一、写在开头这次主要记录关于Retinaface的网络结构部分。主要包括的脚本为：retinaface.pynet.py二、主要内容如Fig1所示，这是Retinaface的网络结构概况图。这里采用的骨干网络是Resnet50或MobileNet，如Fig2。然后是FPN，即特征金字塔网络，一种多尺度object detection算法，多数的object detection算法都是只采用顶层特征
介绍Insight Face在2019年提出的最新人脸检测模型，原模型使用了deformable convolution和dense regression loss， 当时在 WiderFace 数据集上达到SOTA。基网络有三种结构，基于ResNet的ResNet50和ResNet152版本能提供更好的精度，以及基于mobilenet（0.25）的轻量版本mnet，检测速度更快。简化版mnet结
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2024-04-22 14:14:53
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本次介绍一篇速度还不错的人脸检测文章： 《2016 Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》. 源代码作者刚刚公布，效果相当不错（只有测试代码）： https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignme
人脸检测MTCNN和人脸识别Facenet(一）一、 MTCNN算法结构1、P-Net网络2、R-Net3、O-Net二、 MTCNN损失函数1、人脸识别损失函数2、框回归3、关键点损失函数4、总损失6、训练数据三、 人脸识别1、三元组损失2、中心损失 在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节、人脸检测之Haar分类器
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2024-03-25 10:21:43
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如何绘画人物脸部？内向人物怎么画？外向人物怎么画？人物性格怎么画？学习绘画难吗？怎样才能学好绘画？教程非常简单，赶紧来看看叭：为了消除无论您绘制哪个字符都将绘制同一张脸的担心，我将介绍“绘制不同字符的方法”。这次，这是五次系列赛中的第四次，让我们集中讨论绘制“传达个性的设计”的特定要点之一。考虑剪影这次，我们将考虑外向或内向与脸部各部分的轮廓。轮廓的形状给角色带来不同的印象，因此让我们用不同的方式
# 实现“pytorch retinaface”教程
## 整体流程
```mermaid
journey
title Pytorch Retinaface实现流程
section 准备工作
开发环境配置
数据集准备
模型选择
section 搭建模型
构建网络结构
加载预训练模型
原创
2024-04-30 07:05:18
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论文：RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild官
原创
2022-05-25 11:37:02
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在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节、人脸检测之Haar分类器)，其检测效果也是不错的，但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外，从单一限定场景发展到广场、车站、地铁口等场景，人脸检测面临的要求越来越高，比如：人脸尺度多变、数量冗大、姿势多样包括俯拍人脸、戴帽子口罩等的遮挡、表情夸张、化妆伪装、光照条件恶劣、分
# Pytorch_Retinaface科普解读
## 简介
Pytorch_Retinaface是一个基于PyTorch框架实现的人脸检测算法，它能够快速而准确地检测出图像中的人脸，并提供了丰富的特征信息。在计算机视觉领域，人脸检测是一个非常重要的任务，它在人脸识别、人脸表情识别、人脸年龄性别识别等领域有着广泛的应用。
## Retinaface算法原理
Retinaface算法是一种基
原创
2024-04-01 04:40:59
139阅读
RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild作者： 帝国理工，伦敦米德尔塞克斯大学，InsightFacepaper：
原创
2021-09-07 11:56:16
1640阅读
如何实现"Retinaface_pytorch dlib"
**步骤**：
1. 安装必要的库和工具
2. 下载Retinaface_pytorch dlib的代码
3. 准备训练数据
4. 训练模型
5. 测试模型
6. 优化模型
**步骤详解**：
1. 安装必要的库和工具
首先，你需要安装Python和PyTorch。在命令行中输入以下命令来安装它们：
```mark
原创
2024-01-22 06:18:34
42阅读
# Pytorch_Retinaface 安装
RetinaFace 是一个用于人脸检测和关键点定位的深度学习模型，它基于 PyTorch 框架实现。本文将教你如何安装 Pytorch_Retinaface，并提供代码示例。
## 安装 PyTorch
首先，我们需要安装 PyTorch，Pytorch_Retinaface 是基于 PyTorch 实现的，所以需要确保正确安装 PyTorc
原创
2023-09-21 06:22:43
818阅读
2019年何凯明提出Focal Loss时为了验证Focal Loss的可行性，顺便（没错，就是顺便）提出了RetinaNet。RetinaFace是在RetinaNet基础上引申像。
原创
2024-04-11 14:30:03
365阅读
大家好，我是极智视界，本文介绍 实战retinaface人脸检测，并提供完整项目源码。
原创
2023-05-07 07:07:18
686阅读
大家好，今天给大家分享一篇人脸算法领域非常知名的paper，RetinaFace(RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild)。同时也在文末附上开源项目的链接。跟着我一起读这篇论文，希望论文的思路能够对你有所启发，如果觉得有用的，帮我分享出去，谢啦！RetinaFace的主要贡献摘要
尽管在不受控制的人脸检测方面已取得了
原创
2022-07-28 01:17:17
654阅读
1、前言ResNet是何恺明等人于2015年提出的神经网络结构，该网络凭借其优秀的性能夺得了多项机器视觉领域竞赛的冠军，而后在2016年发表的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》也获得了CVPR2016最佳论文奖。本文整理了笔者对ResNet的理解，详细解释了ResNet34、ResNet50等具体结构，并使用PyTorch实现了一个使用
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2023-05-25 13:33:47
1695阅读
最近在使用InsightFace_Pytorch-master pytorch工程，然后有使用到SE_ResNet50，所以想要分析相应的网络结构（包括网络层名和读取对应层相应参数）了解什么叫做SE模块？SE是Squeeze-and-Excitation(SE)的缩写,该模块的提出主要是考虑到模型通道之间的相互依赖性。SE网络的使用结构如下图所示：上左图是将SE模块嵌入到Inception结构的一
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2024-05-27 19:06:01
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keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？目录keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？前言一、池化层二、为什么在resnet后加均值池化而不是最大池化？三、实际测试总结前言本篇主要讨论resnet最后的pooling层为什么用averagepooling,而不是maxpooling?主要用实验来回答这个问题，另外讲解了averagepo
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2024-05-26 17:15:50
697阅读
1、理论理论部分参考： （我下边这篇写得有点简略，完整公式还是直接点击原博链接吧，我不想复制了，因为会导致格式乱八七糟的。强烈恳求能出一个一键转载的功能！！！）ResNet论文地址： https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf ResNet主要思想：恒等映射(identity mapping) 。当我们直接对网络进行简单的堆叠到
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2024-05-23 09:35:12
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1. 前言RetinaFace是2019年5月来自InsightFace的又一力作，它是一个鲁棒性较强的人脸检测器。它在目标检测这一块的变动其实并不大，主要贡献是新增了一个人脸关键点回归分支（5个人脸关键点）和一个自监督学习分支（主要是和3D有关），加入的任务可以用下图来表示：语言是空洞的，我们来看一下在WiderFace数据集上RetinaFace的表现：另外再来看看论文跑出来的一个效果图：2.
原创
2022-04-19 15:34:18
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