人脸识别工程项目学习笔记

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

一、DAN:人脸关键点检测

ASM(Active Shape Model) 、CPR(Cascaded Pose Regression)、MTCNN 、Deep Alignment Network、landmark
参考链接:https://mp.weixin.qq.com/s/w-ow_BP8FynTlimqBBjc8A

二、人脸检测

RetinaFace
https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFace

FaceBoxes:—官方开源CPU实时高精度人脸检测器
Caffe版地址:https://github.com/sfzhang15/FaceBoxes
PyTorch版地址:https://github.com/zisianw/FaceBoxes.PyTorch

ZQCNN地址:https://github.com/zuoqing1988/ZQCNN-MTCNN-vs-libfacedetection

 libfacedetection:目前最快的人脸检测算法
https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection

三、人脸对齐

人脸对齐算法,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
https://github.com/chengzhengxin/sdm
https://github.com/1365843167/-
https://github.com/mattzheng/Face_Swapping

四、人脸识别(人脸比对/人证比对)

https://github.com/seasonSH/DocFace
DocFace+
GhostVLAD
NetVLAD
https://www.di.ens.fr/willow/research/netvlad/

五、刷新WIDER Face多项记录!创新奇智提出高性能精确人脸检测算法

https://mp.weixin.qq.com/s/yrQmTxYTPKEqOHHUAt6jEg
5.1 人脸识别损失函数
https://mp.weixin.qq.com/s/piYyhPbA6kAXuSE5yHfQ1g
5.2 刷新WIDER Face多项记录!创新奇智提出高性能精确人脸检测算法
https://mp.weixin.qq.com/s/yrQmTxYTPKEqOHHUAt6jEg

六、NINE之RetinaFace部署量化

https://mp.weixin.qq.com/s/S04LM7Cy6KzTUAeof9fppg
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值