3DDFA_V2.5原本人脸检测器是facebox，
facebox在脸部超过一半被遮挡时效果较差，
人脸检测器换成yolov5-face，yolov5-face在脸遮挡超过一半时关键点不太准确。
图片处理是imageio，换成opencv。
demo_cam_v5face.py
yolov5-face 依赖项：
models，加载模型用
yolov5_face，人脸检测器。
2022-12-26 19:31:32
84.29MB
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介绍
Yolov5-face 是一种实时、高精度的人脸检测。
表现
VGA分辨率的单尺度推理（最大边等于640和尺度）。
大家庭
方法
骨干
简单
中等的
难的
#参数(M)
#人字拖(G)
DSFD (CVPR19)
ResNet152
94.29
91.47
71.39
120.06
259.55
视网膜面部 (CVPR20)
ResNet50
94.92
91.90
64.17
29.50
37.59
火腿盒 (CVPR20)
ResNet50
95.27
93.76
76.75
30.24
43.28
蒂娜脸 (Arxiv20)
ResNet50
95.61
94.25
81.43
37.98
172.95
SCRFD-34GF(Arxiv21)
瓶颈研究
96.06
94.92
85.29
9.80
34.1
2022-04-28 23:20:34
4.9MB
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yolov5-face 对齐人脸，yolov5-face 人脸检测，检测5个关键点，并对齐转正。
入库：detect_align.py
2021-09-02 09:13:32
56.89MB
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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：
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: 密码: j83n
(6) 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
2021-08-24 19:05:48
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