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人脸检测和对齐算法MTCNN

在MTCNN算法中，主要有三点的创新： MTCNN的整体框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习； 在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来； 在训练的过程中使用到了在线困难样本挖掘的方法...； 这三个方面的设计都是为了能够提升最终的检测和对齐的效果。...MTCNN的基本原理 MTCNN是多任务级联CNN的人脸检测深度学习模型，在MTCNN中是通过三个卷积网络的级联： 第一阶段的网络产出人脸的候选窗口 第二阶段的第一阶段产出的候选串口修正，去除掉不符合要求的候选窗口...MTCNN的网络整体架构如下图所示： 由上图中可以看到，MTCNN主要由四个模块： 图像金字塔（Image Pyramid）：通过对原始图像进行不同尺度的变换，得到图像金字塔，以适应不同大小的人脸的进行检测...回顾MTCNN算法，整体的框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习，并且在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来，一步一步对结果精修，使得能够得到最终理想的效果，

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人脸检测和对齐算法MTCNN

在MTCNN算法中，主要有三点的创新：MTCNN的整体框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习；在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来；在训练的过程中使用到了在线困难样本挖掘的方法...；这三个方面的设计都是为了能够提升最终的检测和对齐的效果。...MTCNN的基本原理MTCNN是多任务级联CNN的人脸检测深度学习模型，在MTCNN中是通过三个卷积网络的级联：第一阶段的网络产出人脸的候选窗口第二阶段的第一阶段产出的候选串口修正，去除掉不符合要求的候选窗口第三阶段在第二阶段的基础上进一步修正...，并给出最终的五个脸部的landmark在网络的训练过程中综合考虑人脸边框回归和面部关键点检测。...回顾MTCNN算法，整体的框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习，并且在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来，一步一步对结果精修，使得能够得到最终理想的效果，

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MTCNN算法与代码理解—人脸检测和人脸对齐联合学习

/1604.02878 代码：官方matlab版、C++ caffe版 第三方训练代码：tensorflow、mxnet MTCNN，恰如论文标题《Joint Face Detection and...Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》所言，采用级联CNN结构，通过多任务学习，同时完成了两个任务——人脸检测和人脸对齐，...工作流程是怎样的？ 首先，对原图通过双线性插值构建图像金字塔，可以参看前面的博文《人脸检测中，如何构建输入图像金字塔》。构建好金字塔后，将金字塔中的图像逐个输入给P-Net。...在训练阶段，3个网络都会将关键点位置作为监督信号来引导网络的学习， 但在预测阶段，P-Net和R-Net仅做人脸检测，不输出关键点位置（因为这时人脸检测都是不准的），关键点位置仅在O-Net中输出。...MTCNN效果好的后面2个原因在线困难样本挖掘和人脸对齐联合学习将在下一节介绍。

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MTCNN人脸检测 附完整C++代码

而SeetaFace 不算巨人，只是当年风口上的猪罢了。 前年，为了做一个人脸项目，也是看遍了网上各种项目。 林林总总，各有优劣。 不多做评价，很多东西还是要具体实操，实战才能见真知。...有一段时间，用SeetaFace的人脸检测来做一些小的演示demo， 也花了一点小时间去优化它的算法。 不过很明显我只是把他当成玩具看待。 毕竟不能自己训练模型，这是很大的诟病。...我对MTCNN感兴趣的点在于， MTCNN的思路可以拓展到各种物体检测和识别方向。 也许唯一缺少的就是打标好的数据， 而标注五个点，足够用于适配大多数物体了。 符合小而美的理念，这个是我比较推崇的。...所以MTCNN是一个很值得品味的算法。 github上也有不少MTCNN的实现和资源。 基于mxnet 基于caffe 基于ncnn 等等。。。...移除NCNN 与mtcnn无关的层， 梳理ncnn的一些逻辑代码。 简单做了一些适配和优化。 砍掉一些边边角角。 不依赖opencv等第三方库。

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基于MTCNN的人脸自动对齐技术原理及其Tensorflow实现测试

