专栏首页机器学习AI算法工程yolov5人脸检测,带关键点检测

yolov5人脸检测,带关键点检测

代码说明:

  • 1,在yolov5的检测基础上,加上关键点回归分支,请先下载yolov5的工程:https://github.com/ultralytics/yolov5
  • 2,detect_one.py是单张图片的测试代码, 基于部分wideface训练的模型,稍后在百度云公开。

代码 获取方式:

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AI项目体验地址 https://loveai.tech

主要修改代码部分:

  • (1)hyp.scatch.yaml中增加关键点loss的超参数(landmark: 0.5)
  • (2)yolo.py中增加了关键点回归的计算
  • (3)face_datasets.py为人脸数据的读取方式,准备数据的格式参考yolov5的格式,在后面增加关键点的坐标(归一化)
  • (4) loss.py中增加关键点回归的loss计算
  • (5) 链接: https://pan.baidu.com/s/1zjPIF2NZ9CGtB2iUCox6hw 密码: j83n
  • (6) 效果图 :

关于口罩人脸的问题:

  • 1,增加口罩人脸这个类别,建议不要直接在检测分支中增加类别。
  • 2,应该在关键点分支额外增加一个属性分支,接一个二分类,判断有没有戴口罩。
  • 3,这样可以减少口罩人脸的误检问题

关于关键点的问题:

  • 1,建议可以替换成wingloss训练,可以优化关键点的精准度。
  • 2,可以解决关键点的离群点问题
  • 3,wideface之中有不少特别小的人脸,如果不处理会对精度有一定的影响。

本文分享自微信公众号 - 机器学习AI算法工程(datayx)

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:2021-04-29

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