概述 目标检测损失函数的选择在目标检测问题建模中至关重要。通常，目标检测需要两个损失函数，一个用于对象分类，另一个用于边界框回归（BBR）。...首先来了解一下什么是最原始的IoU定义 什么是IOU(并交比) 对象检测中的 mAP（平均精度）指标是根据 IoU（交集超过并集）进行评估的。...因此，BBR使用基于 IoU 的损失函数来实现计算mAP，mAP的典型计算公式与表示如下： 但是这种最原始的IoU并交比的损失计算方式是有缺陷的，如当预测框与真实框没有相交的时候，IoU损失就是0，这样就导致了没有梯度...加入惩罚项因子以后，对于没有重叠的预测也可以实现边界框回归了，从而改善了IoU的缺陷。...： 然后它自己说靠谱，所以YOLOv8的旋转对象检测就采用了ProbIoU来做BBR。
同样地，如何能够玩转目标检测？其实只需能够玩转最优化即可。...所谓模棱两可的区域正如上图的火车，它的左、上、下边界都是较为确定的，而右边界却是模棱两可的，因为它包含了一些非目标区域。...可以说，对于右边界而言，往左偏移一点与往右偏移一点都是可接受的，这就是它的模糊性。...关于目标检测box回归损失函数，可以参考目标检测回归损失函数简介：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss。...论文选用了FCOS作为基础框架，由于FCOS在边界框回归上是采取预测采样点到上、下、左、右四条边的距离，这使得回归目标的长度较为统一，可以很好地在一个固定区间上表示出来。?
具有目标中心的网格单元负责检测特定目标。 今天分享的，就是提出了一种新的数学方法，该方法为每个目标分配多个网格，以实现精确的tight-fit边界框预测。...两阶段网络依赖于一个潜在的区域建议网络，该网络生成可能包含感兴趣对象的图像的候选区域，第二个检测头处理分类和边界框回归。...上图显示了三个对象的边界框，其中包含更多关于狗的边界框的细节。下图显示了上图的缩小区域，重点是狗的边界框中心。...这样做的一些优点是（a）减少不平衡，（b）更快的训练以收敛到边界框，因为现在多个网格单元同时针对同一个对象，（c）增加预测tight-fit边界框的机会（d) 为YOLOv3等基于网格的检测器提供多视角视图...然后，我们从整个训练数据集的随机q个图像中迭代地选择p个对象及其边界框。然后，我们生成使用它们的索引作为ID选择的p个边界框的所有可能组合。
1.研究背景 在大规模目标检测数据集中，一些场景下目标框的标注是存在歧义的，这种情况如果直接使用以前目标检测的边界框回归损失，也即是Smooth L1Loss会出现学习很不稳定，学习的损失函数大的问题。...目标检测包含分类以及定位，是一个多任务的学习问题。Faster R-CNN，Cascade R-CNN及Mask R-CNN依靠边界框回归来进行目标定位。...（b）具有较高分类分数的边界框的左边界是不准确。(颜色更容易观察) 2. 相关工作 双阶段检测器单阶段检测虽然高效，但是state-of-art仍然基于双阶段检测。...(3)所学概率分布反映了边界框预测的不确定性水平。 3.1边界框参数化 基于双阶段的目标检测网络如Faster-RCNN，MaskR-CNN。...网络结构如Figure 3所示： 从图中看出，模型有3个分支，分别为Class代表图像的类别，Box代表预测的框，Box std是预测框的四个坐标(左上角和右下角两个点的四个坐标)与真实框之间的标准差，
OpenVINO人脸检测模型 OpenVINO的模型库中有多个人脸检测模型，这些模型分别支持不同场景与不同分辨率的人脸检测，同时检测精度与速度也不同。...下面以OpenVINO2020 R04版本为例来逐一解释模型库中的人脸检测，列表如下： ?...检测模型 根据不同的检测头，组合生成不同的对象检测模型，这里三种常见的检测模型： 01 SSD检测 ?...代码演示与对比 上面的OpenVINO的人脸检测模型列表中，MobileNetv2 + SSD/FCOS适用于速度优先，不同分辨率的场景，ResNet152 + ATSS是OpenVINO模型库中的精度最高的人脸检测预训练模型...下面我们就通过代码分别测试FCOS与ATSS两种检测模型的检测效果比较，针对同一张测试人脸图像，图示如下：（此张非原图！原图太大，无法上传） ?