人脸识别是计算机视觉研究领域的一个热点。...在上述过程中，人脸检测是非常关键的一步，特别是在大多数应用场景条件下，监控视频图像中问题包含了自然场景，而针对此类的应用，首要的是实现人脸检测。      ...在人脸检测实现过程中，有个著名的MTCNN模型。...从上述原理图可以看出，该模型由三个步骤组成： 步骤一：P-NET，该步骤主要生成了一堆候选区域的边框，并采用NMS(非极大值)机制进行相应的合并。这与目标检测过程中的原理类似。...步骤二：R-NET，即对步骤一的结果再进一步细划，得到更精细的候选区域。 步骤三：O-NET，输出结果。(人脸边框和特征点位置) 上述三个模型的具体卷积细节原理如下图所示： ?

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C++中类的内存对齐「建议收藏」

1.对于C++中的类的内存占用，存在一个很容易出现错误的点。...因为对于没有数据成员的对象，其内存单元也不是0，c++用一个内存单元来表示这个实例对象的存在。 2.C++中的类的内存对齐方式，到底是以几个字节作为对齐标准呢？4个？8个？又或者是更多呢？...没错，在这个情况下是以4个字节作为对齐的，但是真的就是都是以4个字节作为内存对齐的标准的吗？其实并不是的，再看看下面的代码吧。...C++中的类的对齐的字节，并不是一个定数，而是以类中的成员变量占用的字节数最大的类型作为对齐标准的。...因为这个就和第一个易错点有联系了，因为现在这个类内部并没有定义有成员数据，c++用一个内存单元来表示这个实例对象的存在，这一个内存字节，因为存在虚函数表（4个字节），所以经过内存对齐之后，这个类所占用的内存大小就是

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近期人脸对齐的实证性研究

当前，也有许多人将深度学习的框架应用到人脸对齐的问题上，这种方法一般都是一种基于全局的（holistic），从粗到精（coarse-to-fine）的方式。...AR人脸数据库 由西班牙巴塞罗那计算机视觉中心建立,包含116人的3,288幅图像.采集环境中的摄像机参数,光照环境,摄像机距离等都是严格控制的. 9....上面几种人脸检测效果中doppia库提供的人脸检测效果最好，顺便提一下，doppia库除了有比较好的人脸检测算法之外还有行人检测算法DPM， DPM应该算是的传统机器学习模式（非深度学习）下行人检测效果最好的算法...然后，提出了一个新的人脸对齐评估标准AUCα，这是非常有效的衡量一个单一的性能价值。 在此基础上，对几种代表性人脸定位方法，包括现成模型和重训练模型进行了敏感性分析和比较研究。...还研究了级联人脸对齐中的几个有影响的方面。从一个全面的实证研究中，得出了当前人脸对齐方法的有用结论，并为实际应用提出了深刻的见解。

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【项目实战课】基于Pytorch的MTCNN与Centerloss人脸识别实战

欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的MTCNN与Centerloss人脸识别实战》。...所谓项目实战课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解，可以采用直播或者录制视频的形式。...与我们其他的系统性理论+实战的视频课专栏相比，每一次项目实战都由独立的老师完成，课程更加专注、时长更短、更轻量级，适合快速锻炼项目能力。...本次课程内容 人脸图像在计算机视觉领域中研究方向非常广，在商业界应用落地也有非常多的软件产品和硬件产品。人脸识别是其中最重要的方法，在考勤支付，安防监控中都是基础功能。...第2部分：人脸数据集预处理，介绍基于MTCNN框架的人脸检测+关键点检测+人脸对齐的原理与详细代码解读，本部分内容时间很长且完整连贯，包含大量原理与代码细节。

