（转）人脸关键点检测10——FAN

最新推荐文章于 2025-06-17 11:19:17 发布
转载 最新推荐文章于 2025-06-17 11:19:17 发布 · 1k 阅读 · 0

本文探讨了使用dlib库进行的人脸关键点检测技术，重点介绍了2DFAN模型的应用，该模型能够精确地定位人脸上的68个关键点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

【时间】2019.04.18

【题目】人脸关键点检测10——FAN

最近在看关键点检测的内容，使用dlib库进行68个关键点的检测，其中使用到的与训练模型为2DFAN，与下面的博文相关。

人脸关键点检测10——FAN

C小C
关注
AI换脸原理(4)——人脸对齐（关键点检测）参考文献2DFAN：How far are we from solving the 2D
lyy的博客
04-28 360
本文研究了在现有的2D和3D人脸对齐数据集上，深度神经网络距离接近饱和性能还有多远。(a)我们首次通过将最先进的地标定位架构与最先进的残差块相结合，构建了一个非常强大的基线，在一个非常大但综合扩展的2D面部地标数据集上训练它，最后在所有其他2D面部地标数据集上对其进行评估。(b)我们创建了一个2D地标网络，该网络将2D地标注释转换为3D并统一所有现有数据集，从而创建了LS3D-W，这是迄今为止最大和最具挑战性的3D面部地标数据集(约23万张图像)。
AI换脸原理(4)——人脸对齐（关键点检测）参考文献2DFAN：代码解析
lyy的博客
05-08 709
在本文中，重点介绍了以下几项创新性的成果，旨在为人脸关键点检测领域带来新的突破。首先，成功构建了一个卓越的2D人脸关键点检测基线模型。这一模型不仅集成了目前最优的关键点检测网络结构，而且在大规模且综合扩展的2D人脸特征点数据集上进行了深度训练，从而确保了其出色的性能。针对3D人脸对齐数据集稀缺的问题，提出了一种创新的解决方案。通过设计一个能够从2D标注转换为3D标注的卷积神经网络（CNN），成功创建了LS3D-W数据集。
【人脸】人脸关键点检测---FAN、Stacked Hourglass Network
weixin_41977337的博客
03-17 928
一、论文：《Stacked Hourglass Network for Robust Facial Landmark Localisation》2017年 本文提出的方法主要由两部分构成：人脸转换和stacked Hourglass网络 Step1：人脸转换 目的是减弱数据中大姿态的变化对人脸对齐的影响。通过平移、缩放、旋转变化来校正成平均人脸图像，通过5点的关键点来完成，...
人脸关键点检测10——FAN
小花生的博客
07-14 6555
《How far are we from solving the 2D & 3D Face Alignment problem? (and a dataset of 230,000 3D facial landmarks)》 ICCV2017，诺丁汉大学，FAN 1.引言： cascaded regression methods 在人脸对齐上取得不错的效果，但是当存在 large...
【YOLOv8关键点检测】:用yolov8训练自己的数据集
最新发布
2402_89334832的博客
06-17 2245
摘要：本文构建了一套基于YOLOv8的鱼体头尾关键点检测系统，用于鱼类加工自动化生产线。数据集包含头部和尾部两个关键点标注，通过3.08M参数的轻量级模型实现高精度检测（mAP50达99.4%）。训练结果显示关键点检测精度优于边界框检测，推理速度达400FPS（RTX4060）。分析发现模型对遮挡样本的检测仍有优化空间，建议通过添加注意力模块和多尺度检测进行改进。该技术可有效提升鱼类加工自动化水平，具有显著的应用价值。
人脸特征点检测
liujiandu101的博客
06-16 3727
CVPR2016刚刚落下帷幕，本文对面部特征点定位的论文做一个简单总结，让大家快速了解该领域最新的研究进展，希望能给读者们带来启发。CVPR2016相关的文章大致可以分为三大类：处理大姿态问题，处理表情问题，处理遮挡问题。1.姿态鲁棒的人脸对齐方法1.1 Face Alignment Across Large Poses: A 3D Solution [1]这里首先介绍一篇大会口头报告文章，来自中...
人脸检测论文FAN
hanjiangxue_wei的博客
02-25 1925
tags: 人脸检测；face detection 论文题目《Face Attention Network: An Effective Face Detector for the Occluded Faces》 作者 王剑锋、袁野 2017 一个pytorch复现的代码地址：https://github.com/rainofmine/Face_Attention_Network 论文...
paddle2.0高层API实现人脸关键点检测(人脸关键点检测综述_自定义网络_paddleHub_趣味ps)
qq_40326280的博客
02-06 1227