.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#读取图像 detector=MTCNN() face_list=detector.detect_faces(img)#人脸检测与对齐...face_list: box=face["box"] confidence=face["confidence"] keypoints=face["keypoints"] #边界框...(img,keypoints["mouth_right"],1,(0,0,255),2) cv2.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result.png",img) 算法：人脸检测是将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起...P-Net：Proposal Net，实现人脸候选框提取 R-Net：Refine Net，在P-Net输出结果的基础上进一步去除错误的候选框 O-Net：Output Net，与R-Net类似，最终输出人脸
找一个能直接能用的人脸检测模型，直接跑起来看看效果....如果不能跑，尝试改改，也许就该好了呢。 跑起来一个人脸检测模型，加点其他效果？ 要不就先看看效果吧，毕竟看到效果才更有动力走下去。...上面用的是深度学习模型的人脸检测，但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。...OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型，只能检测正脸，在前深度学习时代，效果已经是很好的了。...基于深度学习的人脸检测 想要深入学习的小伙伴可以尝试自己训练一个人脸检测模型练手，这里直接在Github上找一个能跑的模型CenterFace。...（参考上一节的CenterFace的__init__） 进行人脸检测，获取人脸框和人脸关键点的位置 稍微扩充下人脸框，进行卡通化操作 把卡通化后的人脸贴回原图中人脸的位置 完整效果 看一下完整的效果吧：
前边已经详细介绍过人脸检测，其实检测类都可以归属于同一类，毕竟换汤不换药！...无论是人脸检测还是笑脸检测，又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理，用的是detectMultiScale函数，其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测（一）——基于单文档的应用台程序即可...~ 笑脸检测用的还是那个函数（还是熟悉的味道！）...这里主要分两步来说： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 其具体程序如下，可以实现对图片的检测，也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测，需要完整项目的后台回复关键词...（这张女神的右边未检出笑脸，大概是因为所用模型是基于嘴角是否上扬判断）
本文主要介绍了一种简单的人脸检测方法，通过随机裁剪图像并训练神经网络来检测人脸。该方法可以用于小规模数据集的人脸检测，并且可以通过调整代码来适应不同大小的数据集...
不多说了，直接代码吧： 生成AFLW_ann.txt的代码，其中包含图像名称 和 图像中人脸的位置（x,y,w,h）; ** AFLW中含有aflw.aqlite文件。...f: f.writelines("%s\n" % line for line in list_annotation) AFLW图片都整理到flickr文件下（含0,1,2三个文件），生成人脸的程序...（并且对人脸进行了左右镜像）： import os from PIL import Image from PIL import ImageFile # ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES
前言 MTCNN，Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络），将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起，总体可分为P-Net、R-Net、和O-Net...它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型，该模型主要采用了三个级联的网络，采用候选框加分类器的思想，进行快速高效的人脸检测。...这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net、进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成最终边界框与人脸关键点的O-Net。...github.com/yeyupiaoling/Pytorch-MTCNN 环境 Pytorch 1.8.1 Python 3.7 文件介绍 models/Loss.py MTCNN所使用的损失函数，包括分类损失函数、人脸框损失函数...生成ONet训练的数据 train_ONet/train_ONet.py 训练ONet网络模型 infer_path.py 使用路径预测图像，检测图片上人脸的位置和关键的位置，并显示 infer_camera.py
抛弃边界框，更细粒度的目标表示RepPoints 在目标检测过程中，边界框是处理的基本元素。边界框描述了目标检测器各阶段的目标位置。...这种自适应、可微的表示可以在现代目标检测器的不同阶段连贯地使用，并且不需要使用 anchors 来对边界框空间进行采样。...的基线模型相当。...RPDet: 无需 Anchor 的目标检测器 我们设计了一种不使用 anchor 的对象检测器，它利用 RepPoints 代替边界框作为基本表示。...这表明相对于边界框，RepPoints 表示在对象检测方面具有优势。 表 7：将所提出的 RPDet 与 COCO test-dev 上最先进的检测器进行比较。
(len(dets))) # 遍历所有检测到人脸的坐标 # left：人脸左边距离图片左边界的距离 # right：人脸右边距离图片左边界的距离 # top：人脸上边距离图片上边界的距离...HOG 人脸框及CNN人脸关键点检测 人脸关键点检测预训练模型： http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 iBUG...imgfile)) img = dlib.load_rgb_image(imgfile) win.clear_overlay() win.set_image(img) # 检测每个人脸的边界框...CNN 人脸框及人脸关键点检测 #!...imgfile)) img = dlib.load_rgb_image(imgfile) win.clear_overlay() win.set_image(img) # 检测每个人脸的边界框
