与精度差别很小的LAB算法相比,CPU上的速度提高了2000倍! 下面是一些特征点检测示例,尽管很多样本难度很大,但PFLD依然给出了可以接受的结果。 作者没有开源代码,但给出了Android应用 APK 和Android工程(算法封装在bin文件里)。 这个算法实在是太吸引人了,你是不是也想试一下呢? 作者给的网址: https://sites.goo...
其中PFLD 1X是标准网络,PFLD 0.25X是MobileNet blocks width 参数设为0.25的压缩网络,PFLD 1X+是在WFLW数据集上预训练的网络。 下图是该算法在AFLW数据集上与其他算法的精度比较: 同样是达到了新高度! 结论: 人脸关键点探测器需要具备三个方面,才能胜任大规模和/或...
2.7 PFLD算法的优缺点 3. 参考内容 1. 人脸关键点检测基础知识 1.1 基础知识 人脸关键点检测也称为人脸关键点检测、定位或者人脸对齐,是指给定人脸图像,定位出人脸面部的关键区域位置,包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸部轮廓等和人脸检测类似,由于受到姿态和遮挡等因素的影响,人脸关键点检测也是一个富有挑战性的任务...
PFLD在训练过程中引入了一个辅助网络用以监督PFLD网络模型的训练,如Figure2中绿色虚线里的部分。该子网络仅在训练的阶段起作用,在推理阶段不起作用。 该子网络对每一个输入的人脸样本进行三维欧拉角估计,它的Ground Truth由训练数据中的关键点信息进行估计,虽然估计不太精确,但是作为区分数据分布的依据已经足够了,因为...
PFLD是一种基于深度学习的人脸关键点检测算法,它采用了MobileNetV2作为主干网络,通过多阶段回归的方式,逐步细化关键点的位置,最终实现高精度的人脸关键点检测。该算法不仅具有较高的检测精度,还能在保证精度的同时实现实时检测。 2. 网络结构 PFLD的网络结构包括主干分支和辅助分支。主干分支用于回归预测人脸的68个关键点...
1.1 PFLD的骨干网络复现 使用pytorch深度学习框架,参考优秀的开源代码复现,学习PFLD网络结构的搭建和使用。 图片中下层橘黄色线条包围的是“主干网络” 论文中的PFLD backbone 网络结构 上述图中的Input那一列表示每一层输入的图片尺寸大小。 Operator表示这一行所进行的哪种操作(比如卷积操作,倒置残差操作或者全连接层...
PFLD: A Practical Facial Landmark Detector 前言 人脸关键点检测也就是人脸对齐的目的是自动定位一组预先定义好的人脸关键点。检测精度、处理速度以及模型大小都应该被考虑进来。四个挑战性的问题: 局部变化——表情、局部极端光照(高光和阴影),遮挡都会给人脸图像带来部分干扰/改变。一些区域的定位可能会偏离正常位置...
pytorchface-landmark-detectionncnnpfldpfld-pytorchpfld-ncnn UpdatedJun 21, 2022 Python 基于ncnn的手机端轻量级人脸检测和关键点定位模型 facedetectncnnpfldfacelandmark UpdatedMay 25, 2021 C++ PFLD实现Gaze Estimation landmarkgaze-estimationpfld UpdatedAug 13, 2021 ...
PFLD算法是一种基于深度学习的人脸识别算法,主要分为两个模块,分别是人脸检测模块和关键点检测模块。在人脸检测模块中,先采用金字塔视野(P-Net)来对输入图像进行筛选,筛选出符合条件的人脸;然后对筛选后的人脸进行进一步的处理,以获取更加精确的位置和尺度信息。在关键点检测模块中,采用Hourglass结构(HG-Net)对人脸的...
本文提出了一个实用的人脸关键点检测算法:PFLD。其包含两个子网络:主干网络 [主要是以mobilenet blocks构成] 和辅助网络; 在网络中还有使用multi-scale的全连接层以增大接受域及捕获人脸结构的能力; 为了进一步调整/规范化关键点的定位,本文使用另一分支,即辅助网络,可有效估计旋转信息; ...