paddle2.0高层API实现人脸关键点检测(人脸关键点检测综述_自定义网络_paddleHub_趣味ps) 本文包含了： - 人脸关键点检测综述 - 人脸关键点检测数据集介绍以及数据处理实现 - 自定义网络实现关键点检测 - paddleHub实现关键点检测 - 基于关键点检测的趣味ps 『深度学习7日打卡营·day3』 零基础解锁深度学习神器飞桨框架高层API，七天时间助你掌握CV、NLP领域最火模型及应用。 课程地址 传送门：https://aistudio.baidu.com/aistud
Yolov8-pose关键点检测：注意力机制 | 新颖的双注意力块（DAB） | 24.12月最新成果
12-24 507
如何使用：1）结合C2f二次创新使用；2）直接双注意力块（DAB）加入；
shape-predictor-68-face-landmarks.dat文件下载
11-14
shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件是一个包含68个面部特征点检测模型的数据文件，这一模型基于面部关键点检测算法的突破性进展——“形状预测器”（shape predictor），其能够识别出人脸上的68个关键点。...
梯度响应图——针对无纹理目标的检测
weixin_42715287的博客
11-16 2779
题目： Gradient response maps for real-time detection of textureless objects. 摘要 ==question：==提出了一个实时三维目标检测方法，该方法不需要一个耗时的训练阶段，能处理无纹理对象。 该方法的核心在于：1、针对模板匹配采用了一种新颖的图像表示，这种设计的模板匹配对小图像变换是鲁棒的。这种鲁棒性是基于扩展图像梯度方向...
PFLD 2019年 简单、快速、超高精度人脸特征点检测算法
04-11
PFLD算法，目前主流数据集上达到最高精度、ARM安卓机140fps，模型大小仅2.1M!
人脸特征点检测-于老师算法
pingfan2014的博客
07-22 1795
最近已经很少看优快云了。这一年多准备考研，基本上怕是不会再怎么上了。以前有一个http://blog.youkuaiyun.com/mr_curry/article/details/51804072 如何快糙好猛的使用Shiqi.Yu老师的公开人脸检测库（附源码）的BLOG，因为于老师的库已经更新了，所以重新写一下吧。  PS：这个库越来越强了，已经可以做人脸关键点检测了。关键点检测可以用于矫正人脸，再也不...
PaddleHub人脸关键点检测：一键生成蜡笔小新的远房表弟
m0_63642362的博客
12-03 846
AP-Kai：小新，现在考考你用一个成语来形容你的表弟 小新：惟妙惟肖，有问题吗？AP-Kai：没有问题。
PFLD: A Practical Facial Landmark Detector--Xiaojie Guo
xu.hyj
10-23 922
Guo X , Li S , Zhang J , et al. PFLD: A Practical Facial Landmark Detector[J]. 2019. 该论文亮点如下： 轻量级：以MobileNet blocks构建轻量级网络。 设计新的损失函数：一个训练集可能包含大量的正面人脸，而缺乏大姿势人脸数据。这将降低处理大姿态情况下的准确性。为了解决这个问题，我们对与丰富的训练样本相对应的错误给予更多的惩罚。考虑到上述两个问题，即几何约束和数据不平衡，我们设计了一个新的损失。 增加多.
论文笔记2.2——PFLD: A Practical Facial Landmark Detector
大西瓜不甜的博客
03-01 1028
2.Methodology Against the aforementioned challenges, effective mea sures need to be taken. In this section, we fifirst focus on the design of loss function, which simultaneously takes care of ...
PFLD: A Practical Facial Landmark Detector （CVPR2019）
春秋战车
08-26 1113
人脸特征点检测又称人脸对齐，其目的是自动定位一组预定义的基准点(例如，眼角、嘴角等)。好的人脸对齐算法需要考虑到检测精度、处理速度和模型尺寸。 PFLD 这项工作开发了一种实用的面部特征点检测器，称为PFLD，具有高精度的对抗复杂情况，包括无约束的姿态、表情、灯光和遮挡。在骁龙845的芯片中效率可达140fps；另外模型大小较小，仅2.1MB，此外在许多关键点检测的benchmark中也取得了相当好的结果。 一：问题引出 人脸复杂度：在各种照明条件下，外观...
论文笔记2.3——PFLD: A Practical Facial Landmark Detector
大西瓜不甜的博客
03-01 891
