# yolov5_face_landmark
## 基于yolov5的人脸检测,带关键点检测
> 代码说明:
+ 1,在yolov5的检测基础上,加上关键点回归分支,请先下载yolov5的工程:https://github.com/ultralytics/yolov5
+ 2,detect_one.py是单张图片的测试代码, 基于部分wideface训练的模型,稍后在百度云公开。
>> 主要修改代码部分:
+ (1)hyp.scatch.yaml中增加关键点loss的超参数(landmark: 0.5)
+ (2)yolo.py中增加了关键点回归的计算
+ (3)face_datasets.py为人脸数据的读取方式,准备数据的格式参考yolov5的格式,在后面增加关键点的坐标(归一化)
+ (4) loss.py中增加关键点回归的loss计算
+ (5) 链接: https://pan.baidu.com/s/1zjPIF2NZ9CGtB2iUCox6hw 密码: j83n
+ (6) 效果图 : ![效果图](https://github.com/xialuxi/yolov5_face_landmark/blob/main/test_yolov5.jpg)
> 关于口罩人脸的问题:
+ 1,增加口罩人脸这个类别,建议不要直接在检测分支中增加类别。
+ 2,应该在关键点分支额外增加一个属性分支,接一个二分类,判断有没有戴口罩。
+ 3,这样可以减少口罩人脸的误检问题
> 关于关键点的问题:
+ 1,建议可以替换成wingloss训练,可以优化关键点的精准度。
+ 2,可以解决关键点的离群点问题
+ 3,wideface之中有不少特别小的人脸,如果不处理会对精度有一定的影响。
+ 完整的代码可以参考: https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face
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基于yolov5的人脸检测,带关键点检测
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2024-01-24
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基于yolov5的人脸检测,带关键点检测 代码说明: 1,在yolov5的检测基础上,加上关键点回归分支,请先下载yolov5的工程:https://github.com/ultralytics/yolov5 2,detect_one.py是单张图片的测试代码, 基于部分wideface训练的模型,稍后在百度云公开。 主要修改代码部分: (1)hyp.scatch.yaml中增加关键点loss的超参数(landmark: 0.5) (2)yolo.py中增加了关键点回归的计算 (3)face_datasets.py为人脸数据的读取方式,准备数据的格式参考yolov5的格式,在后面增加关键点的坐标(归一化) (4) loss.py中增加关键点回归的loss计算 (6) 效果图 : 效果图 关于口罩人脸的问题: 1,增加口罩人脸这个类别,建议不要直接在检测分支中增加类别。 2,应该在关键点分支额外增加一个属性分支,接一个二分类,判断有没有戴口罩。
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yolov5_face_landmark-main.zip (14个子文件)
yolov5_face_landmark-main
loss.py 12KB
LICENSE 34KB
hubconf.py 5KB
general.py 21KB
test_yolov5.jpg 305KB
Dockerfile 2KB
face_datasets.py 36KB
requirements.txt 602B
detect_one.py 6KB
detect.py 8KB
train.py 30KB
test.py 16KB
README.md 1KB
yolo.py 14KB
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hakesashou
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