深度学习（三）：人脸关键点检测算法

深度学习实践：基于ResNet50的人脸关键点检测
最新推荐文章于 2025-09-08 11:49:07 发布
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本文介绍了人脸关键点检测的任务本质，将其与图像分类任务进行对比。通过ResNet50作为基础网络，添加额外层来实现人脸关键点的检测。此外，还探讨了优秀的检测模型如DCNNCascade和TCDCN在该领域的应用。

深度学习（三）：人脸关键点检测算法

什么是人脸关键点检测

了解人脸关键点检测的应用，人脸关键点检测任务的本质，比较与图像分类任务的区别。

什么是人脸关键点检测？——回归
在这里插入图片描述

  • 图像分类和人脸关键点检测（回归任务）的区别：
    回归得到坐标。
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    区别：
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    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

基于ResNet50实现人脸关键点检测

用ResNet50作为backbone，简单添加两层，就可以实现人脸关键点检测

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人脸识别，人脸关键点检测算法
香蕉麦乐迪的博客
09-05 1万+
1 Face++：http://www.faceplusplus.com.cn/tech_landmark/ 其提供的技术服务有1：人脸检测（人脸检测追踪，人脸关键点检测） 2：人脸分析（微笑分析，性别年龄种族表情）3：人脸识别（1：1，1：N，大规模人脸搜索）。我需要关注的是这里的人脸关键点检测的实现。Face++为美图秀秀，美颜相机提供人脸关键点检测的技术服务。 2 Face++一个采访问
基于resnet完成4关键点检测的模型代码
Fan0920的专栏
04-06 854
首先，我们需要导入PyTorch和必要的模块。在这个例子中，我们将使用ResNet18作为我们的基础模型，并在其之上添加一个全连接层，该层将产生四个输出，对应于每个关键点的x和y坐标。我们将使用MSE损失函数来训练模型。在代码中，我们还将使用GPU加速模型的训练过程。好的，我可以帮您基于ResNet完成4关键点检测的模型代码。在这个问题中，我将假设您的任务是在给定图像中检测四个特定点的位置，例如人脸关键点检测。你是pytorch专家，请基于resnet完成4关键点检测的模型代码。# 数据集和数据加载器。
一种改进的人体关键点检测算法
07-07
为提升人体姿态估计在移动终端设备上的运行速度与实时性，提出一种改进的人体关键点检测算法。通过将 Mobilenetv2轻量级主干网络与深度可分离卷积模块相结合加速特征提取过程，使用精炼网络进行多尺度人体关键点预测，并利用融合网络整合多个尺度的预测结果得到最终人体关键点检测结果。实验结果表明，与传统CPM算法相比，该算法在网络模型参数量和浮点运算量明显减少的情况下PCKh@05仅下降01个百分点，具有较高的检测精度和较好的实时性。
人人能懂！人脸识别算法原理 + 公式大白话版
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XinyuX_Y的博客
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找脸：用 MTCNN 等方法，从画面里精准圈出人脸；编密码：用 FaceNet 等方法，把人脸变成唯一的数字密码；对密码：用距离或相似度比对，判断是不是同一个人。现在你再用刷脸功能时，就知道机器背后在做这些事啦！既不用怕 “机器认错人”（算法一直在升级），也记得保护好自己的 “数字身份证”（别随便授权刷脸），让技术既方便又安全。
人脸关键点检测face_landmark
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不经意间瞄了一眼日历，惊觉2020年已所剩无几，回望即将过去的一年，不禁感叹唏嘘。时光带走了很多的烦恼和美好，也带来了很多困惑和收获。怎样才能不被淹没在时间的洪流里呢，唯有在风浪中保持清醒和方向，而不断地学习和输出就是那支驾驭风浪的桨。 从系统设计一头扎进算法的漩涡，经过了一阵子的蒙圈，然后一点一点摸索着理清思路和方向。在知识爆炸的时代，最好的积累就是把每一步记录下来，变成自己的脚印。 前些天调研了人脸检测算法，这几天在做人脸关键点定位和人脸对齐。在网上找了一个开源的人脸对齐项目，本地做了适当适配后验证
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利用opencv3.4的lbf算法进行人脸关键点检测，需opencv3.4以上支持facemark
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Landmark人脸68个关键点检测dat模型库, #coding:utf-8 """ 从视屏中识别人脸，并实时标出面部特征点 """ import dlib #人脸识别的库dlib import numpy as np #数据处理的库numpy import cv2 #图像处理的库OpenCv class face_emotion(): def __init__(self): # 使用特征提取器get_frontal_face_detector self.detector = dlib.get_frontal_face_detector() # dlib的68点模型，使用作者训练好的特征预测器 self.predictor = dlib.shape_predictor("D:/shape_predictor_68_face_landmarks.dat") #建cv2摄像头对象，这里使用电脑自带摄像头，如果接了外部摄像头，则自动切换到外部摄像头 self.cap = cv2.VideoCapture(0) # 设置视频参数，propId设置的视频参数，value设置的参数值 self.cap.set(3, 480) # 截图screenshoot的计数器
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RetinaFace人脸检测关键点模型
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是一种用于人脸识别的深度学习算法，它结合了传统的特征提取方法和现代的深度学习技术，旨在提高人脸识别的准确性和效率。
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