专栏首页最新医学影像技术Tensorflow入门教程(十八)——特征点检测案例

Tensorflow入门教程(十八)——特征点检测案例

特征点检测的应用有很多种,比如人脸特征点检测,人体骨架特征点检测,人体运动特征点检测等。今天我就以人脸特征点为例,通过卷积神经网络来实现检测。

1、准备数据

人脸数据是非常丰富的,我用的是kaggle上人脸特征检测数据,下载地址:https://www.kaggle.com/c/facial-keypoints-detection。这个数据中有一些值是缺失的,是无法使用的,需要将这些值去除。

2、网络模型搭建

网络模型采用目前比较通用的VGG模型,代码我就不给出来了,我把模型结构图分享给大家。

3、训练网络模型

搭建完成模型后,我们就可以训练模型了。我训练了20000次,损失函数结果如图。可以看到loss的值已经是非常低了。

4、测试集上检测

训练完模型后,我们需要在测试集上去做特征点的检测。我给出几张图的结果,从这上面可以看出结果还是不错的。

为了进一步表明模型的检测能力,我对NBA球星头像进行了检测,结果显示也还不错。

为了方便大家更高效地学习,我将代码进行了整理并更新到Github上,

地址:https://github.com/junqiangchen/FeaturePointDetection

如果大家觉得这个项目还不错,希望大家给个Star并Fork,可以让更多的人学习。如果有任何问题,随时给我留言我会及时回复的。

本文分享自微信公众号 - 最新医学影像技术(MedicalHealthNews),作者:最新医学影像技术

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2018-07-13

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