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c++ ​string的字节对齐

1.问题分析 string为basic_string的typedef,对于basic_string我们看到里面: template<typename _CharT, typename _Traits,...size_t,64位机器上是8字节,指针也是8字节.因此,上述我们可以知道内存结构为 8字节内存指针 8字节字符串长度 匿名的enum,并没有用一个枚举去声明一个名,不占内存. 16字节联合体 故string...内部按8字节对齐,共占32字节大小. 2.解析答案 现在回到上面那个问题上: 结构体A的内部结构通过上述的string,我们知道如下: 4字节int 8字节long 32字节string 而32字节又可以被展开为...: 8 8 16 根据string我们知道是8字节对齐,据此得出A为8字节对齐. int+long为12,需要填补到8的倍数边界,故为16,而string为32,不用变,因此最后为16+32=48....拓展:在一个类中声明一个enum或者结构体,只要没有定义是不占大小的.而union只出现了,就会占大小.例如: class A{ private: class B { int a

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face-api.js中加入MTCNN：进一步支持使用JS实时进行人脸跟踪和识别

我们将解析一个小的应用程序，这个程序将在浏览器中访问摄像头图像执行实时人脸检测和人脸识别，让我们开始吧！...事实证明，你并不总是需要那么高的准确度，有时候你会宁愿用高精度换取更快的人脸检测器。 所以我们要用到MTCNN，它现在可以在face-ap .js中使用了！MTCNN是一种更轻量级的面部检测器。...与SSD Mobilenet v1相比： 优点： 更短的推理时间（更快的检测速度） 同时检测5个面部标志点（我们“免费”获得人脸对齐） 模型更小：相比对于6MB（量化的SSD Mobilenet v1权重...计算人脸描述符 从我之前的教程中你应该已经知道，在计算任何面部描述符之前，我们需要将人脸地标的位置与人脸边界框的位置对其。...从对齐的框中，我们提取对齐的通过人脸识别网络传递的面部张量： const alignedFaceBoxes = results.map( ({ faceLandmarks }) => faceLandmarks.align

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基于Android studio3.6的JNI教程之ncnn人脸检测mtcnn功能

/mtcnn 如果可以跑通，输出正确结果，证明mtcnn代码的准确性。 实际操作的时候，首先基于linux把c++代码调试通，方便后续的android调试。...Android进行c++调试时，使用__android_log_print函数进行log的输出， 开发： （1）工程建立 新建android工程，选择Native C++，工程名为mtcnn，C++ Standard...（5）修改java文件， 修改src/main/java/com/example/mtcnn下面的MainActivity， 主要操作，包括在onCreate函数中对mtcnn这个类进行初始化。...将模型的3个id.h文件包含进来，det1.id.h，det2.id.h，det3.id.h mtcnn_jni.cpp负责对人脸检测的几个native方法进行实现。...总结 到此这篇关于基于Android studio3.6的JNI教程之ncnn人脸检测mtcnn功能的文章就介绍到这了,更多相关android studio3.6 ncnn人脸检测mtcnn内容请搜索ZaLou.Cn

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DeepFace:人脸识别库 DeepFace 简单认知

谷歌表示，仅面部对齐就可以将面部识别准确率提高0.76%。这里的检测即指这图片中找到人脸的位置，对齐即把人脸通过类似透视变换的操作一样。...这就是为什么它很快，但它的性能相对较低。为了使 OpenCV 正常工作，需要正面图像。此外，它的眼睛检测性能一般。这会导致对齐问题。请注意，DeepFace 中的默认检测器是 OpenCV。...MTCNN: MTCNN 这是一个基于深度学习的人脸检测器，它带有面部特征点。这就是为什么 MTCNN 的检测和对齐得分都很高的原因。但是，它比 OpenCV，SSD 和 Dlib 慢。...MTCNN 是一种多任务级联卷积神经网络的人脸检测算法，能够同时实现人脸检测、关键点定位和人脸对齐等功能。其对于大尺寸人脸的检测效果较好，并且相对于 RetinaFace 的模型规模较小。...+ enforce_detection (bool): 是否在图像中未检测到人脸时引发异常（默认为True） + align (bool): 是否在生成嵌入之前执行面部对齐

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人脸检测对齐--Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks

