和 SCRFD_10G_KPS（shape640×640、shape1280×1280）。
     
  • 已训练的人脸模型及代码 人脸数据库
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    本项目包含多种预训练的人脸识别模型和开源代码，以及用于测试与训练的人脸图像数据库，适用于研究和开发人脸识别技术。 在VS2010+OpenCV2.4.9环境下，通过特征脸、PCA和LBPH三种方法分别训练生成了三个分类器，并提供了包含详细注释的训练源代码以及一个含有400张92*112人脸图像的数据集。
     
  • PyTorch中基础预训练模型与数据集
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    本文章介绍了在PyTorch框架下如何使用基础预训练模型，并结合具体的数据集进行微调和应用，适合初学者快速上手。 在PyTorch中的基础预训练模型包括AlexNet、VGG16、VGG19、ResNet、Inception以及SqueezeNet。常用的数据集有MNIST、SVHN、CIFAR10、CIFAR100和STL10，这些数据集广泛应用于图像分类任务的实验与研究中。
     
  • 基于Python的Pytorch人脸检测(MTCNN)与识别(InceptionResnet)预训练模型开发
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    本项目基于Python环境，利用PyTorch框架实现MTCNN人脸检测及InceptionResnet人脸识别技术，并对预训练模型进行二次开发和优化。 这是Pytorch中的Inception Resnet（V1）模型的存储库，在VGGFace2和CASIA-Webface数据集上进行了预训练。我们使用了从David Sandberg的tensorflow facenet存储库移植的参数来初始化Pytorch模型权重。此仓库还包括一个用于进行推理之前人脸检测的有效pytorch实现MTCNN，这些模型也经过预训练。据我们所知，这是最快的MTCNN实现版本。
     
  • YOLOv7飞鸟检测代码及预训练模型+飞鸟数据集
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    本项目提供YOLOv7深度学习框架下的鸟类检测代码与预训练模型，并包含用于训练和测试的高质量飞鸟图像数据集。 提供了一个使用YOLOV7训练的飞鸟检测模型，包括一个已经训练好的模型以及包含近1000张标注好的鸟类数据集。这些数据集中标签格式为xml和txt两种，类别名为bird。此外，还提供了数据集和检测结果作为参考。 注意：原文中的具体链接地址已被移除。
     
  • 基于YOLOv3的无人机空中检测及预训练模型与数据集
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    本研究利用改进的YOLOv3算法进行无人机空中目标检测，并构建了特定领域的预训练模型和数据集，以提高检测精度和效率。 YOLOv3无人机视觉检测项目包含训练好的无人机检测权重以及PR曲线、loss曲线等数据。该项目在专门的无人机检测数据集上进行训练，目标类别为drone（仅一个类别）。此外，还包括标注好的无人机数据集，格式包括txt和xml两种。检测结果可以参考相关文章内容。 该系统采用pytorch框架，并提供完整的python代码实现。
     
  • 基于PyTorch的戴口罩人脸检测与识别实现（附训练代码及数据集）
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    本项目使用PyTorch框架，致力于开发一种高效的算法模型，专门针对佩戴口罩的人脸进行精准的检测和识别。除了核心源码外，还提供了宝贵的训练数据集以供研究参考。旨在促进相关领域的科研进展与实际应用。 使用Pytorch实现的戴口罩人脸检测与识别项目取得了较高的准确率，在ResNet50模型上可以达到99%左右，在轻量化版本MobileNet-v2上也能保持在98.18%左右。该项目还包括一个Android应用演示程序，用于体验戴口罩人脸识别的功能。