2.2 PFLD网络结构 网络结构如下图所示,分为主网络(橙色框)和辅助网络(绿色框),黄色曲线包围的是主网络,用于预测特征点的位置;绿色曲线包围的部分为辅网络,在训练时预测人脸姿态(有文献表明给网络加这个辅助任务可以提高定位精度,具体参考原论文),这部分在推理时不需要。 主干网络backbone是用来预测关键点,辅助网络用...
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...
叫做PFLD,在无约束姿态、表情、光照以及遮挡的复杂情况下准确度都很高针对几何约束和数据不平衡问题,设计了一种新的损失函数,为了扩大感受野并更好地捕捉人脸的全局结构,设计了一种多尺度全链接MS-FC层用于精确定位图像中的关键点实验显示,本文提出的方法在300W和AFLW数据集上性能超越了其他SOT方法。
人脸关键点探测器需要具备三个方面,才能胜任大规模和/或实时任务,即准确性、效率和模型大小。本文提出了一种实用的人脸关键点检测器,称为PFLD,它由主干网和辅助子网组成。backbone是由MobileNet块构建的,它可以很大程度上释放卷积层的计算压力,并根据用户的要求,通过调整宽度参数,使模型在尺寸上灵活。通过引入多尺度全...
PFLD:A Pratical Facial Landmark Detector 论文下载 1. 网络简介 人脸关键点检测任务是很多人脸相关任务的基础,比如换脸、人脸变换、人脸识别等等; 现实中,人脸通常暴露在复杂环境中,同样的人脸图像可能因为姿势、表情、光线以及遮挡等问题而非常不同。采集同一个人在不同环境不同姿势情况下的数据集理论上可行,但是...
论文:PFLD: A Practical Facial Landmark Detector Github:http://sites.google.com/view/xjguo/fld https://github.com/polarisZhao/PFLD-pytorch 论文基于mobilbeNet v2的主干结构,设计了一个快速准确的人脸关键点检测模型,PFLD。其中,PFLD 0.25X仅仅智能...
这两种形状可以通过人脸框相互转换。人脸关键点检测在多个应用场景中十分重要。常用人脸关键点检测数据集包括...2.PFLD算法 《PFLD: A Practical Facial Landmark Detector》算法于2019年2月提出，由天津大学、武汉大学、腾讯AI Lab等共同提出。该算法在精度、效率和模型压缩方面有显著优势，特别适合部署在...
这是Deepmind 公司在2016年1月28日Nature 杂志发表论文 《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》。介绍了 AlphaGo 程序的细节。 本博文是对这篇论文的阅读笔记。 AlphaGo 神经网络构成 AlphaGo 总体上由两个神经网络构成。以下我把它们简单称为「两个大脑」,这并非原文中的提法,...
PFLD全称A Practical Facial Landmark Detector是一个精度高,速度快,模型小的人脸关键点检测模型。在移动端达到了超实时的性能(模型大小2.1Mb,在Qualcomm ARM 845 处理器上达到140fps),作者分别来自武汉大学,天津大学,腾讯AI Lab,美国天普大学,有较大的实用意义。
论文名称 Pyramid Scene Parsing Network 作者 Hengshuang Zhao等 发表时间 2016年 来源 CVPR2017主要收获 知识 scene parsing的目标是给图片中每个像素赋予1个类别标签,其可以提供对场景的完整理解,预测每个element的标签、位置和形状。 本文主要贡献 提出PSPNet,将difficult scenery context features嵌入1个FCN based pixel...