【项目实战课】基于Pytorch的RetinaFace人脸与关键点检测实战

人脸检测之Retinaface算法:论文阅读及源码解析 文章目录前言一、Retinaface论文1.1 论文信息1.2 论文摘要翻译二、论文实现源码解析2.1 网络框架结构2.2 主干网络(Backbone)功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式导出导入 前言      RetinaFace 是2019年5月份出现的人 阅读详情

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欢迎大家来到我们的项目实战课,本期内容是《基于Pytorch的RetinaFace人脸与关键点检测实战》。

所谓项目实战课,就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式,针对具体的某一个主题,进行代码级的实战讲解,可以采用直播或者录制视频的形式。与我们其他的系统性理论+实战的视频课专栏相比,每一次项目实战都由独立的老师完成,课程更加专注、时长更短、更轻量级,适合快速锻炼项目能力。

本次课程内容

人脸图像在计算机视觉领域中研究方向非常广,覆盖底层图像特征,目标检测与跟踪,图像分类和检索,图像滤波,图像分割,三维重建,风格迁移等方向。人脸检测是所有人脸算法的基础,其中小目标、大姿态与遮挡人脸检测是经典难题。

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为了帮助大家掌握好经典的人脸检测算法的完整流程,我们开设了本次人脸检测项目实战课。本次课程为已经结束的直播,讲师为TensorSense,图像算法工程师,资深课程讲师,书籍作者。

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经过剪辑后的课程总时长为320分钟,约5个半小时,各部分课程内容与时长如下:

部分

内容

时长(分钟)

No.1

内容简介

29

No.2

数据集介绍

14

No.3

数据集读取

70

No.4

模型模块解读

85

No.5

multibox损失解读

80

No.6

测试与推理

42

下面我们来简单看一下各部分的内容:

第1部分:人脸检测简介,介绍人脸检测问题定义,方法概览,以及难点,本部分内容可以免费收听。

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第2部分:回顾常见的人脸检测数据集,重点是本次实战将会使用的数据集WiderFace,本部分内容可以免费收听。

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第3部分:详细讲解WiderFace数据集的下载与代码读取,本部分内容可以免费收听。

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第4部分:详细解读RetinaFace模型原理细节以及代码实战。

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第5部分:详细讲解Multibox损失的原理以及代码实战。

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第6部分:讲解如何测试Widerface验证集,如何使用单图进行推理,如何使用摄像头进行实时的人脸检测。

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如何订阅

我们的视频课全部在小鹅通平台,可以使用手机APP鹅学习或者直接在网页进行登录,内容试听以及订阅请直接扫如下二维码:

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课程详情如下:

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更多人脸检测与识别相关的内容,请点击关注我们的人脸检测与识别专栏。

【视频课】13小时+3大项目掌握深度学习人脸图像检测与识别

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实战课讲师招募

为了进一步丰富有三AI生态的实战内容,欢迎有经验,有能力的讲师报名成为平台讲师:

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讲师要求如下:

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