01yolo-face-with-landmark 使用pytroch实现的基于的轻量级人脸检测 实现的功能: 添加关键点检测分支,使用wing loss。 安装和使用: git clonehttps://github.com/ouyanghuiyu/yolo-face-with-landmark 使用src/retinaface2yololandmark.py脚本将retinaface的标记文件转为yolo的格式使用 使用src/create_train.py 创建训...
yolo-face-with-landmark 使用pytroch实现的基于yolov3的轻量级人脸检测 实现的功能: 添加关键点检测分支,使用wing loss。 安装和使用: git clone https://github.com/ouyanghuiyu/yolo-face-with-landmark 使用src/retinaface2yololandmark.py脚本将retinaface的标记文件转为yolo的格式使用 使用src/create_train.py ...
边缘信息(Boundary-Aware Face Alignment 融入13条边缘线结构信息。极大地提升了算法在大侧脸、夸张表情、遮挡、模糊等极端情况下的检测精度) 以空间和通道注意力学习(强化口罩区域)的方式融合高低层特征,以防止高层特征图上的语义信息覆盖低层特征图上的细节信息,从而使语义和细节相互补充,在不失细节信息的同时将语义...
wider_face 转成VOC 目录格式为 (2)VOC 格式转成 yolo 需要的格式 将 上述步骤生成的 三个文件夹 即 Annotations ImageSets JPEGImages 放到之前编译好的\darknet-master\build\darknet\x64\data\voc\VOCdevkit\VOCface目录中 将voc_label.py 放入\darknet-master\build\darknet\x64\data\voc\目录下 打开voc...
yolo-face-with-landmark 使用pytroch实现的基于yolov3的轻量级人脸检测 实现的功能: 添加关键点检测分支,使用wing loss。 安装和使用: git clone https://github.com/ouyanghuiyu/yolo-face-with-landmark 使用src/retinaface2yololandmark.py脚本将retinaface的标记文件转为yolo的格式使用 ...
01yolo-face-with-landmark 使用pytroch实现的基于yolov3的轻量级人脸检测 实现的功能: 添加关键点检测分支,使用wing loss。 安装和使用: git clone https://github.com/ouyanghuiyu/yolo-face-with-landmark 使用src/retinaface2yololandmark.py脚本将retinaface的标记文件转为yolo的格式使用 ...
目前Yolov4代码的star数量已经1万多,据我所了解,目前超过这个数量的,目标检测领域只有Facebook的Detectron(v1-v2)、和Yolo(v1-v3)官方代码库(已停止更新)。 所以Yolov4中的各种创新方式,大白觉得还是很值得仔细研究的。 为了便于分析,将Yolov4的整体结构拆分成四大板块: ...
这是因为voc_label.py下的classes = "name" 和你标注的不一致。例如,使用labelImg标注的为face,那么你在编写时就应该在voc_label.py下写classes = "face" 问题3:可视化,记得有一个学姐问我,咋不可以可视化,我当时忘了,导致她花了很长时间去解决这个bug,很尴尬,心疼学姐,哈哈哈。。。 其实很容易解决,只需要...
目前Yolov4代码的star数量已经1万多,据我所了解,目前超过这个数量的,目标检测领域只有Facebook的Detectron(v1-v2)、和Yolo(v1-v3)官方代码库(已停止更新)。 所以Yolov4中的各种创新方式,大白觉得还是很值得仔细研究的。 为了便于分析,将Yolov4的整体结构拆分成四大板块: ...
目前Yolov4代码的star数量已经1万多,据我所了解,目前超过这个数量的,目标检测领域只有Facebook的Detectron(v1-v2)、和Yolo(v1-v3)官方代码库(已停止更新)。 所以Yolov4中的各种创新方式,大白觉得还是很值得仔细研究的。 为了便于分析,将Yolov4的整体结构拆分成四大板块: ...