1)# accumulate loss before optimizing#这里不需要因修改batch—size而修改decay,累计误差再优化hyp['weight_decay']*=total_batch_size*accumulate/nbs# scale weight_decaylogger.info(f"Scaled weight_decay ={hyp['weight_decay']}")
1,在yolov5的检测基础上,加上关键点回归分支,请先下载yolov5的工程: 2,detect_one.py是单张图片的测试代码, 基于部分wideface训练的模型,稍后在百度云公开。 主要修改代码部分: (1)hyp.scatch.yaml中增加关键点loss的超参数(landmark: 0.5) (2)yolo.py中增加了关键点回归的计算 ...
AR/VR应用：在增强现实和虚拟现实应用中，准确的面部追踪是实现自然、沉浸式交互的关键。YOLOv5-Face能够帮助追踪用户的面部特征和表情变化，使虚拟形象的表情和动作与用户实时同步，提升虚拟环境的真实感和交互效果。例如，在VR游戏中，玩家的面部表情可以被精准捕捉并映射到虚拟角色上，增强游戏的代入感。智能设备交互...
1,在yolov5的检测基础上,加上关键点回归分支,请先下载yolov5的工程:https://github.com/ultralytics/yolov5 2,detect_one.py是单张图片的测试代码, 基于部分wideface训练的模型,稍后在百度云公开。 主要修改代码部分: (1)hyp.scatch.yaml中增加关键点loss的超参数(landmark: 0.5) ...
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...
二、yolov5-face 模型导出 源码yolov5-face, 基于yolov5-face的多类检测训练参考前一篇yolov5-face 多类检测,此处主要记录基于TNN的相关推理实践。 pytorch->onnx导出设置:yolo.py->Detect->forward 参考#1 def forward(self, x): ... if self.
mydatasets/ `-- wiki_crop_face |-- image |-- label_new |-- wiki_crop_face.txt 接下来进行如下步骤生成最终的txt标签 步骤1: 修改tools/JSON2TXT.py的如下路径: Json_label_path='F:/mydatasets/wiki_crop_face/label_new/'# Json标签存储路径Txt_label_path='F:/mydatasets/wiki_crop_face/labe...
西南财经大学学士学位毕业论文基于python与yolov5的人脸检测算法的设计与实现 Design and Implementation of Face Detection Algorithm Based on Python and YOLOv5 学员姓名指导教师:牛哄哄教授专业名称:计算机科学与技术 2023年3月目录 TOC \o 1-3 \h \u 24993 目录 2 13079 摘要 3 19271 关键词 4 20846 第一...
基于python的yolov5的人脸检测,带关键点检测,基于wideface训练的源码范例和详细说明(由浅入深 复杂代码在资料后半部分).docx (0)踩踩(0) 所需:1积分 curriculum_design 2024-11-22 15:46:58 积分:1 SPGD-Benchmark-Functions 2024-11-22 15:38:37 ...
在YOLO-FaceV2中,作者通过Slide Loss这样的权重函数来让模型在训练过程中更关注那些困难样本(这也是本文的修改内容)。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、VFLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全),点击此处即可跳转...