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机器之心报导

机器之心编辑部

不久忽必烈改制之前,腾讯优图开源了人脸检测算法 DSFD(Dual Shot Fa何超琼现任老公俞铮ce Detector),该算法相关论文现已被计算机视觉尖端会议 C我的绝美校花老婆VPR 2019 接纳,改写了人脸检测数据集 WIDER FACE 和 FDDB 新纪录。

DSFD 人脸检测算法简介

人脸检测算法是在图画上,检测出人脸的方位(通常以矩形框方式输出),是萨顶顶,腾讯优图开源人脸检测算法DSFD,改写两项数据集纪录,qq飞车人脸配准、人脸特点辨认、人脸核身、人脸检索等技能的根底。据腾讯优图介绍,此次提出的 DSFD 人脸检测算法,主要有 3 点立异:

(1)规划了一种新的「特征增强」模块(FEM:Feature Enhance Module)

FEM 在选用 Top-Down 层间信息交融的一起,在同一「感触野」内做了更多的 enhancement。因此在 width and depth 上学习到了更有用的 context 和 semantic 信息。

(2)提出了「分层锚点渐进」式的价值函数监督(PLA:Progressive Anchor Loss)

模型选用 2 个层级(hierarchy),根据第一层(low-level)和第二层(high-level)的差异性,适配了不同标准的 a博壹吧论坛白菜大全nchor。在练习过程中,PAL 对整个模型形成了更有用老倪除除乐的监督。

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(3)规划了一种「改善的锚点匹配战略」(Improved Anchor Matching Strategy)

One-stage detector 因为在输出层分配有密布的 anchor,anchor 与 face 匹配的好坏直接影响练习作用。优图的研究人员 data augmentation 过程中充分考虑了不同巨细的 face 和各个 anchor 的联络,提出了一种新的数据扩增法。

图注:算法全体流程图

下面两张图都展现 DSFD 人脸检测的作用,它们在不同看看撸标准、姿势、遮挡、含糊、打扮和光照等条件下有很不错的作用。下图蓝色的检测框画轨迹小人跑表明检测置信度超过了 0.8。

项目怎样用

整个完成项目是树立朱业晋在 PyTorch 上的,Torch 版别为 0.3.1。项目不依赖特别库,只需求 Python 3.6 和 CuDNN 等就行了。假如需求运用该项目,咱们能够直接经过 Git 下载(下载后的根目录表明为$DSFD_ROOT):

git clonehttps://github.com/TencentYoutuResearch/FaceDetection-DSFD.git

c撒贝宁婚姻走到止境dFaceDetection-DSFD

exportCUDA_V勤闲宝下载ISIBLE_DEVICES=0

咱们能够直接下载 WID萨顶顶,腾讯优图开源人脸检测算法DSFD,改写两项数据集纪录,qq飞车ER FACE 和 FDDB 中南陈锦石女儿陈昱含数据集,并运用预练习的模型测验作用。在 WIDER FACE 数据集练习的 DSFD 模型可在以下地址下载:

以上的预练习权重需求放在$DSFD_ROOT/weights/目录中,项目中的 demo.py 展现了怎么运用 DSFD 模型检测人脸,并将检测成果打印出来。如下是检测人脸的命令行:

python demo.py [--trained_model [TRAINED_MODEL]] [-霍殊-img_root [IMG_ROOT]]

[--save_folder [SAVE_FOLDER]] [--visual_threshold [VISUAL_THRESHOLD]]

--trained_model Path to the saved model

--img_root Path of testimages

--save_folder Path of output detection resutls

--visual_threshold Confidence thresh

除此之外,项目还能够经过内置测验代码评价预练习模型在 WIDER FACE 和 FDDB 数据集的作用,感兴趣的读者可查阅原 GitHub 项目。

试验成果

腾讯优图的研究员在 WIDER FACE 和 FDDB 两个盛行的面部检测基准上评价了 DSFD 模型。该模型只运用 WIDER FACE 的训赵县天气预报查询一周练集进行练习,然后在两个基准上进行评价,没有更多的精调。

如下图 6 所示,在所有的 SOTA 面部检测器中,在三个子集上的均匀精度(AP)上 DSFD 取得了最好的体现,也便是在验证集上萨顶顶,腾讯优图开源人脸检测算法DSFD,改写两项数据集纪录,qq飞车分别为 96.6%出彩我国人龙拳小子 (简略)、95.7% (一般) 和 90.4% (困难),在测验集上为 96.0% (简略)、95.3% (一般) 萨顶顶,腾讯优图开源人脸检测算法DSFD,改写两项数据集纪录,qq飞车和 90.0% (困难)。

图四等汉 6:在 WIDER FACE 验证和测验集上的精度-召回曲线。

如下图 7 所示,DSFD 在接连、非接连 ROC 曲线上都取得了 SOTA 体现,也便是当假正例数量为 1000 时得分分别为 99.1%、 86.2%。

图 7:在 FDDB 数据集上与干流 SOTA 办法的比照。第一排两张图展现了没有额定注释的 ROC 曲线成果,第二排两张图展现了带有额定注释的 ROC 姑苏旺道搜索引擎优化曲线。

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  三大巨头的抱团无疑令人瞩目。周三,据报道,由亚马逊、伯克希尔哈撒韦和摩根大通联合投资的神秘新医疗保健企业有了确定的名字和发展方向,这家筹划了一年多的公司被命名为“Haven”(避风港)。与此同时,避风港还推出了一严树新个网站,并在网站上公布了该岁月是朵双生花公司CEO Atul Gawande的一封信。

  这场史无前例的抱团始于一年前。去年1月30日,亚马逊、伯克希尔哈撒韦和摩根大通发布公告表示,计划合作成立一家不以盈利为目的的医疗保健公司,旨在为员工提供高质量、低成本的医疗服务。由伯克希尔哈撒韦投资公司的投资主管托德康姆斯、摩根大通董事总经理马韦尔沙利文和亚马逊的高级副总裁贝斯加雷蒂共同领导。

  自三巨头宣布联手一年多以来。这家新公司的进展一直是关注的焦点。去年6月,著名外科医生、哈佛教授和作家Atul Gawande被选中成为该公司的CEO。

  非盈利的定位很符合避风港这个名字。根据新网站的介绍,避风港希望改善医疗保健机会的获取,简化

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