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...
YOLOFaceV2是一种基于YOLOv5的改进版实时人脸检测器，其特点主要包括以下几点：轻量级与高效：YOLOFaceV2保持了轻量级的特性，同时实现了高效的人脸检测性能。多尺度融合策略：通过构建金字塔融合不同尺度的人脸特征，提高了小目标的检测能力。在YOLOv5的基础上，进一步增强了特征图的分辨率，优化了对小目标的...
h. 使用kpu.forward()函数对对齐后的人脸图像进行特征提取,再使用kpu.face_encode()函数将特征向量进行编码。 i. 遍历预先录入的人脸特征列表,使用kpu.face_compare()函数计算当前人脸特征向量与列表中每个特征向量的相似度得分,并选择得分最高的特征向量,返回其在列表中的索引,用于识别当前人脸是否为已知人脸。 j....
在人脸检测领域，YOLO-FaceV2作为基于YOLOv5的改进版，旨在解决当前检测器面临的主要挑战。首先，其采用多尺度融合策略，通过构建金字塔来融合不同尺度的人脸特征，有效提高了小目标的检测能力。此策略在YOLOv5的基础上，进一步增强了特征图的分辨率，使得模型在处理小目标时更具优势。针对复杂场景中的人脸遮挡...
文章和项目源码已经归档至【Github仓库:https://github.com/timerring/face-recognition-door 】或者公众号【AIShareLab】回复 人脸识别门禁 也可获取。 1.通信系统制作方案概述 项目演示视频: 基于YOLOv2和传感器的多功能门禁系统 1.1系统设计的立意 此处略。 1.2系统的主要组成 设计基于 YOLOv 2 的人脸识别门禁系统...
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。
作者ChaucerG,来自YOLO-FaceV2正式开源Trick+ 点击关注 @程序员城哥,第一时间看到最优质、最前沿的AI文章~ 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...
Nevertheless, the effective utilization of face detectors for small and occlusion faces remains challenging, primarily stemming from the limitations in pixel information and the presence of missing features. In this paper, we propose a novel real-time face detector, YOLO-FaceV2, built upon the YOLO...
本文介绍了一种基于YOLOv5的人脸检测方法,命名为YOLO-FaceV2。该方法旨在解决人脸检测中的尺度变化、简单与困难样本不平衡以及人脸遮挡等问题。通过引入一系列创新模块和损失函数,YOLO-FaceV2在WiderFace数据集上取得了优异的表现,特别是在小物体、遮挡和困难样本的检测
基于YOLOv2和传感器的多功能门禁系统,文章和项目源码已经归档至【Github仓库:<https://github.com/timerring/face-recognition-door>】或者公众号【AIShareLab】回复人脸识别门禁也可获取。1.通信系统制作方案概述项目演示视频:基于YOLOv2和传感器的多功能门禁系统1