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。 值得一提的是表格中LAB算法,是CVPR2018上出现的优秀算法,之前一直是state-of-the-art。感兴趣的朋友可以参考52CV当时的报道:重磅!清华&商汤开源CVPR2018超高精度人脸对齐算法LAB 。 下...
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...
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...
1.1 PFLD的骨干网络复现 1.2 PFLD的辅助网络复现 1.3 涉及到的部分功能函数 1.3.1 倒置残差网络结构 1.3.2 卷积+bn+激活 1.4 PFLD网络结构的完整代码 2. 参考内容 1. PFLD网络结构的复现 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...
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:简单高效的实用人脸关键点检测算法 研究背景 人脸关键点检测,在很多人脸相关的任务中,属于基础模块,很关键。比如人脸识别、人脸验证、人脸编辑等等。想做人脸相关的更深层次的应用,人脸关键点是绕不过去的点。正是因为它是一个基础模块,所以对速度很敏感,不能太耗时,否则影响了系统整体的效率。所以对人脸关键点...
pfld_106_face_landmarks pfld_106_face_landmarks 106点人脸关键点检测的PFLD算法实现 😊ncnn cpp推理代码 转换后的ONNX模型 预训练权重 性能测试 update GhostNet update MobileNetV3 BackboneparamMACCnmeLinkONNX MobileNetV21.26M393M4.96%v2v2.onnx ...
106点人脸关键点检测的PFLD算法实现 :smiling_face_with_smiling_eyes: 转换后的ONNX模型 预训练权重 性能测试 update GhostNet update MobileNetV3 Backbone param MACC nme Link ONNX MobileNetV2 1.26M 393M 4.96% MobileNetV3 1.44M 201.8M 4.40% MobileNetV3_Small 0.22M 13M 6.22% 测试电脑MacBook 2017 13...
真正能实用的算法才是最好的算法! 这需要实现三个目标:精度高、速度快、模型小! 今天arXiv新发布的文章《PFLD: A Practical Facial Landmark Detector》,则是实用人脸特征点检测算法的典范。 PFLD算法,目前主流数据集上达到最高精度、ARM安卓机140fps,模型大小仅2.1M!
真正能实用的算法才是最好的算法! 这需要实现三个目标:精度高、速度快、模型小! 今天arXiv新发布的文章《PFLD: A Practical Facial Landmark Detector》,则是实用人脸特征点检测算法的典范。 PFLD算法,目前主流数据集上达到最高精度、ARM安卓机140fps,模型大小仅2.1M!