在我们之前的工作中,我们提出了YOLOFace [14],这是一种基于YOLOv3 [9]的改进人脸检测器,它主要关注尺度变化问题,设计了适合人脸的锚框比例,并使用了更准确的回归损失函数。在WiderFace [15]验证集上,Easy、Medium和Hard的mAP分别达到了0.899、0.872和0.693。自那以后,出现了各种新型检测器,人脸检测性能得到了显著...
WIDERFace评估 demo代码 YOLOv8人脸识别-脸部关键点检测 1. 算法原理: YOLOv8采用了特殊设计的卷积神经网络结构,能够快速而准确地检测人脸区域,并同时预测出人脸上的关键点位置。其核心思想是将人脸检测和关键点检测任务结合起来,通过一次前向传播过程即可完成两个任务。 2. 实时性能: YOLOv8在人脸识别任务中具有出色...
model = load_yolov8_model(config_path='yolov8_face_landmarks.cfg', weights_path='yolov8_face_landmarks.weights') # 加载图像并预处理 image = load_image('path_to_face_image.jpg') image_preprocessed = preprocess_image(image) # 进行推理 predictions = model.predict(image_preprocessed) # 解...
一:用widerface数据集在yolov5上训练出模型 训练模型用的是widerface数据集,将数据集转换成YOLO格式之后,修改对应的配置文件,就可以开始训练了。这里我用我自己训练好的模型best.pt来进行测试。 二:将待测的视频逐帧转化为图片 首先我们要将一段视频拆分成图片,视频的帧率就是每秒播放多少张图片。 我找了一段有1...
摘要:基于YOLOv8和WiderFace数据集的人脸目标检测系统可用于日常生活中检测与定位人脸目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测,另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导…
因为本文主要是对人脸面部表情进行识别,重点实现的是第二部分的表情识别部分。因此对于第一步,本文直接使用的是通过yolov8官方训练好的人脸检测模型yolov8n-face.pt,来进行人脸位置检测,该模型是通过人脸目标数据集训练而来,精度较高。 具体使用方法如下: #coding:utf-8...
4.数据增强:YOLOv8 Face使用了各种数据增强技术,如随机裁剪、旋转和缩放等,以增加训练数据的多样性和丰富性。这有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性。 5.高效推理:为了提高推理效率,YOLOv8 Face使用了一些优化技术,如模型压缩、量化和推理引擎的优化等。这使得模型可以在嵌入式设备和移动端实现快速的人脸检测。
本文将带您了解如何利用YOLOv8目标检测算法与WiderFace数据集,构建一套高效的人脸目标检测系统。 一、YOLOv8简介 YOLO(You Only Look Once)系列算法自问世以来,就以其高效的速度和准确的检测性能赢得了广泛关注。YOLOv8作为YOLO系列的最新成员,由Ultralytics公司开发,继承了前几代算法的优点,并进行了多项创新和改进...
早期的人脸检测研究多依赖于FDDB和WIDER FACE等数据集,这些数据集在当时对算法的改进和评估起到了重要作用[4]。近年来,更多高质量、多样性的数据集被开发出来,例如CASIA-WebFace和MS-Celeb-1M,这些数据集不仅在规模上远超早期数据集,还在多样性和复杂度上进行了大幅提升,更适合训练和测试现代深度学习模型[5]。
YOLOv8作者Glenn Jocher在Ultralytics工作,他在PyTorch(来自Facebook的深度学习框架)中追随了YOLOv3仓库。随着影子仓库中训练的改进,Ultralytics最终推出了自己的模型:YOLOv5。 由于其灵活的Pythonic结构,YOLOv5迅速成为世界上最先进的仓库。这种结构允许社区发明新的建模改进,并迅速通过具有类似PyTorch方法的存储库分享它们...