，旨在实现CPU下的实时人脸检测，FaceBoxes论文是《FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy》。...FaceBoxes原理 设计理念 FaceBoxes针对模型的效率和检测的效果做了很多设计，效率方面希望检测器足够快，检测效果方面希望有更高的召回率，尤其是针对小脸的情况，基于此： 一个下采样足够快的backbone...对于一个目标检测或人脸检测模型来说，计算量高的很大一部分原因是输入图像尺寸大，图像分类任务中224是一个常用尺寸，而这个尺寸去做检测是几乎不可能的。...2.检测中使用了多层分支，这个就像SSD一样，多层分支已经是检测模型的标配了，FaceBoxes一共拉取了三层分支。...输出2因为RPN在做是不是目标的预测，而人脸检测中目标只有人脸一类，所以FaceBoxes的2是在预测是不是人脸。剩下的4边界框的四个值了。
import cv2 img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 #步骤1：获取XML文件，加载人脸检测器 faceCascade=cv2...gray=cv2.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片 #步骤2：实现人脸检测 faces=faceCascade.detectMultiScale...(gray,scaleFactor=1.03,minNeighbors=3,minSize=(3,3))#人脸检测 #步骤3：打印检测到的人脸 print(faces) print("发现{0}个人脸"....format(len(faces))) #步骤4：在原图中标记检测到的人脸 for (x, y, w, h) in faces: #步骤5：绘制圆环，标记人脸 cv2.circle(img,(...waitKey() cv2.destroyAllWindows() [[192 163 168 168]] 发现1个人脸 算法：HEAR人脸检测是构造能够区分包含人脸实例和不包含人脸实例的分类器。
本次就来了解一下，如何通过OpenCV对人脸进行检测。 其中OpenCV有C++和Python两种，这里当然选用Python啦。 环境什么的，就靠大伙自己去百度了。.../ 01 / 图片检测 先来看一下图片检测，原图如下。 ? 是谁我就不说了。律师函，不存在的。 训练数据是现成的，利用现成的数据，通过训练进而来检测人脸。 代码如下。...img = cv2.imread(filename) # 转灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行人脸检测...faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) # 绘制人脸矩形框 for (x, y, w, h) in faces:.../ 02 / 视频检测 视频用的抖音的上的视频。 这里只截取检测效果比较好的视频段作为例子。 毕竟训练数据的质量摆在那里，有的时候会出现一些错误。 如想提高检测的精度，便需要一个高质量的人脸数据库。
本文 机器之心 授权 编辑：杜伟、陈萍 扩散模型不但在生成任务上非常成功，这次在目标检测任务上，更是超越了成熟的目标检测器。...据了解，还没有研究可以成功地将扩散模型应用于目标检测，可以说这是第一个采用扩散模型进行目标检测的工作。 DiffusionDet 的性能如何呢？...DiffusionDet 通过扩散模型解决目标检测任务，即将检测看作图像中 bounding box 位置 (中心坐标) 和大小 (宽度和高度) 空间上的生成任务。...因此，研究者提出将整个模型分为两部分，即图像编码器和检测解码器，前者只运行一次以从原始输入图像 x 中提取深度特征表示，后者以该深度特征为条件，从噪声框 z_t 中逐步细化框预测。...此外，该检测解码器由 6 个级联阶段组成。 训练 在训练过程中，研究者首先构建了从真值框到噪声框的扩散过程，然后训练模型来反转这个过程。
本文链接：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/100578202 简介 SSH是一个用于人脸检测的one-stage检测器，提出于2017...年8月，在当时取得了state-of-art的效果，论文是《SSH: Single Stage Headless Face Detector》，SSH本身的方法上没有太多新意，更多的是在把通用目标检测的方法往人脸检测上应用...在每一路分支上最后都有一个Detection Module（它是多种卷积的组合，后面会详细说明），最后在Detection Module输出的特征图上，参考RPN的方法滑动输出两路分支，分别负责是不是人脸的置信度...这种跨层的信息融合在通用目标检测网络中很常见，比如YOLOv2里面那个奇怪的reorg操作，在SSH之后的文章中，也有很多使用了这种思想，比如YOLOv3和FPN。...Anchor设置 由于SSH用于人脸检测，它的Anchor选取和RPN有所区别，它将人脸默认为正方形，所以Anchor只有一种比例，1:1。
在上一篇的基础上修改即可：人脸检测——滑动窗口篇（训练和实现） ！！！...注意：这些是我的调试版本，最优版本不方便公开，但是自己可以查看论文，自行在此基础上修改，一定要加上回归框，要不fcn容易出现较大偏差。...F = 24 # 构建金字塔的比例 ff = 0.8 # 概率多大时判定为人脸？..._24-161800') # saver_cal_48.restore(sess, 'model/model_cal_48-10000') # 需要检测的最小人脸...detection", image) cv2.waitKey(10000) cv2.destroyAllWindows() sess.close() 检测结果
.xml文件路径为本地绝对路径，应用代码时需要修改。 代码如下： #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #in...
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