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PFLD_68points_Pytorch: 使用Pytorch实现的PFLD 68个面部地标检测

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简介：
本项目采用PyTorch框架实现了PFLD模型，专注于准确识别面部68个关键点，为面部表情分析和人脸识别提供有力支持。 PFLD_68Points_Pytorch 是在 PyTorch 中针对 PFLD 实施的 68 个面部地标的数据集 WFLW 的实现。WFLW 数据集是一个新提出的人脸数据集，包含10,000张面孔（7500 张用于训练和2500 张用于测试），每一张都有98个人工标注的面部关键点。 以下是使用该数据集的具体步骤： 1. 训练和测试图片需要解压缩并放入 `./data/WFLW/raw/` 文件夹中。 2. 会用到两个列表文件：`list_68pt_rect_attr_train.txt` 和 `list_68pt_rect_attr_test.txt`。如果想自行获取这些文件，请先运行相关脚本，然后将 WFLW 数据集解压缩并放入 `./data/WFLW/` 文件夹中。 3. 将 `Mirror68.txt` 移动到 `./data/WFLW/annotations/` 文件夹下。 执行以下命令进行数据准备： ``` $ cd ./data/WFLW $ python3 WFLW_SetPreparation68.py ```

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  • PFLD_68points_Pytorch: 使用Pytorch实现的PFLD 68个面部地标检测
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    本项目采用PyTorch框架实现了PFLD模型，专注于准确识别面部68个关键点，为面部表情分析和人脸识别提供有力支持。 PFLD_68Points_Pytorch 是在 PyTorch 中针对 PFLD 实施的 68 个面部地标的数据集 WFLW 的实现。WFLW 数据集是一个新提出的人脸数据集，包含10,000张面孔（7500 张用于训练和2500 张用于测试），每一张都有98个人工标注的面部关键点。 以下是使用该数据集的具体步骤： 1. 训练和测试图片需要解压缩并放入 `./data/WFLW/raw/` 文件夹中。 2. 会用到两个列表文件：`list_68pt_rect_attr_train.txt` 和 `list_68pt_rect_attr_test.txt`。如果想自行获取这些文件，请先运行相关脚本，然后将 WFLW 数据集解压缩并放入 `./data/WFLW/` 文件夹中。 3. 将 `Mirror68.txt` 移动到 `./data/WFLW/annotations/` 文件夹下。 执行以下命令进行数据准备： ``` $ cd ./data/WFLW $ python3 WFLW_SetPreparation68.py ```
     
  • 68个面部特征点检测
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    68个面部特征点检测技术能精准定位人脸上的68个关键点，广泛应用于人脸识别、表情识别及虚拟现实等领域，为计算机视觉提供精确的人脸数据支持。 使用dlib库进行人脸特征点检测，并用Python调用该库。
     
  • 面部68个特征点检测模型（shape_predictor_68_face_landmarks.dat）
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    面部68个特征点检测模型(shape_predictor_68_face_landmarks.dat)是一款精准捕捉人脸关键部位的机器学习工具，适用于表情识别、姿态估计等多种应用。 shape_predictor_68_face_landmarks.dat 是一个数据文件，用于存储面部特征点检测模型的参数。这个模型可以用来在图像中定位人脸上的68个关键点，包括眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等部位的具体位置。该文件通常与Dlib库一起使用，在计算机视觉和人脸识别领域有广泛应用。
     
  • 面部表情识别的Emotion Classification: 使用Pytorch实现
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    本项目利用Pytorch框架开发了一种面部表情识别系统，通过深度学习模型对人脸图像进行处理与分析，实现了高精度的表情分类。 情绪识别存储库旨在通过深度学习探索面部表情识别环境：使用Python 2.7版本及Pytorch 0.3.0框架，并在GTX 1080显卡上进行训练。 模型架构包括： - VGG Face微调，适用于基于图像的表情识别。 - 结合VGG与GRU的结构，用于处理视频数据以实现表情识别。 - 利用Resnet与GRU结合的方式，同样针对视频数据的情感分析任务设计。 具体而言，在这项工作中我们利用了预训练的VGG Face模型，并通过FER2013数据库进行分类微调。该数据库包含共计35889张图像：其中28709张用于培训阶段，另外各拥有3589张公共测试集和私人测试集。 在实验中，我们利用了训练数据与公共测试数据来优化模型，并最终通过私人测试集评估其性能。
     
