RetinaFace 极坐标：实现更准确的人脸检测

最新推荐文章于 2025-03-01 21:03:20 发布
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文章标签： 深度学习 计算机视觉 机器学习 Python
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本文介绍了RetinaFace算法在人脸检测中的应用，该算法使用极坐标形式的卷积和Focal Loss，提高了检测准确率和鲁棒性。RetinaFace采用Anchor-free目标检测和Scale-aware策略，尤其适合小目标检测，是计算机视觉领域的一个先进选择。

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RetinaFace 极坐标：实现更准确的人脸检测

人脸检测是计算机视觉领域中一个非常重要的任务，许多应用都依赖于其准确性和鲁棒性。RetinaFace 极坐标算法是当前最先进的一种人脸检测算法，它采用极坐标形式的卷积来进行特征提取，从而实现了超高的准确率和鲁棒性。

RetinaFace 算法是基于级联人脸检测器（Cascade Face Detector）的思想，通过一系列的级联分类器来识别人脸。不同的是，RetinaFace 采用了 Anchor-free 的目标检测方法，并且使用了特定的网络结构来优化目标函数，从而提高了准确率。

在 RetinaFace 中，作者采用了极坐标形式的卷积来进行特征提取，这种形式的卷积可以更好地适应不同尺度的目标，并且可以提高模型的鲁棒性。同时，RetinaFace 还使用了 Focal Loss 来解决类别不平衡问题，并且引入了 Scale-aware 策略来提升小目标的检测能力。

