基于YOLOv3和shufflenet的人脸实时检测

最新推荐文章于 2025-03-04 22:06:11 发布
转载 最新推荐文章于 2025-03-04 22:06:11 发布 · 1.8k 阅读 · 6

本文介绍了一种结合YOLOv3和ShuffleNetV2的实时人脸检测方法，对YOLOv3进行了改进，仅保留了人脸类别的预测，并使用轻量级的ShuffleNetV2作为基础网络。模型在FDDB数据集上进行了训练，实现了高效准确的人脸检测。
部署运行你感兴趣的模型镜像

YOLO(you only look once)是通用物体检测框架,在精度和速度上作了很好的权衡;shufflenet是轻量级的网络模型,本文所实现的是version 2, 具体可参考 Face Detection in Realtime, 包括参考文献.

 

 

1. 对yolo的改进

yolo作为通用物体检测算法,物体类别有多个,如图

其中p1,p2…,pc是物体类别score,对于人脸来说只有一类,即人脸,所以将p1,p2…,pc丢弃, 只保持tx,ty,tw,th和p0,p0代表是否为物体(这里就是人脸),以此来进行判断

2. ShufflenetV2的实现

可参考keras实现的版本 
keras-shufflenetV2

3. 实时人脸检测模型

在FDDB人脸数据集上进行训练,大约50轮,一些例子:

