深度学习（三）：人脸关键点检测算法

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。
    在这里插入图片描述
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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

最低0.47元/天 解锁文章
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
09-08 2099
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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牧羊女
12-23 1万+
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
PFLD：高精度实时人脸关键点检测算法
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07-31 4233
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 ...
从传统方法到深度学习，深度解读人脸关键点算法！
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目前有很多的人脸关键点定位的算法，比较传统的有ASM、AAM、CLM和一些列改进算法，而目前比较流行的有 ESR、3D-ESR、SPR、LBF、SDM、CFSS等。什么是人脸关键点算法？...
人脸关键点检测-基于深度学习实现的人脸关键点检测算法-附项目源码-优质项目实战.zip
04-12
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸关键点检测算法得到了极大的推进，不仅在准确度上有显著提升，而且在应用的灵活性和实时性上也有了质的飞跃。 深度学习方法之所以在人脸关键点检测领域中得到广泛应用，...
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10-17
本项目基于Python语言实现了一种高效的人脸关键点检测算法，该算法能够检测出1000个关键点，相较于传统的关键点检测方法，这个数目更为精确和细致，能够提供更加丰富的面部特征信息。 在机器学习领域，关键点检测...
基于深度学习的人脸检测和人脸关键点检测代码
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人脸检测和人脸关键点检测是计算机视觉领域的重要技术，它们在人脸识别、表情识别、视频监控、虚拟现实等众多应用场景中发挥着关键作用。本项目基于深度学习，提供Python和C++两种编程语言的实现，旨在帮助开发者...
人脸检测-基于PFLD算法的106点人脸关键点检测算法实现-项目源码-优质项目实战.zip
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高精度轻量级的人脸关键点检测算法
01-25
针对当前人脸关键点检测算法网络模型复杂度高、在计算资源受限时不利于部署的问题,基于知识蒸馏思想,提出了一种高精度、轻量级的人脸关键点检测算法。通过改进残差网络(ResNet50)中的Bottleneck模块并引入分组反卷积,得到轻量级的学生网络。同时提出逐像素损失函数和逐像素对损失函数,通过对齐教师网络与学生网络的输出特征图与中间特征图,将教师网络的先验知识迁移至学生网络,从而提高学生网络的检测精度。实验结果表明,本算法得到的学生网络参数量为2.81M,模型大小为10.20MB,在GTX1080显卡上的每秒传输帧数为162frame,在300W和WFLW数据集上的平均误差分别为3.60%和5.50%。
基于opencv3.4的lbf算法人脸关键点检测
06-20
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
Landmark人脸68个关键点检测dat模型库+demo
04-28
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
Tensorflow实现卷积神经网络用于人脸关键点识别
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主要介绍了Tensorflow实现卷积神经网络用于人脸关键点识别，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
RetinaFace人脸检测关键点模型
m0_46221545的博客
10-12 632
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。
人脸关键点检测算法有哪些
weixin_41150257的博客
11-29 1057
需要注意的是，虽然传统算法在人脸关键点检测方面取得了一定的成果，但与现代深度学习算法相比，它们在处理复杂背景和遮挡情况下的性能可能相对较弱。随着深度学习技术的不断发展，越来越多的研究者开始将深度学习算法应用于人脸关键点检测领域，并取得了显著的效果。人脸关键点检测的深度学习算法多种多样，每种算法都有其独特的优势和适用场景。在实际应用中，可以根据具体需求和资源条件选择合适的算法进行人脸关键点检测。
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本文是对MTCNN进行人脸关键点检测和对齐的原理的描述，具体代码请见：https://github.com/Emma0118/preprocessing-images-for-Face-Recognition 一、概述 MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks)是 一种多任务级联卷积神经网络，用以同时处理人脸检测和人脸关键点定位问题。作者...
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