FaceDetection对象用于人脸检测,即识别图像中的人脸位置。FaceMaskDetect对象则用于口罩检测,即对识别出的人脸区域进一步分类。 Step 3: 加载模型和初始化预测器 ModelZoo.loadModel(faceDetection.criteria(scale, threshold))通过criteria加载人脸检测模型,并将其转化为DJL的ZooModel对象。 Predictor<Image, DetectedObjects...
PaddleDetection飞桨目标检测开发套件,旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的组建、训练、优化及部署等全开发流程。 PaddleDetection模块化地实现了多种主流目标检测算法,提供了丰富的数据增强策略、网络模块组件(如骨干网络)、损失函数等,并集成了模型压缩和跨平台高性能部署能力。 经过长时间产业实践打磨,PaddleDetection...
https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/v1.3/fluid/PaddleCV/face_detection/README_cn.md 四步体验Pyramidbox预测可视化 第一步:下载模型库代码 (请用PC端下载) git clone:https://github.com/PaddlePaddle/models.git 第二步:下载预发布模型,保存到第一步下载的models/fluid/PaddleCV/face_detection目录下...
项目地址:https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/v1.3/fluid/PaddleCV/face_detection/README_cn.md 四步体验Pyramidbox预测可视化 第一步:下载模型库代码 git clone https://github.com/PaddlePaddle/models.git 第二步:下载预发布模型,保存到第一步下载的models/fluid/PaddleCV/face_detection目录下的新建文...
这通常通过训练好的深度学习模型来实现,如PaddlePaddle中的Face Detection模型。 人脸特征提取:检测到人脸后,需要进一步提取人脸图像中的关键特征。这些特征通常包括形状、纹理、颜色等信息,能够唯一地表示一个人脸。 相似度计算:提取到人脸特征后,通过计算两个特征之间的相似度来判断两张人脸图像是否为同一人。常用的相似...
AI Studio中有WIDER FACE数据集,创建项目时,直接添加即可。解压如下: In [ ] # 解压数据信息 !unzip data/data4336/wider_face_split.zip -d data/data4336 # 训练数据 !unzip data/data4336/WIDER_train.zip -d data/data4336 # 验证集数据 !unzip data/data4336/WIDER_val.zip -d data/data4336 # ...
for data in module.face_detection(data=input_dict): print(data) 更重要的是,作为一项完善的开源工作,除了本地推断以外,其还需要考虑如何将模型部署到服务器或移动设备中。若能快速部署到各平台,那么才真正意味着它可以作为「战疫」的基础工具。 目前,百度提供了两个预训练模型,即服务器端口罩人脸检测及分类模...
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleCV/face_detection •R-CNN系列模型,区域卷积神经网络(R-CNN)系列模型是典型的两阶段目标检测器,相较于传统提取区域的方法,R-CNN中RPN网络通过共享卷积层参数大幅提高提取区域的效率,并提出高质量的候选区域。Faster R-CNN和Mask R-CNN是R-CNN系...
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleCV/face_detection •R-CNN系列模型,区域卷积神经网络(R-CNN)系列模型是典型的两阶段目标检测器,相较于传统提取区域的方法,R-CNN中RPN网络通过共享卷积层参数大幅提高提取区域的效率,并提出高质量的候选区域。Faster R-CNN和Mask R-CNN是R-CNN系...
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/deelop/fluid/PaddleC/face_detection R-CNN系列模型,区域卷积神经网络(R-CNN)系列模型是典型的两阶段目标检测器,相较于传统提取区域的方法,R-CNN中RPN网络通过共享卷积层参数大幅提高提取区域的效率,并提出高质量的候选区域。Faster R-CNN和Mask R-CNN是R-CNN系列的...