face parsing label

最新推荐文章于 2025-04-29 21:50:25 发布
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分类专栏： 算法 深度学习 图像处理 文章标签： face parsing
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Pulid:pure and lightning id customization via contrastive alignment
liguandong
11-22 226
2.缺乏保真度，gan时代的经验，提高id保真度的一个直接想法是在扩散训练中引入id loss，扩散模型需要迭代去噪，准确获取X0需要多个多个步骤，直接从当前时间步预测X0，然后计算id损失，然而当当前时间步较大时，预测的X0往往是有嘈杂和有缺陷的，这种情况下计算id损失显然是不准确的，因为人脸识别backbone是在真实图像上训练的。可以解决上述两个挑战，1.为了最小化对原始模型行为的影响，构建了一个contrastive pair包括了相同的提示和初始化潜变量，分别进行id插入和不进行id插入。
人脸解析 face parsing EAGRNet:generate_edge.py 代码解读
weixin_44807907的博客
05-12 729
代码来源于: https://github.com/tegusi/EAGRNet 是对其中generate_edge.py的解读 在下边代码中,edge[i,j] = 255, 是将处于i,j处的值赋予255. 0是黑，255是白。灰度图和彩色图区别为：组成不同、通道不同、表示不同。 1、灰度图：灰度图把白色与黑色之间按对数关系用灰度表示的图像。 2、彩色图：彩色图是每个像素由R、G、B分量构成的图像。 import time import torch import os, numpy...
face parsing
weixin_34267123的博客
09-25 514
主页：https://www.sifeiliu.net/project 基于CNN face parsing:https://www.sifeiliu.net/face-parsing codes：https://github.com/Liusifei/FaceLabeling 转载于:https://www.cnblogs.com/haiyang21/p/7594309.html...
face-parsing：实时面部特征分割的强大工具
最新发布
gitblog_00567的博客
04-29 630
face-parsing：实时面部特征分割的强大工具 在当今数字化时代，面部识别和图像处理技术已经变得无处不在，从虚拟现实到面部识别系统，再到美妆应用。face-parsing 项目正是一个为了满足这些需求而诞生的开源项目，它提供了一种实时面部特征分割的解决方案。 项目介绍 face-parsing 是一个基于 BiSeNet 网络架构的面部分割模型。BiSeNet 是一种双边分割网络，专为实时语...
Face_Parsing_2016:用于人脸标签的多目标卷积学习的更快模型
05-17
Face_Parsing_2016 有关详细信息，请参见Face_Parsing_2016 / matlab / face_parsing / run_demo.m。 请从下载 。 更新： 对于原始数据集，请在此处找到下载链接： 。 根据请求，我要在添加类似的python版本。 python版本应与许多较新的caffe版本兼容（包括一个caffe_dev）。 除面部裁切策略略有不同外，所有参数均相同。 请注意，python版本在test.py中使用IOU而不是f分数，您需要对其进行修改以与SOTA方法进行比较。
facsing-parsing之annotation merge oneannotation label
weixin_44807907的博客
05-14 202
源码地址https://github.com/switchablenorms/CelebAMask-HQ/blob/master/face_parsing/Data_preprocessing/g_mask.py 代码功能为将分散的label也就是鼻子脸,头发等合成一个label 首先引入包,之后循环读入label,之后新建一个numpy大小为512,512 使用cv2读入, 返回h,w,c im_base[im!=0]=(idx+1) import os import cv2 import glob im
face parsing 模型的后处理 用c实现
06-09
对于face parsing模型的后处理，一般需要对模型输出的预测结果进行后处理，例如将预测结果转换为面部区域的分割图像或将预测结果转换为人脸上的特定标记点。下面是一个简单的示例，展示了如何使用C语言实现face ...
