yolov5face的NMS代码如下: def non_max_suppression_face(prediction, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, classes=None, agnostic=False, labels=()):"""Performs Non-Maximum Suppression (NMS) on inference resultsReturns:detections with shape: nx6 (x1, y1, x2, y2, conf, cls)"""# 不同之处nc ...
2、YOLO-FaceV2 2.1、网络架构 YOLOv5 是一个优秀的通用目标检测器。作者将YOLOv5引入人脸检测领域,尝试解决人脸小、人脸遮挡等问题。 YOLO-FaceV2检测器的架构如图 1 所示。它由3部分组成:Backbone、Neck和Head。 YOLO-FaceV2以CSPDarknet53为Backbone,并在P5层用RFE模块替换Neck,以融合多尺度特征。在Neck,保持...
YOLOv5Face在YOLOv5的基础上添加了一个 5-Point Landmark Regression Head(关键点回归),并对Landmark Regression Head使用了Wing loss进行约束。YOLOv5Face设计了不同模型尺寸的检测器,从大模型到超小模型,以实现在嵌入式或移动设备上的实时检测。 在WiderFace数据集上的实验结果表明,YOLOv5Face在几乎所有的Easy、Me...
k_y=p_{ky} classYoloV5FaceHead(nn.Module):"""yolo v5 face head"""def__init__(self,stride:int,point_num:int,yolo_output_size:int,input_size:Tuple[int,int],anchors:List[Tuple[int,int]]):super(YoloV5FaceHead,self).__init__()self.point_num=point_numself.stride=strideself.yolo_ou...
简介:超越YOLO5-Face | YOLO-FaceV2正式开源Trick+学术点拉满,让你欲罢不能!!! 近年来,基于深度学习的人脸检测算法取得了长足的进步。这些算法通常可以分为两类,即像Faster R-CNN这样的两阶段检测器和像YOLO这样的单阶段检测器。由于精度和速度之间更好的平衡,单阶检测器已广泛用于许多应用中。
在YOLOv5Face的方法中是把人脸检测作为一个一般的目标检测任务。与TinaFace想法类似把人脸作为一个目标。正如在TinaFace中所讨论的: 从数据的角度来看,人脸所具有的诸如姿态、尺度、遮挡、光照以及模糊等也会出现在其他的一般检测任务之中;...
YOLOv5Face在YOLOv5的基础上添加了一个 5-Point Landmark Regression Head(关键点回归),并对Landmark Regression Head使用了Wing loss进行约束。YOLOv5Face设计了不同模型尺寸的检测器,从大模型到超小模型,以实现在嵌入式或移动设备上的实时检测。 在WiderFace数据集上的实验结果表明,YOLOv5Face在几乎所有的Easy、Me...
现在,随着人脸识别技术的广泛应用,越来越多的场景都需要用到这项技术。如果你遇到一些不规范的照片,别担心,这款工具可以帮助你快速优化和裁剪照片,让其符合人脸识别的标准。简单来说,它就是超好用!只需要提供清晰的照片,工具就能高效地进行调整。如果你的照片因为不清晰而无法被识别,别急,可以把图片发给我,我们会...
本文主要记录一下YOLO5Face C++工程相关的问题,并且简单介绍下如何使用 🍅🍅 Lite.AI.ToolKit C++工具箱来跑直接YOLO5Face人脸检测(带关键点)(https://github.com/DefTruth/lite.ai.toolkit) , 这些案例包含了ONNXRuntime C++、MNN、TNN和NCNN版本。
yolov5和yolov5-face环境搭建和常见踩坑 - plus studio yolov5环境搭建 在随便哪新建一个requirements.txt文件 内容是 代码语言:text AI代码解释 # YOLOv5 requirements # Usage: pip install -r requirements.txt # Base --- matplotlib>=3.2.2 numpy>=1.18.5 opencv-python>=4.1....