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搜索资源列表

  1. mtcnn-light C++ 无框架实现

  2. Mtcnn-light的C++实现，无需任何框架，将caffe模型转换为txt格式，cpu下进行。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-07
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：zxj_yantai

  1. Caffe模型转txt文件的C++实现

  2. 将caffe模型转化成txt文件，方便无框架实现模型调用。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-03-07
    • 文件大小：56623104
    • 提供者：zxj_yantai

  1. MTCNN人脸检测模型

  2. MTCNN（多任务卷积神经网络）人脸检测三个级联层pnet，rnet，onet的pb模型

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yunycu

  1. MTCNN人脸检测功能

  2. 1.基于MTCNN的网络模型实现的人脸检测功能，该模型由3个网络结构组成（P-Net,R-Net,O-Net），FDDB+WIDERFACE+AFLW上验证的正确性来看，基本95%的准确度。 2.该代码不依赖于caffe和opencv，可以在X86或者ARM平台上运行。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-31
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：feiyingcjlu10

  1. MTCNN-caffe版本训练数据

  2. ubuntu系统16.04，基于caffe框架的MTCNN模型训练全套数据，包含已经训练好的模型，需要用的训练数据以及训练过程中间产生的数据。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-12-22
    • 文件大小：118489088
    • 提供者：wangshuai610

  1. tensorfolw训练mtcnn模型

  2. tensorfolw训练mtcnn模型 里面有详细的指导文档 教你一步步操作

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-07-10
    • 文件大小：39845888
    • 提供者：weixin_42713739

  1. mtcnn人脸检测工具

  2. mtcnn人脸检测工具，三个npy文件是训练好的模型参数，可以通过运行detect _face 处理数据凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：mid_Faker

  1. mtcnn-FaceNet实现人脸检测 人脸识别 开箱即用

  2. mtcnn实现人脸检测，使用的haar人脸特征分类器，FaceNet实现人脸识别； 使用PyCharm可直接打开，开箱即用 使用了FaceNet的预训练模型，因为模型资源过大，我分开上传了，可在我的个人主页找到对应预训练模型下载，放在项目中对应的mtcnn-FaceNet\models的每个目录底下即可； 人脸数据库初始化的人脸数据是我在网上找到明星照片，使用mtcnn和Haar从mtcnn-FaceNet\dataset\images文件夹中所有文件提取人脸，放在mtcnn-FaceNet\d

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-05
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：qq_39591507

  1. mtcnn-pytorch.zip

  2. Pytorch版的MTCNN模型（已经训练好的），可用于商业、科研等，使用OpenCV调用摄像头即可进行人脸检测。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-08-01
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：Daker_Huang

  1. [cv] MTCNN 多任务卷积神经网络

  2. 参考： 用包代码：https://blog.51cto.com/gloomyfish/2319246 不用包代码：http://www.sfinst.com/?p=1683 MTCNN模型概述 多任务卷积神经网络(MTCNN)实现人脸检测与对齐是在一个网络里实现了人脸检测与五点标定的模型，主要是通过CNN模型级联实现了多任务学习网络。整个模型分为三个阶段，第一阶段通过一个浅层的CNN网络快速产生一系列的候选窗口；第二阶段通过一个能力更强的CNN网络过滤掉绝大部分非人脸候选窗口；第三阶段通过一个能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：367616
    • 提供者：weixin_38698860

  1. libfacedetection or Ultra-light-generic-face-detector？谁是更好的人脸检测轻量级模型

  2. libfacedetection 第三代终于开源，小弟我赶紧屁颠屁颠的去看了一下，确实很厉害。libfacedetection v3在不增加资源消耗的清情况下，相比libfacedetection v2增加了人脸特征点的回归，可以看作是一个轻量级的MTCNN。想到github上面同样还有一个很牛逼的ultra-light-generic-face-detector，于是心血来潮想去对比一下两个模型的优劣。        首先分别介绍下今天的两位主角，libfacedetection是深圳大学余老

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：70656
    • 提供者：weixin_38579899

  1. mtcnn年龄性别预测gender-age.zip

  2. python mtcnn年龄性别预测 ，包含模型 可直接运行 (自己安装缺失的python库)

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：qq_26696715

  1. centerloss:IJCV中“深度面部识别中心丢失综合研究”论文的源代码和模型-ce source code

  2. 该分支是论文“中心损失的综合研究”的实施。 Implement_Details 总体流程与中心丢失（ ）相同。 在本文中，我们使用 ， 有关删除重叠ID的详细信息，请参阅 预处理我们使用MTCNN（ ）检测五个面部关键点并使用它们来对齐面部。 有关对齐的详细信息，请参见 培训有关培训的详细信息，请参见prototxt。 请注意，我们使用的批量大小为512。 损失层 中心损失和广义中心损失 layer { name: "generalized_center_

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：145408
    • 提供者：weixin_42160376

