PFLD论文解析及复现

最新推荐文章于 2022-05-25 11:15:29 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Danbinbo/article/details/96718937
本文介绍了PFLD算法，一种简单、快速且精度极高的人脸特征点检测方法。作者来自知名高校和腾讯AI实验室。PFLD通过改进损失函数，解决数据不平衡问题，采用轻量级模型实现高效运行。在300W和AFLW数据集上，PFLD表现出卓越的性能，并在移动平台上展现出优异的速度和模型大小优势。

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                                                          PFLD论文解析及复现《一》：论文解析 

PFLD：简单、快速、超高精度人脸特征点检测算法

刚好，这两天解决了前面文章关于Mobilenet-ssd物体检测的一些问题，借用训练机跑Mobilenet-ssd模型的空余时间，就前一段时间发布并自己进行复现的文章《PFLD: A Practical Facial Landmark Detector》进行一些说明，而这也是自己入手DP以来，第一次面向企业进行人脸相关研究的项目之一，将其核心思想进行实现以供后续加入公司产品，这篇文章先将PFLD论文的核心思想进行一些分析和总结，下一篇将会就自己的实现做一些分享。

总之，PFLD成为实用人脸特征点检测算法的典范，其中损失函数的设计是整个网络的核心要素，论文实现了三个目标：精度高、速度快、模型小！这里先给出论文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.10859.pdf

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!

