matlab人脸识别代码-Face_Alignment_Two_Stage_Re-initialization:CVPR2017论文“具有两阶

matlab人脸识别代码具有两个阶段的人脸对齐重新初始化 CVPR 2017论文“具有两阶段重新初始化的深度回归架构，用于高性能面部地标检测”的测试代码。 要求 Linux OS上Caffe平台的一般环境：。 Matlab 2013a或更高版本 CUDA（如果使用Nvidia GPU） 介绍 由于不同的面部检测器通常会返回具有不同比例和中心偏移的各种面部边界框，因此如果面部界标检测算法可以产生鲁棒的结果而不过多依赖面部检测结果，这将非常有用。 为了显式处理基于回归的界标检测方法中的初始化问题，我们提供了一种具有从头到尾学习的“两阶段重新初始化”的深度回归体系结构。 我们提出的深度架构经过了端到端的培训，并使用各种不稳定的初始化方法获得了可喜的结果。 与许多竞争算法相比，它还具有出色的性能。 我们的方法与其他基准方法在300W和AFLW数据集上的比较如下所示，更多细节可以在初始论文中找到。 运行测试代码 这些模型保存在百度SkyDrive中： 300W型号：链接：密码​​：qzmi aflw的型号：链接：密码​​：1j8e 在此项目中成功构建CAFFE并下载模型后，只需在demo文件夹中