  • 标题：PyTorch实现的全面嵌套边缘检测代码
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    这段简介可以描述为：PyTorch实现的全面嵌套边缘检测代码 是一个基于深度学习框架 PyTorch 开发的项目，旨在提供一套完整的边缘检测解决方案。该项目包含了各种预训练模型和定制化功能，适用于不同层级的数据分析需求，致力于提高图像处理中的边界识别精度。 全面嵌套边缘检测的PyTorch代码由XuanyiLi创建。如果您在使用过程中遇到任何问题，请联系作者。 我的PyTorch模型的最佳结果现在是0.772 ODS F分数。以下是侧面输出和预测示例： SGD无调优，学习率1e-8 亚当之纹章，学习率1e-4 如果我们的工作对您的研究有帮助，请考虑引用以下文献： @InProceedings{xie15hed, author = {Xie, Saining and Tu, Zhuowen}, Title = {Holistically-Nested Edge Detection}, Booktitle = Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision, Year = {2015} }
     
  • Faster-RCNN目标检测模型的Pytorch实现
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    本项目基于PyTorch框架实现了经典的目标检测算法Faster R-CNN，适用于物体识别与定位任务，具有高效性和准确性。 Faster R-CNN（快速基于区域的卷积神经网络）是一种广泛使用的目标检测框架，由Shaoqing Ren、Kaiming He、Ross Girshick和Jian Sun在2015年提出。它具有里程碑意义地将区域建议网络（RPN）与卷积神经网络结合在一起，实现了端到端的检测流程，并显著提升了目标检测的速度和精度。 以下是Faster R-CNN的一些关键特性： - 端到端训练：Faster R-CNN是首个实现从原始图像直接预测边界框及类别标签的目标检测模型，无需额外预处理或特征提取步骤。 - 区域建议网络（RPN）：该框架引入了RPN，这是一种滑动窗口机制，能够快速生成目标候选区域。 - 候选区域：由RPN产生的候选区域会经过ROI池化层的转换，以获得固定尺寸的特征图。这有助于对不同大小的目标进行分类和边界框回归处理。
     
  • 面部口罩检测使用tflite(face_mask_detect_usetf.lite)
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    本项目采用TensorFlow Lite框架，开发了一种轻量级的面部口罩佩戴情况检测模型。通过部署face_mask_detect_use_tflite模型，能够实时准确地识别图像或视频流中人物是否正确佩戴口罩，适用于多种智能监控场景，助力疫情防控与公共安全维护。 人脸口罩识别tflite模型是一种轻量级的机器学习模型，适用于在移动设备或资源受限的环境中进行实时的人脸检测及口罩佩戴情况判断。该模型基于TensorFlow Lite框架构建，能够高效地运行于各种硬件平台上，并且具有较高的准确率和较低的延迟时间，在疫情防控期间发挥了重要作用。
     
  • 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。
     
  • 使用PyTorch创建自定义目标检测DataLoader
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    本教程详解如何利用PyTorch框架构建自定义的数据加载器(DataLoader)，以支持高效的物体检测模型训练。适合中级开发者学习和实践。 基于Pytorch建立一个自定义的目标检测DataLoader需要进行一系列步骤来确保数据集能够有效地与模型交互。首先，你需要了解如何预处理输入图像以及标签，并且可能还需要实现自己的转换函数以适应特定的数据需求或提高训练效率。其次，在构建`Dataset`类时，要记得加载和解析文件路径、标注信息等关键部分。最后，在定义迭代器的逻辑（即`DataLoader`）中，考虑批量大小、数据混洗以及并行处理的数量等因素来优化模型的学习过程。 整个过程中需要注意的是PyTorch框架提供的工具可以帮助简化许多任务，例如使用内置的数据转换和加载方法可以减少从头开始编写代码的工作量。同时也要考虑到自定义需求的重要性，在某些情况下可能需要覆盖默认行为以实现特定的功能或性能改进。
     
  • 基于PyTorch的R-CNN目标检测项目实现
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    本项目采用PyTorch框架实现了经典的R-CNN算法，用于图像中物体的精确识别与定位，展示了深度学习在计算机视觉领域的应用。 本段落档描述了使用R-CNN算法进行目标检测的完整流程，涵盖了从数据集创建到训练分类器、边界框回归器以及最终实现汽车类别目标检测器的过程。具体模块包括： 1. **区域建议生成**：采用selectivesearch算法，在训练阶段使用高质量模式，在测试阶段则切换至快速模式。 2. **特征提取**：利用卷积神经网络AlexNet从每个区域建议中抽取固定长度的特征向量，以供后续处理。 3. **分类器训练**：通过线性SVM模型，输入上述步骤得到的特征向量，并输出各类别的得分结果。 4. **边界框回归器训练**：针对每一类目标使用特定设计的边界框回归器来调整候选建议的位置和大小偏差，以提高检测精度。 5. **非最大抑制方法实现**：通过应用此技术去除冗余或重叠度高的候选区域，从而确定最终的目标位置。 这些步骤共同作用于构建一个能够有效识别汽车等目标对象的系统框架。