级联人脸检测器最早由文献【2】 Viola and Jones 提出的 AdaBoost 使用 Haar-Likefeatures 得到实时的人脸检测效果，但是这种类型的检测器在实际应用场景中的性能下降的很快...人脸对齐也是一个研究热点，人脸对齐从算法上可以分为两类：基于回归的方法，基于模板拟合的方法。最近文献【22】提出用CNN来做人脸对齐。大部分文献都没有考虑人脸检测和人脸对齐之间内在的关联性。...本文的贡献有三点： 1）我们提出了一个级联CNN框架用于人脸检测和对齐，精心设计了一个轻量级的CNN网络结构得到实时性能 2）我们提出了一个有效的方法来进行 online hard sample...4) Multisource Training: 因为我们的每个 CNN网络需要完成多个不同的任务，在学习过程中存在不同类别的训练图像，如人脸区域，非人脸区域，局部对齐人脸区域。...中检测 3) O-Net: 和 R-Net 类似，我们使用前两个步骤的网络检测人脸收集数据 B.

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深度学习之视频人脸识别系列二：人脸检测与对齐

然后通过人脸局部图根据评分构建人脸候选区域，具体如下图所示： 第二个步骤：训练一个多任务的卷积网络来完成人脸二分类和矩形框坐标回归，进一步提升其效果，具体如下图所示： Faceness从脸部特征的角度来解决人脸检测中的遮挡和姿态角度问题...兼并了速度与准确率，速度在GPU上可以达到99FPS，在 FDDB数据集上可以达到95.04准确率，具体如下图所示： 二、人脸对齐（部分参考于GraceDD的博客文章） 人脸对齐通过人脸关键点检测得到人脸的关键点坐标...，然后根据人脸的关键点坐标调整人脸的角度，使人脸对齐，由于输入图像的尺寸是大小不一的，人脸区域大小也不相同，角度不一样，所以要通过坐标变换，对人脸图像进行归一化操作。...人脸关键点检测有很多算法可以使用包括：ASM、AAM、DCNN 、TCDCN 、MTCNN 、TCNN、TCNN等，这里就不详细介绍，主要说一下得到人脸关键点之后如何进行人脸对齐，是所有人脸达到归一化效果...Image_size为输出图像的大小; 三、 总结 本期文章主要介绍了人脸检测与对齐的相关算法，下一期我给大家介绍一下人脸表征的相关算法，即通过深度学习提取人脸特征，通过比较人脸特征进行人脸识别与验证

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人脸检测dlib, mtcnnx对比，FDDB测试对比

前面一直做人脸检测相关内容，然后对比了下dib以及MTCNN的人脸检测效果主要是速度，以及FDDB准确率。最后给出生成FDDB测试文件的C++代码。...---- FDDB 测试结果 注本文的MTCNN效果检测准确率不是最优的，最优的在FDDB上可达95%，测试效果如下： ?...---- 速度 在CPU和GPU模式下，对于三种不同尺寸的图片，运行一千次测试平均的时效： CPU模式 MTCNN（既检测人脸又做landmark）： ? dlib (仅仅检测人脸): ?...GPU模式 MTCNN（既检测人脸又做landmark）： ? dlib (仅仅检测人脸): ?...可以看到： 在检测精度上MTCNN显然好于dlib 无论是CPU还是GPU模型下MTCNN的检测数度都好于dlib，而且dlib还做了人脸的landmark ---- dlib c++生成FDDB结果代码如下

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腾讯优图开源项目全景图!

腾讯优图属于国内工业界CV领域实验室的第一梯队，其不仅服务腾讯内部线上产品，也开源了多个前沿研究和工程项目，本文盘点优图实验室开源的所有项目，其中最“火”的三个工程是『NCNN』、『人脸检测-DSFD』...Face Detection: MTCNN RetinaFace ......功能强大： 支持卷积神经网络，支持多输入和多分支结构，可计算部分分支 无任何第三方库依赖，不依赖 BLAS/NNPACK 等计算框架 纯 C++ 实现，跨平台，支持 android ios 等 ARM...人脸检测工程： https://github.com/moli232777144/mtcnn_ncnn 下滑查看效果图： 图像分类： ?...代码地址： https://github.com/TencentYoutuResearch/FaceAttribute-FAN 07 FaceAlignment-FHR 基于高分辨率视频的人脸对齐算法

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