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查找论文、论文对应项目复现的方法
06-30
在当今信息爆炸的时代，学术论文作为知识传播和科学研究的重要载体，其查阅与复现变得尤为重要。本文将详细介绍如何查找论文以及如何进行论文对应项目的复现，提供系统的方法和实用的工具，帮助研究者和学习者高效地...
pfld论文阅读
sinat_41736278的博客
07-21 500
一、摘要 一、摘要 论文基于mobilbeNet v2的主干结构，设计了一个快速准确的人脸关键点检测模型，PFLD。其中，PFLD 0.25X仅仅2.1Mb，速度达到了140fps。 二、提出的难点与挑战 1、Local Variation，包括表情，局部光照，遮挡 2、Global Variation，包括姿态，图片质量 3、Data Imbalance，数据集中类别和属性分布不均匀 4、Model Efficiency，模型的大小和计算量 三、主要贡献 1、训练过程加入人脸几何约束ge
《PFLD: A Practical Facial Landmark Detector》论文笔记
会飞的鱼的博客
02-09 3912
PFLD: A Practical Facial Landmark Detector 1. Introduction 人脸特征点检测又称为人脸对齐，旨在自动定位人脸上一组预定义的基准点（如眼角、嘴角等）。人脸对齐作为人脸识别和验证，以及人脸变形和编辑等各种人脸应用的基本组成部分，在过去几年中得到了视觉界的广泛关注，并取得了巨大进步。然而，开发一个实用的人脸特征检测器仍是一个具有挑战性的任务，因为检测器需要同时兼顾检测精度、处理速度以及模型尺寸方面的问题。 在实现世界中，几乎不可能获得完美的人脸。换句话说，
PFLD：高精度实时人脸关键点检测算法
zero的博客
07-31 4048
点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达这篇文章作者分别来自天津大学、武汉大学、腾讯AI实验室、美国天普大学。该算法对在高通ARM ...
人脸关键点检测PFLD论文解读
liguiyuan的博客
08-31 3198
最近做了一个人脸关键点相关的项目，选择了PFLD方案，在这里顺便写一下论文的学习笔记。 1. Introduction 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.10859.pdf 人脸关键点检测论文《PFLD: A Practical Facial Landmark Detector》 在2019年2月提出的，是由天津大学、武汉大学、腾讯AI Lab等共同提出...
一些经典CV论文的复现
11-21
在计算机视觉（CV）领域，复现经典的论文是学习新知识、验证理论并推动技术进步的重要途径。"一些经典CV论文的复现"这个项目旨在帮助我们深入理解这些论文的核心思想，并通过实践来掌握相关技术。以下是这个项目可能...
机器学习基于CID编码机器学习基于CID编码字符的混乱文本文本的论文内容推测与复现解析与复现：机器学习分类模型的构建与优化：机器学习分类模型的修复与代码实现（含详细代码及解释）
最新发布
04-18
其他说明：由于文档内容严重受损，建议用户提供更多可读的论文片段或尝试其他解析方法，以获得更准确的复现和分析结果。同时，文中提供的代码框架仅为示例，实际应用时需根据具体论文内容进行调整。
PFLD 论文理解(二)
xiaomifanhxx的博客
07-22 1474
PFLD(practical facial landmark detector)这篇论文主要是解决了在移动端等应用人脸关键点识别速度慢、准确率低的问题。 人脸关键点检测面临的四大挑战: (1)local variation:expression(表情)、local extreme lighting(强光照)、occlusion(遮挡)等会影响局部信息变量，导致检测出错。 (2...
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!
PFLD-DEMO.zip
08-26
PFLD: A Practical Facial Landmark Detector 对应的demo
PFLD:PFLD的实用面部地标检测器的实现，请参阅https
05-04
带有tensorflow的PFLD实现 这是对的开放式surce程序引用，如果发现任何错误或不正确的地方，您可以在问题中注意到它并提出请求，很高兴收到您的建议。 感谢@lucknote帮助修复现有的错误。 数据集 WFLW数据集 含有10000面（7500用于训练和2500，用于测试）与98个完全手动注释的地标。 训练和测试图像[ ] [] WFLW人 培训与测试 训练 ： $ python data/SetPreparation.py $ train.sh 使用张量板，打开一个新的终端 $ tensorboard --logdir=./checkpoint/tensorboard/ 测试： $ python test.py 结果： 样本图片： 样本gif： 错误修复 增加了用于计算欧拉角预测损失的代码。 修复了内存泄漏错误： 该代码存在一个缺陷，即在训练过程中我会计
pfld_106_face_landmarks:106点人脸关键点检测的PFLD算法实现
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pfld_106_face_landmarks 106点人脸关键点检测的PFLD算法实现 :smiling_face_with_smiling_eyes: 转换后的ONNX模型 预训练权重 性能测试 update GhostNet update MobileNetV3 Backbone param MACC nme Link ONNX MobileNetV2 1.26M 393M 4.96% MobileNetV3 1.44M 201.8M 4.40% MobileNetV3_Small 0.22M 13M 6.22% 测试电脑MacBook 2017 13-Inch CPU i5-3.1GHz (single core) backbone FPS(onnxruntime cpu) Time(single face) v2.onnx 60.9 16ms V3.onnx 62.7 15.9ms lite.onnx 255 3.9ms R
PFLD: A Practical Facial Landmark Detector （CVPR2019）
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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...
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03-08 1489
转载自 | 我爱计算机视觉公众号（ID：aicvml）什么样的算法才是好算法？真正能实用的算法才是最好的算法！这需要实现三个目标：精度高、速度快、模型小！今天 arXiv...
PFLD: A Practical Facial Landmark Detector阅读笔记
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Tensorflow2实现人脸关键点检测算法PFLD——一个精度高，速度快，模型小的人脸关键点检测模型
qq_42025868的博客
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1. 前言 最近，学了人脸关键点检测算法，发现一个比较好的人脸关键点检测模型，打算学一学，让我们来看看算法是如何实现的吧！ 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.10859.pdf 2. PFLD介绍 PFLD的全称是A Practical Facial Landmark Detector，论文提出在非限定条件下的具有理想检测精度的轻量级landmark检测模型，在移动设备上能达到超实时的性能。 PFLD采用辅助网络来估计人脸样本的集合信息。针对数据不平衡，设计新的损失函数，加大对
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