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原创 人脸检测 RetinaFace ...

转自：blog.youkuaiyun.com/u010333076/article/details/51397332pico参考论文：Object Detection with Pixel Intensity Comparisons Organized in Decision Trees.pdfpico实现代码：https://github.com/nenadmarkus/picoPico（Pixel Int...

论文：DSSD : Deconvolutional Single Shot Detector论文地址：https://arxiv.org/abs/1701.06659代码：https://github.com/chengyangfu/caffe/tree/dssdDSSD是2017年的CVPR，二作就是SSD的一作Wei Liu。另外值得一提的是，一作Cheng Yang Fu和Wei Liu大神...

Faster RCNN 推荐区域理解：主要的原因还是提proposal（最后输出将全连接换成全卷积也是一点）。其实总结起来我认为有两种方式：1.RPN，2. 暴力划分。RPN的设计相当于是一个sliding window 对最后的特征图每一个位置都进行了估计，由此找出anchor上面不同变换的proposal，设计非常经典，代价就是sliding window的代价。相比较 yolo比较暴力 ，直...

人脸检测FDDB评测的详细步骤

SqueezeNet网络的OHEM

@改进1：RFCN       论文：R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks    【点击下载】       MXNet代码：【Github】一. 背景介绍       RCNN 在目标检测上取得了很大的成功，比如 SPPnet、Fast R-CNN、Faster

1：SSD的anchor尺寸的选择：    下面来看下SSD选择anchor的方法。首先每个点都会有一大一小两个正方形的anchor，小方形的边长用min_size来表示，大方形的边长用sqrt(min_size*max_size)来表示(min_size与max_size的值每一层都不同)。同时还有多个长方形的anchor，长方形anchor的数目在不同层级会有差异，他们的长宽可以用下面的公式来...

py-R-FCN源码下载地址：https://github.com/Orpine/py-R-FCN也有Matlab版本：https://github.com/daijifeng001/R-FCN本文用到的是python版本。本文主要参考https://github.com/Orpine/py-R-FCN。准备工作：

一篇速度还可以的多尺度人脸检测文章。方法和SSD大同小异。文章链接： 《FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy》1. 方法介绍如上图，输入单张图片，在三个网络分支检测人脸。2. 要点介绍（1）Rapidly Digested Convolutional Layer

边界回归的详解，还是看这个原版的吧！

FasterRCNN算法:RPN层的深入理解

MTCNN的github代码：https://github.com/BigcowPeking/mtcnn-caffe这篇博客先介绍MTCNN算法，再介绍代码，结合起来看对算法的理解会更加深入。算法部分MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）算法是用来同时实现face detection和alignment，也就是人脸检测和对齐。文章一方面引...

MTCNN测试代码部分这里采用第三方的MXNet实现版本：https://github.com/pangyupo/mxnet_mtcnn_face_detection。如果感兴趣可以看原论文的代码：https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment。该项目可以用来测试，主要包含三个脚本：main.py、mtcnn_detector...

个人比较看好MTCNN的，最起码把检测和定位做到一起，并且做的还不错；也算是不错的尝试；MTCNN主要包括三个部分,PNet,RNet,ONet其中PNet在训练阶段的输入尺寸为12*12,RNet的输入尺寸为24*24, ONet的输入尺寸为48*48.　PNet网络参数最小，ceffemodel仅有28.2KB, 所以速度最快.RNet的网络参数次之，caffemodel大小为407.9KB,...

1：人脸标注工具 LabelImg, GitHub上下载源码压缩包，网址：https://github.com/tzutalin/labelImg 安装地址：https://blog.youkuaiyun.com/xingwei_09/article/details/79171452 2: 人脸关键点标注工具人脸关键点：https://github.com/RiweiChen/FaceTo...

fasterRCNN 的框架proposal层的scope图特征map层可以使用stride=8的和stride=16的，卷积核可以使用小点的32或者64的卷积核；最后用一个fc层就可以了！

本文主要讲述当你拿到MTCNN的caffemodel后，如何使用它对一张图里的人脸进行检测和特征点标定。相当于一个代码实现的解释。因为最近卤煮在用ncnn，所以该代码也是基于ncnn架构做的。 caffe架构同理如果你对MTCNN这篇论文还不熟悉，建议先去看原理。MTCNN解读：Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Ca...