3，Experimental Evaluation 3.1 实验设置 Datasets. To evaluate the performance of our proposed PFLD, we conduct experiments on two widely-adopted challenging datasets, say 300W [25] and AFLW [18]. 3...
论文笔记（一）：PFLD: A Practical Facial Landmark Detector
弱弱小菜鸡的博客
07-28 848
PFLD: A Practical Facial Landmark Detector Abstract: 效果好、速度快 端到端、单阶段；用了加速技巧 训练用了技巧 对rotation information 进行估计，推理阶段没有用 设计了新损失 考虑geometrical regularization 解决数据不平衡 模型 2.1M 140 fps per face on a mobile phone(Qualcomm ARM 845) Introduction: 四种挑战
yolo 面部关键点检测 胎教
03-19
### 使用YOLO进行面部关键点检测在产前教育中的应用 尽管YOLO系列模型最初设计用于目标检测任务，但它也可以通过适当调整来适应其他计算机视觉任务，比如面部关键点检测。以下是关于如何利用YOLO进行面部关键点检测以及其在产前教育领域潜在应用的相关讨论。 #### 一、YOLO框架适配面部关键点检测 YOLO是一种高效的实时对象检测算法，能够快速定位图像中的物体并分类。然而，面部关键点检测属于回归问题而非单纯的分类或边界框预测问题。为了使YOLO适用于此场景，可以采用以下方法： 1. **修改输出层结构** 原始的YOLO架构主要用于预测类别概率和边界框坐标。如果要扩展到关键点检测，则需要增加额外的关键点位置预测分支。例如，假设每张脸有\(N\)个关键点，那么对于每个网格单元，除了原有的类标签和边框信息外，还需要预测\(2N\)个数值（即每个关键点的\((x, y)\)坐标）。这种改动可以通过重新定义损失函数实现[^1]。 2. **引入注意力机制增强特征表达能力** 面部区域通常具有复杂的纹理模式，特别是在不良天气条件下拍摄的照片中。因此，在基础网络之上加入自注意模块可以帮助聚焦于重要细节部分，从而提高关键点估计精度。Hybrid Data Training策略提到的数据增强技术同样有助于提升鲁棒性。 3. **轻量化改进降低资源消耗** 如果计划部署至移动端设备支持在线教学功能的话，则需考虑优化推理速度与内存占用情况。Mamba YOLO提出的深度可分离卷积结合批量归一化操作正好满足这一需求——既能保持较高性能又能显著削减复杂度[^2]。 #### 二、具体实施步骤说明 下面给出一段基于PyTorch框架实现上述思路的核心代码片段供参考： ```python import torch.nn as nn class KeyPointDetector(nn.Module): def __init__(self, num_keypoints=68): # Assuming standard FAN setup with 68 points per face. super(KeyPointDetector, self).__init__() base_model = ... # Load pre-trained backbone such as Darknet-53 used by original YOLOv3 self.feature_extractor = nn.Sequential(*list(base_model.children())[:-2]) # Remove last two layers (adaptive pooling & FC layer) self.keypoint_head = nn.Conv2d(in_channels=base_model.out_filters[-1], out_channels=num_keypoints*2, kernel_size=(1,1), stride=(1,1)) def forward(self,x): features = self.feature_extractor(x) keypts_preds = self.keypoint_head(features).permute(0,2,3,1).contiguous().view(-1,(h*w*num_keypoints)) return keypts_preds ``` > 注：以上仅为示意性质简化版伪代码，请依据实际项目环境进一步完善配置选项如输入尺寸(h,w)，锚盒设定等参数设置。 #### 三、应用场景展望 将该技术应用于产前教育培训软件当中，主要体现在以下几个方面优势明显： - 实现远程互动式课程体验； - 提升用户体验满意度； - 助力个性化指导方案制定； 当然也存在一些挑战需要注意克服，像不同种族间脸部形态差异较大可能导致泛化能力不足等问题仍待深入研究解决。 ---
评论 1
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