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RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild（自然场景下的单阶段密集人脸定位）
论文代码：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFace. 自然场景下精确和高效的人脸定位仍是一个挑战。该文提出了一种robust的single-stage人脸检测器：RetinaFace，它利用联合的额外监督（贡献1）和自监督多任务学习（贡献2），在不同尺人脸数据集 MS1M-IBUG MS1M-ArcFace MS1M-RetinaFace 等
人脸数据集不太好直接找到，实际在 github上的insightface里有汇总。 说明： MS1M-IBUG ： MS1M V1 MS1M-ArcFace ： MS1M V2 MS1M-RetinaFace ： MS1M V3 以下信息来自于网站 ：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/recognition/_datasets_ Face Recognition Dat【人脸检测】Paddle复现RetinaFace详细解析
Paddle复现RetinaFace详细解析 RetinaFace前向推理 分析主要分以下部分： 1，网络主干结构 2，网络的后处理 3, 网络前向推理 1，网络的主干结构复现 网络结构图如下： 这里复现部分做了精简，5层FPN删减为3层，主干为mobilinet In [10] # 专干网络所用的模块 # View dataset directory. impRetinaFace在TensorRT8.2上部署
github地址 模型 MoblieNetV1-Retinaface 开发环境 Windows10 CUDA11.1 + CUDNN8.2.1 TensorRT8.2EA GTEST + GLOG OPENCV4 CMake 语言 C++ 代码下载后需要自行配置CUDA和CUDNN，并配置OPENCV和TensorRT。如果不需要GTEST和GLOG可以自行删除多余代码。 代码是从我的项目代码中截【人脸检测】复现Pytorch_Retinaface
https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface是人脸识别的代码源地址 在对上诉代码进行复现 1.环境 ubuntu16.04 python3.6 cuda10.0 pytorch1.1与torchview都是从官网下载的直接下载命令 opencv也是默认直接pip，读取图片的 Cython是在最后进行评估的 2.数据准备 没有用官方的tensorrtx/retinaface/calibrator.cpp:4:31: 致命错误：opencv2/dnn/dnn.hpp：没有那个文件或目录
如果没有文件 /usr/local/include/opencv4/opencv2/dnn/dnn.hpp 则需要安装opencv-4.1.0 （一）安装依赖 sudo yum install gcc gcc-c++ sudo yum install cmake3 sudo yum install gtk2-devel sudo yum install gtk3-devel sudo yum install ant （二）下载源码opencv-4.1.0.zip c【没有哪个港口是永远的停留~ 论文解读】RetinaFace
论文：RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild 代码：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFace. 概要： 虽然在人脸检测方面已经取得了巨大的进展，但在非实验室环境的精确和高效的人脸定位仍然是一个开放的挑战。 本文提出了一种鲁活体检测论文研读四：RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild
文章目录 论文简介主要贡献 论文研读摘要相关工作图像金字塔与特征金字塔两阶段与单阶段上下文建模多任务学习 RetinaFace多任务损失密集回归分支 实验数据集实现细节消融研究人脸框准确率五个面部标志的准确性密集面部地标精度人脸识别精度推理效率 结论AcknowledgementsRetinaFace MXNet模型转ONNX转TensorRT
文章目录 RetinaFace MXNet模型转ONNX转TensorRT1. github开源代码2. MXNet模型转ONNX模型 3. ONNX模型转TensorRT模型3.1 概述3.2 编译3.3 运行 4. 推理结果 RetinaFace MXNet模型转ONNX转TensorRT 1. github开源代码 RetinaFace TensorRT推理的开源代码位置在https://gretinaface 人脸检测训练过程
参考源码：https://github.com/biubug6/Face-Detector-1MB-with-landmark 设batch=N，训练图片大小为300*300，输出通道数为64，每个点的anchor数为2，反例交并比阈值为0.35，正反例样本比例为1:7。 1、任取N张图片，从每张图中随机取一个方块，（确保其中有人脸，如没有则重取方块，超过一定次数使用