YOLOv5是一种高效、快速的目标检测框架，尤其适合实时应用。它采用了You Only Look Once (YOLO)架构的最新版本，由Ultralytics团队开发并持续优化。在这个基于Python的示例中，我们将深入理解如何利用YOLOv5进行人脸检测，并添加关键点检测功能，特别是针对宽脸（WideFace）数据集进行训练。 首先，我们需要安装必要的库。`torch`是PyTorch的核心库，用于构建和训练深度学习模型；`torchvision`提供了包括YOLOv5在内的多种预训练模型和数据集处理工具；`numpy`用于处理数组和矩阵；而`opencv-python`则用于图像处理和显示。 YOLOv5模型可以通过`torch.hub.load()`函数加载。在这个例子中，我们使用的是较小的模型版本'yolov5s'，它在速度和精度之间取得了较好的平衡。模型加载后，设置为推理模式（`model.eval()`），这意味着模型将不进行反向传播，适合进行预测任务。 人脸检测通过调用模型对输入图像进行预测实现。在`detect_faces`函数中，首先对图像进行预处理，包括转换颜色空间、标准化像素值和调整维度以适应模型输入要求。然后，模型返回的预测结果包含每个检测到的对象的信息，如边界框坐标、类别和置信度。在这里，我们只关注人脸类别（类别为0）。 为了添加关键点检测，定义了`detect_keypoints`函数。该函数接收检测到的人脸区域（边界框内的图像）作为输入，并使用某种关键点检测算法（这部分代码未提供，可以根据实际需求选择，例如MTCNN或Dlib）找到人脸的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置。关键点坐标需要转换回原始图像的坐标系。 最后，`detect_faces`函数返回的人脸和关键点信息可以用于在原始图像上绘制检测结果。这包括边界框和置信度信息，以及关键点的位置，以可视化验证检测效果。 需要注意的是，这个示例假设已经有一个训练好的YOLOv5模型，该模型是在宽脸数据集上进行过训练，以适应宽角度人脸的检测。宽脸数据集的特点是包含大量不同角度和姿态的人脸，使得模型能够更好地处理真实世界中的各种人脸检测场景。 如果要从零开始训练自己的模型，你需要准备标注好的人脸数据集，并使用YOLOv5的训练脚本（`train.py`）进行训练。训练过程中，可能需要调整超参数以优化模型性能，如学习率、批大小、训练轮数等。 总的来说，这个Python示例展示了如何集成YOLOv5进行人脸检测和关键点检测，适用于对实时或近实时应用进行人脸分析的场景。为了提高性能，你可以根据实际需求调整模型大小（如使用'yolov5m'或'yolov5l'），或者自定义训练以适应特定的数据集。同时，关键点检测部分可以替换为更适合任务的算法，以达到更好的效果。

YOLOV7-人脸口罩检测数据集

亚洲人脸数据库 ，每个人正面、侧面照片若干张，用于训练人脸识别网络，相比于lfw公开数据集，该数据集合更有针对性，lfw数据集中多数是欧美人，因此训练出来的网络对亚洲人的识别准确率表现很一般

ORL人脸数据库

人脸识别_基于yolov5_arcface的人脸识别项目

lfw人脸识别数据集，包括lfw_align_112，lfw_align_112_fr，img_list1.txt，lfw_align_112_pairs.txt ，lfw_align_112.list。

开发环境： - Windows 10 pro x64 - Visual Studio 2015 - Seetaface6 算法模型： - face_detector.csta - face_landmarker_pts5.csta - fas_first.csta - fas_second.csta 软件功能 - 参数显示 - 实时活体检测 - 取消

开发环境： - Windows 10 pro x64 - Visual Studio 2015 - Seetaface6 算法模型： - face_detector.csta - face_landmarker_pts5.csta - face_landmarker_pts68.csta 软件功能 - 获取参数 - 图片人脸检测+关键点定位 - 摄像头人脸检测+关键点定位等 - 其中关键点定位支持5点和68点两种模型。

用于darknet框架下深度学习的数据集，自己收集的图片制作而成，一共1600余张，包括手工标注的xml文件，可以直接用于训练使用

实现人脸识别的方法和途径很多，不过OpenCV 作为开源的计算机视觉软件包，在人脸识别方面相比其他方法更为简单些，在这里我们采用OpenCV相关库数，并Python编程语言下和TigerBoard开发板来实现简单人脸识别。方法详见附件内容。 人脸识别门禁系统设计原理: 简单利用TigerBoard开发板模拟下人脸检测门禁系统，以继电器开关来代替门禁上电磁锁的开关。 人脸识别门禁系统硬件要求: 1.TigerBoar开发板 2. USB免驱摄像头 3. 继电器 4. 杜邦线若干 5. LED灯 人脸识别门禁系统软件要求: 1. Python环境 2. RPI.GPIO库 3. opencv2.4.9及相关依赖包 4. simpleCV函数库 人脸识别门禁系统开发环境: 1.Gobian 代码详见附件内容。 运行效果图: 摄像头水平，未检测到本人脸部，33pin低电平，所以灯未亮