ECCV 2020 论文大盘点-人脸技术篇
OpenCV中文网
10-31 1917
本文盘点ECCV 2020 所有与人脸相关的研究，涵盖人脸各子领域，总计46篇文章，涉及21个方向。除了常见的人脸检测、对齐、识别、活体检测，人脸合成、编辑、重建、动画等技术都非常吸引人...
pytorc实战 | Helen人脸解析数据集加载使用
湫一
05-21 5326
最近在做人脸相关的任务，涉及到了这个 Helen人脸解析数据集，发现在网上关于该数据集的介绍很少，并且难以找到直接可用的数据加载方式，在这里记录以下，希望能帮助到大家。 Helen数据集下载 Helen数据集原本是用于人脸特征点任务的数据集，不过在13年的CVPR一篇论文将它应用于人脸解析分割任务，在原来数据集的基础上进行了手工标注。相关链接如下： Henlen dataset: face-pa...
探索面部解析新领域：face-parsing.PyTorch —— 深度学习下的面部语义分割利器
gitblog_00349的博客
08-09 1147
探索面部解析新领域：face-parsing.PyTorch —— 深度学习下的面部语义分割利器 face-parsing.PyTorchUsing modified BiSeNet for face parsing in PyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/face-parsing.PyTorch 在图像处理和计算机视觉的广阔世界中，面部...
Hierarchical Face Parsing via Deep Learning
11-03
汤晓鸥团队关于深度学习人脸识别的经典论文，是人脸分析的新方法。
faceparsing_79999_iter.pth
09-30
faceparsing_79999_iter.pth，人脸分割faceparsing的预训练模型，PyTorch版本。
face-makeup.PyTorch使用脸部解析贴图的嘴唇和头发颜色编辑器
11-28
使用PyTorch 1.0和python 3.x 演示版 更改头发和嘴唇的颜色： pythonmakeup.py --img-path imgs / 116.jpg 尝试使用其他颜色： 更改makeup.py中的颜色列表（第83行） 颜色= [[230，50，20]，[20，70，180]，[20，70，180]] 火车面部解析模型（可选） 按照此回购zllrunning / face-parsing.PyTorch
CelebAMask-HQ:大规模的人脸数据集，用于人脸解析，识别，生成和编辑
05-07
CelebAMask-HQ CelebAMask-HQ是一个大规模的面部图像数据集，通过遵循CelebA-HQ从CelebA数据集中选择了30,000张高分辨率面部图像。 每个图像具有对应于CelebA的面部属性的分割蒙版。 CelebAMask-HQ口罩采用512 x 512尺寸手动注释，分为19类，包括所有面部组件和配件，例如皮肤，鼻子，眼睛，眉毛，耳朵，嘴巴，嘴唇，头发，帽子，眼镜，耳环，项链，脖子和布。 CelebAMask-HQ可用于训练和评估人脸解析，人脸识别以及用于人脸生成和编辑的GAN的算法。 如果您需要图像的身份标签和属性标签，请向发送请求。 交互式人脸图像处理演示 样本图片 CelebAMask-HQ的人脸操纵模型 CelebAMask-HQ可用于多个研究领域，包括：面部图像处理，面部分析，面部识别和面部幻觉。 下面展示了一个关于交互式面部图像处理的应用程
人脸解析（Face Parsing）和人体解析Human Parsing：方法、数据集和论文
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yuanlulu的博客
03-15 2万+
人脸解析 人脸解析（Face Parsing）即把人脸的各个部分分割出来。下图左侧是原图，中间是标注，右侧是我输出的结果： 这方面网上资料不多，论文也不火，很少看到商用的。目前看到华为有提供这个功能。 华为人脸解析地址：https://developer.huawei.com/consumer/cn/hiai/engine/face-parsing 人脸解析可预见的应用场景就是虚拟试妆，或者电...
