Retinaface：人脸检测模型在Pytorch当中的实现
目录
性能情况
训练数据集
权值文件名称
测试数据集
输入图片大小
Easy
Medium
Hard
Widerface-Train
Retinaface_mobilenet0.25.pth
Widerface-Val
1280x1280
89.76%
86.96%
74.69%
Widerface-Train
Retinaface_resnet50.pth
Widerface-Val
1280x1280
94.72%
93.13%
84.48%
注意事项
本库下载过来可以直接进行预测，已经在model_data文件夹下存放了Retinaface_mobilenet0.25.pth文件，可用于预测。
如果想要使用基于resnet50的retinaface请下载Retinaface_resnet50.pth进行预测。
所需环境
p
2022-03-09 20:45:02
7.11MB
1
视网膜检测物体检测器
介绍
RetinaDetector是基于RetinaFace修改过的检测方法的，原论文是一种实用的单级面部检测器，最初在
数据
如下组织数据集目录：
data/retinaface/
train/
images/
label.txt
val/
images/
label.txt
test/
images/
label.txt
安装
安装具有GPU支持的MXNet。
如果使用基于DCN的主干，请从安装 Convolution V2运算符。
键入make来构建cxx工具。
训练
请检查train.py进行培训。
将rcnn/sample_config.py复制到rcnn/config.py
为了获得更好的训练效果，可针对性的修改一些参数，如下：
config.TRA
2021-09-02 09:36:43
1.71MB
1
基于RetinaFace+ArcFace的人脸识别测试和验证代码。可参考博客：https://blog.csdn.net/Bixiwen_liu/article/details/115677588?spm=1001.2014.3001.5501
2021-04-14 11:02:03
445.72MB
pytorch-insightface retinaface_r50_v1预训练模型retinaface_r50_v1.zip
2021-04-09 22:06:14
104.55MB
1
pytorch-insightface retinaface_mnet025_v2预训练模型retinaface_mnet025_v2.zip
2021-04-09 22:06:14
1.78MB
1
视频人脸识别 retinaface做人脸检测 定位，经过arcface进行人脸识别。
要求安装 pytorch
2021-04-09 13:07:01
98.31MB
1
RetinaFace+arcface_torch人脸识别，效果比https://download.csdn.net/download/qq_26696715/16126478略差
2021-03-31 20:22:08
123.1MB
1