  1. PyQt5_Face_Recognition:使用MTCNN FaceNet PyQt5设计学生人脸识别系统-源码

  2. 基于卷积神经网络的学生人脸识别考勤系统 已经通过测试，希望各位认真认真阅读README，README中写了很多细节，不熟悉TensorFlow和python的请提前学习。欢迎给小星星。 测试环境： 1.Windows 10的Ubuntu 20.04 2.TensorFlow1.15 GPU版本（没有GPU也可以，CPU版本会慢一些） 3.PyQt5 4，Sqlite3 使用的模型： MTCNN->人脸检测 FaceNet->人脸识别 程序目录如下： 20170512-11-547

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42160645

  1. FaceTrack_ncnn_HyperFT:使用mtcnn和o网络跟踪+光流跟踪进行多目标人脸跟踪，单目标人脸光流跟踪是0.5ms左右-源码

  2. HyperFT linux-ncnn版本 基于mtcnn人脸检测+ onet人脸跟踪（光流跟踪） ＃开发环境ncnn ubuntu18.04 opencv4.01 ＃开源框架 引用 编译方步骤：1，修改CMakeList.txt中的ncnn路径，修改成你自己的路径； 2，mkdir build 3，cd build 4，cmake .. 5，make -j4 注意：运行的时候出现错误了，可能是模型路径不对。 待办事项：1，将MTCNN检测换成MSSD相关的检测模型，这样速度不会转换人脸数量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42131424

  1. 如何应用MTCNN和FaceNet模型实现人脸检测及识别

  2. 本文于infoq.com，介绍了人脸检测与人脸识别，MTCNN模型，MTCNN模型推理，FaceNet模型，FaceNet模型推理等。人脸检测是对人脸进行识别和处理的第一步，主要用于检测并定位图片中的人脸，返回高精度的人脸框坐标及人脸特征点坐标。人脸识别会进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。目前人脸检测/识别的应用场景逐渐从室内演变到室外，从单一限定场景发展到广场、车站、地铁口等场景，人脸检测/识别面临的要求也越来越高，比如：人脸尺度多变、数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：899072
    • 提供者：weixin_38629042

  1. mtcnn-opencv：仅使用OpenCVC ++ MTCNN推理-源码

  2. mtcnn-opencv 使用此实现，您的机器上不需要Caffe即可进行MTCNN推理。 OpenCV使用提供推理支持的DNN模块。 该模块能够从各种流行的框架（例如Caffe，tensorflow，darknet等）中获取模型和权重。 更多信息在这里 神经网络 [ZHANG2016] Zhang，K.，Zhang，Z.，Li，Z.，and Qiao，Y.（2016）。 使用多任务级联卷积网络进行联合人脸检测和对齐。 IEEE信号处理快报，23（10）：1499–1503。 快速开始 要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42097819

  1. tensorflow-MTCNN：人脸检测MTCNN算法，采用tensorflow框架编写，从理解到训练，中文注释完全，含测试和训练，支持摄像头-源码

  2. 张量流 人脸检测MTCNN算法，采用tensorflow框架编写，从理解到训练，中文注释完全，含测试和训练，支持摄像头，代码参考 ，相应地减少了尺寸和优化。 模型理解 是目前比较流行的人脸检测方法，通过人脸检测可以进行更精准的人脸识别。模型主要通过PNet，RNet，ONet三个网络级联，一步一步精调来对人脸进行更准确的检测。论文中的模型图如下： 接下来我会从我在训练中的理解来解释MTCNN模型都干了什么。三个模型要按顺序训练，首先是PNet，然后RNet，最后ONet。 PNet： PNet

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42121412

  1. facenet_mtcnn_to_mobile：将facenet和mtcnn模型从tensorflow转换为tensorflow lite和coreml（使用TFLite将FaceNet和MTCNN移植到移动端）-源码

  2. FaceNet和MTCNN转TFLITE和CoreML git clone https://github.com/jiangxiluning/facenet_mtcnn_to_mobile.git cd facenet_mtcnn_to_mobile pipenv install --dev # 布道 pipenv , 通过使用 pipenv 安装所有依赖包，使用其他版本的包，有可能出现各种转换问题。 pipenv shell # 孵化出运行项目的 shell 环境，以下命令需要在该环境中运

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42138703

  1. 如何应用MTCNN和FaceNet模型实现人脸检测及识别

  2. 本文于infoq.com，介绍了人脸检测与人脸识别，MTCNN模型，MTCNN模型推理，FaceNet模型，FaceNet模型推理等。人脸检测是对人脸进行识别和处理的第一步，主要用于检测并定位图片中的人脸，返回高精度的人脸框坐标及人脸特征点坐标。人脸识别会进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。目前人脸检测/识别的应用场景逐渐从室内演变到室外，从单一限定场景发展到广场、车站、地铁口等场景，人脸检测/识别面临的要求也越来越高，比如：人脸尺度多变、数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：897024
    • 提供者：weixin_38557727
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