【亲测免费】 Face Parsing 使用教程
gitblog_00929的博客
09-10 675
Face Parsing 使用教程 项目介绍 本教程基于GitHub上的开源项目JACKYLUO1991/FaceParsing，该项目实现了一种面向人脸解析的深度学习模型。尽管提供的具体链接不存在或未直接匹配到上述描述中的详细仓库，我们将基于类似技术和常见实践构建一个假设的指导流程，该流程广泛适用于基于PyTorch的人脸解析开源项目。 项目旨在提供高效且精确的人脸部件分割能力，利用卷积神经网...
Face_Parsing_2016-master（Multi-Objective Convolutional Learning for Face Labeling）
bl128ve900的博客
04-09 1865
源码说明：人脸标注，11类。1. 从github下载源码。https://github.com/Liusifei/Face_Parsing_20162. 编译源码这个源码下载后，里面只有Makefile文件，没有Makefile.config文件将3分类FaceLabeling中配置好的Makefile.config，拷贝到Face_Parsing_2016-master/目录下（Face_Par...
探索Face-Parsing.pyTorch：智能面部解析技术的开源实现
gitblog_00006的博客
03-24 646
探索Face-Parsing.pyTorch：智能面部解析技术的开源实现 项目简介 是一个由开发者ZLLRunning贡献的开源项目，它利用深度学习技术进行面部解析任务。这个项目基于PyTorch框架，旨在帮助研究人员和开发者快速理解和实践面部解析算法，从而在图像处理、人机交互、虚拟现实等领域应用。 技术分析 该项目的核心是一个经过预训练的卷积神经网络（CNN），其设计目的是识别并分割面部的不同部...
face_parsing
04-02
### 关于人脸解析算法的技术资料与实现 人脸解析（Face Parsing）是一种计算机视觉任务，旨在将图像中的面部区域分割成不同的语义部分，例如眼睛、鼻子、嘴巴、头发等。以下是关于该主题的一些技术和资源： #### 技术背景 人脸解析通常依赖于图像分割技术，其中基于图的方法被广泛应用于早期的研究中[^1]。这些方法通过构建像素之间的关系图来优化分割结果。然而，在现代深度学习框架下，卷积神经网络（CNNs）已经成为主流解决方案。 一种常见的做法是利用全卷积网络（Fully Convolutional Networks, FCNs），它们能够直接处理任意大小的输入并生成密集预测。此外，还有一些专门设计用于人体或脸部解析的任务模型，比如 PSPNet 和 DeepLab 系列[^3]。 对于初学者来说，可以从开源项目入手实践。下面列举了一些可能对你有帮助的具体实现库和技术文档链接: - **OpenCV**: 虽然 OpenCV 主要专注于传统 CV 方法，但它提供了许多基础工具函数可以用来辅助开发更复杂的 DNN 应用程序。 - **Dlib Face Landmark Detection & Recognition Library**: 这是一个强大的 C++/Python 绑定库，支持多种人脸识别功能，包括但不限于特征点检测以及表情估计等功能模块[^2]. - **TensorFlow / PyTorch Models Repository**: 许多最新的研究成果都会发布其预训练权重文件供公众下载测试。你可以查找有关 face segmentation 或者 related topics 的具体实例代码作为起点参考资料之一. #### 示例代码片段 这里给出一段简单的 Python 伪代码展示如何加载一个预先训练好的模型来进行基本的人脸部件分类操作： ```python import torch from torchvision import transforms from PIL import Image def load_model(model_path): model = torch.load(model_path) return model.eval() transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((256, 256)), transforms.ToTensor(), ]) image = Image.open('test_face.jpg') input_tensor = transform(image).unsqueeze(0) model = load_model('pretrained_face_parsing.pth') with torch.no_grad(): output = model(input_tensor) predicted_classes = torch.argmax(output.squeeze(), dim=0).numpy() print(predicted_classes.shape) # 输出尺寸应匹配原始图片分辨率调整后的版本 ``` 此脚本仅作示意用途；实际部署时需考虑更多细节问题如设备兼容性设置(GPU vs CPU)，数据增强策略的选择等等因素影响最终效果表现。
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