注: gif本地与视频是同步的,有卡顿应该是录制的问题

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Yolo-v5

Yolo-v5

Yolo

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

CVAIDL
关注
YOLOv5改进策略|YOLO模型优化|YOLOv5人脸检测、人脸识别、人脸检测,准确率94.27-96.06%
斌擎科技
06-16 1704
人脸检测是一项非常重要的计算机视觉任务。自从深度学 习，特别是卷积神经网络(CNN)被用于这项任务以来，已 经取得了巨大的进展。作为人脸识别、验证、跟踪、对⻬、 表情分析等许多任务的第一步，人脸检测吸引了学术界和工 业界的许多研究和开发。多年来，人脸检测的性能有了显着 提高。有关人脸检测的调查，请参考基准测试结果[1],[2]。这个领域有很多方法，从不同的⻆度来看。研究方向包括 CNN网络的设计、损失函数、数据增强和训练策略。
人脸检测：实时人脸检测_（13）.基于深度学习的实时人脸检测技术
最新发布
zhubeibei168的博客
03-04 838
定义一个基于深度学习的实时人脸检测模型。# 导入YOLOv3模型from models import YOLOv3 # 假设YOLOv3模型定义在models.py文件中# 定义模型model = YOLOv3(num_classes=1) # 人脸检测只有一个类别# 定义损失函数# 定义优化器# 更多卷积层和池化层。
人脸识别流程——基于YOLO v3、FaceNet和SVM的人脸检测识别系统
qq_33495762的博客
05-13 3236
https://gitee.com/windandwine/Argus linux使用一定要非常注意路径问题 numpy==1.16.4 pandas==0.24.2 opencv-python==4.1.1 scikit-learn=0.22.2 已改0.21.2报错 tensorflow==1.13.1 pillow==6.1.0 test流程：人脸检测+人脸识别 1 yolo（dark53）检测人脸 返回值：框坐标、概率（人脸、标签（人脸）或者mtcnn实现检测 2 facenet提取人脸特征，.
《深度学习：算法到实战》【第四周】MobileNet V1&V2&V3与ShuffleNet V1与SENet笔记
sunrise_129075的博客
02-08 1145
传统的CNN内存消耗大，运算量复杂，无法在各种移动端设备和嵌入式设备运行。MobileNet是为了移动端和嵌入式设备存在的轻量级CNN，与VGG相比它的准确率只下降了0.9%，参数却只有VGG的321​，它的网络结构如下。文中主要是通过Depthwise Convolution（）以及Pointwise Conv（）减少计算量，理论上说，普通卷积的计算量是DW+PW的9倍。DW卷积是在每个channel进行的，PW卷积可以看作使用1∗1的普通卷积将输出的特征图修改成你想要的channel。
Pytorch上分之路—ShuffleNetv3(鸟群分类算法)
weixin_41124056的博客
12-01 3099
Pytorch上分之路—ShuffleNetv3(鸟群分类算法) 本次的内容是用pytorch写一个简单的分类算法，选择了200鸟群的数据集，数据集的话可以自己到网上去找，挺容易的。 目录**Pytorch上分之路—ShuffleNetv3(鸟群分类算法)**项目结构一、config二、datalist三.ShuffleNet四 train五 utils六 inference 项目结构 项目中所有的文件组成 config.py用于配置一些主要的参数 datalist.py用于数据的输出 infer
github优秀项目分享：基于yolov3的轻量级人脸检测、增值税发票OCR识别 等8大项目...
idol24的博客
09-08 2557
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！文章来源：七月在线实验室01yolo-face-with-landmark 使用pytroch...
YOLO：实时物体检测--人脸检测
boom的博客
02-27 2511
项目：https://github.com/pjreddie/darknet 教程：https://pjreddie.com/darknet/ 相关链接：https://blog.youkuaiyun.com/john_bh/article/details/80625220 widerface数据集的训练方法：https://blog.youkuaiyun.com/ycdhqzhiai/article/details/8...
YOLO5Face：为什么要重新发明人脸检测器
TJMtaotao的博客，高校计算机教师
10-08 3201
YOLO5Face ，基于YOLOV5改进的人脸检测器，
yolov5shufflenet作用
07-12
Yolov5shufflenet是一个目标检测算法，结合了Yolov5和Shufflenet的特性。Yolov5是一种基于深度学习的目标检测方法，能够实时高效地检测图像中的多...它可以用于实时目标检测任务，例如人脸检测、车辆检测、物体识别等。
人脸检测：实时人脸检测_（2）.人脸检测的历史与发展
zhubeibei168的博客
03-04 942
人脸检测技术从早期的模板匹配方法、基于特征的方法，发展到现代的基于深度学习的方法，经历了显著的进展。现代的人脸检测方法如MTCNN、SSD、YOLO等不仅在准确性和实时性方面表现优异，而且在不同领域中得到了广泛应用，如安全监控、人脸识别、人机交互等。尽管如此，人脸检测仍然面临光照变化、遮挡、姿态变化等挑战，未来的发展方向包括提高鲁棒性、实时性以及适应不同场景的能力。通过不断的技术创新和改进，人脸检测技术将在更多的实际应用中发挥重要作用。
开源项目-用yolov3实现了轻量级人脸检测.zip
05-19
加入关键点的darknet训练框架，使用yolov3实现了轻量级的人脸检测。借鉴AlexeyAB大神的 darknet 做适量修改。 使用scripts/retinaface2yololandmark.py脚本将retinaface的标记文件转为yolo的格式使用 其他编译训练都和原版darknet相同使用yolo_landmark.py进行测试，更换里面的模型配置文件即可。
yolov3+mobilenet+darknet
03-11
github中的带mobilenet的darknet框架都是基于yolov2,不能使用yolov3模型，这是根据yolov3改的
MobileNetv2-YOLOv3-SPP检测网络的暗网实现-C/C++开发
05-27
MobileNetV2-YOLOv3-Nano的暗网实现：移动终端设计的检测网络0.8BFlops！华为P40 6ms ！！！ MobileNetv2-YOLOv3-SPP暗网MobileNetv2-YOLOv3-SPP检测网络的暗网实现网络VOC mAP（0.5）解析推断时间（GTX2080ti）FLOPS权重大小MobileNetV2-YOLOv3-SPP 71.7 416 5ms 5.5BFlops 14.2 * emmmm ...这个懒得训练，mAP就凑合这样吧 在GTX1080ti上，MobileNetV2-YOLOv3-SPP的推理时间为100毫秒，而RTX2080的推理时间为5毫秒！！！ 移动推理框架基准测试（4 * AR
YOLOv3训练WiderFace数据集来实现人脸检测
sunqian的博客
10-09 9392
一、配置环境 编译好的YOLOv3 win10 CUDA 10.0 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.2.24 OpenCV 3.4.0 python 3.7 RTX 2080Ti 二、准备数据集 人脸数据集：WiderFace数据集 1.下载下面的四个压缩包，并放在同一个文件夹内 WIDER Face Training Images [Baidu Drive] ...
YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测（识别）
bai666ai的博客
05-21 7014
课程演示环境：Ubuntu 课程链接：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/28860 需要学习Windows系统YOLOv4的同学请前往《Windows版YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测》 课程链接：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/29123 当前，人脸口罩佩戴检测是急需的应用，而YOLOv4是最新的强悍的目标检测技术。本课程使用YOLOv4实现实时的人脸口罩佩戴检测。课程提供超万张已标注人脸口罩数据集。训练后的Y..
PyQt5练习--基于QT、Face_recognition、Yolov5和HR-Net的实时视频流人脸识别和单人姿态估计
牵一只蜗牛去散步
12-02 599
基于face_recognition实现人脸识别；基于hr-net估计人体骨架关节点；基于QT_GUI实现可视化界面。基于Yolov5检测人体；
ShuffleNet V2
weixin_41172694的博客
01-07 1259
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载 论文：Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design 链接：https://arxiv.org/abs/1807.11164 第三方代码： ECCV2018关于模型加速和压缩的文章   论文详解： 作者在摘要和介绍里提到目前网络结构是根据computation ...
YOLOv5改进系列（6）——替换主干网络之 ShuffleNetV2
路人贾的博客
06-02 6121
手把手教你学会YOLOv5替换主干网络之 ShuffleNetV2
yolov5模型压缩-shufflenetv3
weixin_43864650的博客
03-13 537
轻量化骨干系列（1）–shufflenetv3。3、新建shufflenetv3.yaml。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值