论文为山世光老师组2018 cvpr的作品。 人脸3D变换基础：平面内旋转(左右歪头问题)：roll，本人重点讨论的问题平面外左右旋转(正脸，侧脸问题)：yaw平面外俯仰(仰头，低头问题)：pitch 方向相关人脸检测的思路：(a) 使用数据增强的方法，增加各种角度的人脸进行训练，该思路大大的依赖于样本的多样性，同时为了让网络能同时学到这么多的信息，也需要一个较大的网络结构。(b) 使用分治的策略...

人脸小目标检测，就这个图：HR 论文：HR - P. Hu, D. Ramanan. Finding Tiny Faces. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017.之前我们讲过的一些方法都没有针对小目标去分析，小目标检测依然是检测领域的一个难题，本文作者提出的检测器通过利用尺度，分辨率和上下文...

问题描述人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置，算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标，可能还包括姿态如倾斜角度等信息。下面是一张图像的人脸检测结果：虽然人脸的结构是确定的，由眉毛、眼睛、鼻子和嘴等部位组成，近似是一个刚体，但由于姿态和表情的变化，不同人的外观差异，光照，遮挡的影响，准确的检测处于各种条件下的人脸是一件相对困难的事情。人脸检测算法要解决以下几个核心问题： 人脸可能出现在图像...

说实话，当我看到这篇论文的时候，网上已经有很多介绍其原理的文章了。这些文章写的很不错，也给予我很大的帮助。因此，我更希望在自己的博文里介绍更为具体的实现步骤，并分享自己实现过程中总结到的经验。算法大体介绍这部分的内容网上应该很多了，因此我简要介绍一下。先看图：  MtCNN总体来说分为三个部分：PNet、RNet和ONet。将图片输入后，首先由PNet分析，产生若干个候选框（包括候选框坐标、候选框...

转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31761796MTCNN是多任务级联CNN的人脸检测深度学习模型，该模型中综合考虑了人脸边框回归和面部关键点检测。该级联的CNN网络结构包括PNet，RNet，ONet。本文主要介绍人脸检测中常用的数据处理方法，包括Bounding Box绘制，IOU计算，滑动窗口生成，回归框偏移值计算，面部轮廓关键点以及面部轮廓关键点回归。PNe...

本代码基于作者提供的python版本代码修改，参考：https://github.com/DuinoDu/mtcnn/blob/master/demo.py  （作者提供）https://github.com/dlunion/mtcnn/blob/master/train/gen_48net_data2.py1，生成positive,negative,part三种样本，用作者的net1->n...

虽然人脸的结构是确定的，由眉毛、眼睛、鼻子和嘴等部位组成，近似是一个刚体，但由于姿态和表情的变化，不同人的外观差异，光照，遮挡的影响，准确的检测处于各种条件下的人脸是一件相对困难的事情。人脸检测算法要解决以下几个核心问题：人脸可能出现在图像中的任何一个位置人脸可能有不同的大小人脸在图像中可能有不同的视角和姿态人脸可能部分被遮挡评价一个人脸检测算法好坏的指标是检测率和误报率。我们将检测率定义为：误报...

采用数据集：人脸检测和人脸框回归：WIDER_FACE特征点标定：CelebaP-net:P-net的任务是人脸检测和人脸框回归，所以该阶段仅需要使用WIDER FACE数据集。为什么没带特征点标定任务？P-net输入12*12的图像，图像太小，不适合做特征点标定，我个人理解是loss函数根据人脸带不带关键点来训练的；其实widerface和celeb都是用了，第一阶段到第三阶段都使用；（1）取候...

SSD详解Default box的解读

CenterLoss的caffe实现

centerloss的论文解读

Squeezenet中添加OHEM层

Faster RCNN的理解点

SqueezeNet和Faster RCNN结合

1：采用SVD的压缩：采用tool中的compress文件压缩把fc6层和fc7层换成fc_L和fc_U,就可以压缩的了，模型会变小，精度会下降：2：修改anchors和多尺度，影响较大的精度：3：netScope查看网络的结构：4：face PVAnet的代码：https://github.com/twmht/PVANet-FACE5：nofc6 表示imagenet只有两个全连接层的预训练模型...

OHEM层

yolo检测

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face FasterRCNN的安装步骤，训练和测试的过程

PVAnet的配置和安装

DDFD算法的cmakelists的实现