以下是使用 PyTorch 实现的 RetinaFace 极坐标算法的核心代码：

class FPN(nn.Module):
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RetinaFace 自定义增强：一种卓越的人脸检测和识别算法
.
03-24 435
然而，由于姿态变化、光照条件、表情差异等因素的影响，精确的人脸检测和识别仍然是一个具有挑战性的任务。在人脸表情识别任务中，可以针对性地增加嘴巴形态变换、眼睛大小变换等数据增强操作，以提高模型的鲁棒性。代码实现中，需要先下载预训练的模型权重文件和测试图片，然后调用 PyTorch 框架中的相关函数进行检测和识别，最后将结果输出为标注后的图片或者 JSON 格式的文件。同时，我们也可以在此处添加更多的自定义操作，例如噪声添加、形态变换等，以在不同的应用场景下提高模型的性能。
retinaface模型实现人脸识别(pytorch)
10-28 1027
多级特征融合（FPN 和 SSH）：该模型使用了特征金字塔网络（FPN）和上下文模块（SSH），用于在不同的尺度上提取特征。FPN 能够处理不同大小和尺度的人脸，特别是在目标大小变化较大的情况下表现出色，而 SSH 模块则通过多层卷积有效捕获了更丰富的上下文信息，提高了检测的准确性和鲁棒性(retinaface)(retinaface)。轻量化的 MobileNet 结构：在主干网络部分，模型采用了轻量级的 MobileNetV1 结构，这使得整个模型在计算效率和内存占用上得到了大幅优化。
RetinaDetector:根据RetinaFace的目标检测方法，适用于人脸，缺陷，小目标，行人等
03-08
视网膜检测物体检测器 介绍 RetinaDetector是基于RetinaFace修改过的检测方法的，原论文是一种实用的单级面部检测器，最初在 数据 如下组织数据集目录： data/retinaface/ train/ images/ label.txt val/ images/ label.txt test/ images/ label.txt 安装 安装具有GPU支持的MXNet。 如果使用基于DCN的主干，请从安装 Convolution V2运算符。 键入make来构建cxx工具。 训练 请检查train.py进行培训。 将rcnn/sample_config.py复制到rcnn/config.py 为了获得更好的训练效果，可针对性的修改一些参数，如下： config.TRA
目前最强开源人脸检测算法RetinaFace
我爱计算机视觉
07-07 1555
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术人脸检测为目标检测的特例，是商业化最早的目标检测算法，也是目前几乎各大CV方向AI公司的必争之地。WIDER FACE数据集是由香港中文大学...
【人脸检测】RetinaFace：one-stage人脸检测算法
Roaddd的博客
02-08 1075
RetinaFace：人脸检测算法
基于RetinaFace的口罩人脸检测算法
毕业作品网站
07-30 1461
在计算loss的时候要注意，BoxSmoothLoss计算的是所有被认定为内部包含人脸的先验框的loss，而LamdmarkSmoothLoss计算的是所有被认定为内部包含人脸同时包含人脸关键点的先验框的loss。由于在Retinaface的训练过程中，正负样本极其不平衡，即存在对应真实框的先验框可能只有若干个，但是不存在对应真实框的负样本却有几千上万个，这就会导致负样本的loss值极大，因此我们可以考虑减少负样本的选取，常见的情况是取七倍正样本数量的负样本用于训练。2.2.4从特征中获取预测结果……...
RetinaFace人脸识别.zip
03-26
2. **联合人脸检测与关键点定位**：不同于传统的分步方法，RetinaFace在一个统一的网络架构中同时完成人脸检测和关键点定位，提高了整体的效率和准确性。 3. **损失函数设计**：RetinaFace采用了改进的损失函数，...
人脸检测：多尺度人脸检测_（7）.多尺度人脸检测在实际应用中的挑战与解决方案
最新发布
zhubeibei168的博客
03-01 659
多尺度人脸检测在实际应用中面临着许多挑战，包括特征提取难度增加、检测窗口的调整和尺度归一化问题。然而，通过采用多尺度滑动窗口方法、单尺度检测器、尺度自适应检测器、特征金字塔网络（FPN）和数据增强技术，可以有效地提高检测器对不同尺度人脸的适应能力。此外，多任务学习通过同时学习多个任务，如人脸检测和关键点检测，进一步提高了检测的鲁棒性和准确性。
最强人脸检测来了 yolov5 face
jacke121的专栏
04-26 7518
yolov5 face 在yolov5的基础上增加landmark预测分支，loss使用wingloss,使用yolov5s取得了相对于retinaface-r50更好的性能。 WiderFace测试 在wider face val精度（单尺度最大边输入分辨率：1024） Backbone Easy Medium Hard yolov5s 95.4% 94.6% 88.2% Yolov5m 95.8% 95.1% 90.5% ...
MTCNN和Retinaface人脸检测算法
qq_45529538的博客
10-29 1386
但在面对被检测物体大小远大于或远小于卷积核大小时，需要用到图像金字塔，在指定缩放比例以及最小图片尺寸后，将原图设置为图像金字塔底层，然后逐层缩放，在图像金字塔的每一层都用滑动窗口扫描，这样就能对各个位置、各个尺寸的物体进行识别。O-Net全称为Output Network，与 R-Net 的工作流程类似，也负责过滤和修正候选框，但是在检测人脸区域的同时，会对人的面部特征点进行回归，最终输出五个人脸面部特征点。图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。
基于深度学习的人脸检测和人脸关键点检测代码
01-26
基于深度学习的人脸检测和人脸关键点检测，包含python和C++两个版本，提供了所有代码和运行数据
人脸检测之Retinaface算法：论文阅读及源码解析
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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
pytorch版本RetinaFace人脸检测模型推理加速
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02-18 5011
本文介绍的方法是提升pytorch版本RetinaFace代码在数据预处理阶段的速度，使用纯pytorch框架进行模型推理，并不涉及模型的onnx、tensorrt部署等方法。本文介绍的方法适用于从磁盘加载分辨率相同的一批图像使用RetinaFace进行人脸检测，能够带来30%的性能提升。关于pytorch_retinaface使用tensorrt部署请参考https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/retinaface。 先上优化前后...
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论文：RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild 官方代码：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFace，是用 Mxnet 实现的。 pytorch版本代码：https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface 总结： （1）不仅实现了人脸检测，还实现了人脸关键点检测； （2）是一个 ancho
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论文：https://arxiv.org/pdf/1905.00641.pdf 代码：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFace Pytorch复现：https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface RetinaFace于19年5月份出现，当时取得了state-of-the-art，可以说是目前开源的最强人脸检测算法。 一、论文简介 RetinaFace，它利用联合监督和自我监督
睿智的目标检测40——Keras搭建Retinaface人脸检测与关键点定位平台
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睿智的目标检测34—Keras搭建Retinaface人脸检测与关键点定位平台学习前言什么是Retinaface人脸检测算法源码下载Retinaface实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、BiFPN加强特征提取3、从特征获取预测结果4、预测结果的解码5、在原图上进行绘制二、训练部分1、真实框的处理2、利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算loss训练自己的Efficientdet模型 学习前言 一起来看看Retinaface的keras实现吧。 什么是Retinaface人脸检测算法 Retina
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人脸检测 Retinaface - SSH部分（Single Stage Headless Face Detector） headless 翻译是无头的，咦，检测脸，怎么是无头呢？ Headless是移除分类网络的"head"，也就是能够在去除其分类网络(即包含大量参数的VGG-16中的所有完全连接层)的“head”的同时获得最先进的结果。 Retinaface可以基于ResNet也可以基于mob...
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08-09 720
Retina Face主要使用了WIDER FACE数据集，该数据集包含32203个图像和393703个人脸框，图像的尺度， 姿态，表情，遮挡和光照变化都很大。WIDER FACE数据集被分为训练40% 验证10% 和测试50%三个子集，通过在61个场景分类中随机采样。基于EdgeBox的检测率，然后通过递增合并难样本，整个数据集分为分为3级：容易，中性和困难。此外RetinaFace团队还进行了额外标注：依据人脸关键点标注困难程度定义的5个人脸质量级别，并且标注5个关键点（眼睛中心2，鼻尖1，嘴角2）
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人脸识别使用OpenCV的级联分类器、DNN预训练模型。模型、大小、运算时间为：级联分类器，0.89MB，0.35s。Caffe模型，5.12MB，0.04s。TensorFlow模型，2.63MB，0.04s。
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