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在线体验地址已经集成了训练好的模型您只需点击选择使用的模型即可 ☝ 模型研究背景 随着信息技术的飞速发展人脸检测在安防监控、门禁系统、人机交互、智能交通等众多领域有着广泛且重要的应用。传统人脸检测方法在复杂场景下存在精度与速度的瓶颈难以满足日益增长的实时性与准确性需求。深度学习技术的兴起尤其是Yolo算法凭借其在目标检测任务中的卓越性能为高效人脸检测带来了新的突破。它能够快速处理图像实现端到端的检测大幅提高检测效率。然而直接应用Yolo算法于人脸检测仍面临着诸如人脸尺度变化大、姿态多样、遮挡情况复杂等挑战。因此研究基于深度学习Yolo算法的高效人脸检测模型旨在克服上述难题进一步提升人脸检测的性能以适应更复杂多变的实际应用场景。
模型设计说明 本课题设计的模型以YoloYou Only Look Once各系列算法为基础其核心优势在于将目标检测任务视为回归问题通过单次前向传播直接预测边界框坐标和类别概率大大提高了检测速度适合实时应用场景。 在模型架构设计上对原始Yolo网络进行了针对性优化。首先为了更好地捕捉人脸特征对骨干网络进行了调整选用轻量级且具有强特征提取能力的模块并添加了GSConv_slimneck卷积在减少计算量的同时保持特征表达能力。其次针对人脸尺度变化的特点改进了特征金字塔结构在不同通道上添加了CBAM注意力机制以增强不同尺度特征图之间的信息融合使模型能够更准确地检测不同大小的人脸。 在训练过程中采用了大规模的公开人脸数据集WIDER FACE进行预训练以学习通用的人脸特征。同时收集特定场景下的人脸数据进行微调使模型适应实际应用场景。为了提升模型的泛化能力使用了数据增强技术如随机翻转、旋转和缩放等扩充训练数据的多样性。 在损失函数设计上综合边界框回归损失、置信度损失和类别损失通过加权平衡各部分损失引导模型在不同方面的准确学习。在推理阶段模型能够快速处理输入图像输出人脸的位置和置信度实现高效的人脸检测。
交互应用系统开发 该项目基于训练完成的模型开发了基于BS结构的Web前后端系统交互界面Web端样式同在线体验连接
提示 本科生做深度学习毕业设计是比做一个系统更容易通过答辩与毕业的学校对本科生掌握深度学习知识的程度不高只需要能大致讲述出模型的设计流程并在论文中写清楚即可。 另外本科生做深度学习的项目一般不能纯做算法因为老师清楚本科生并不具备单独研究算法的能力所以应该以算法应用为主因此一定需要一个为算法配套的可视化交互程序Web端或者GUI桌面应用程序。为此该项目基于Web前后端设计了一款配套应用这样论文研究主体算法应用Web端都有完全满足毕业设计要求。
模型性能指标测试
包括平均精度Average PrecisionAP、平均平均精度Mean Average PrecisionmAP、准确率Precision、召回率Recall、定位误差Localization Error等指标的评估。如果你是在私有数据集上训练的模型那么上述测试数据需要在自己训练过的模型上才能完成指标测试相关测试请联系作者联系方式见文末 算法模型获取
GiuHub链接https://github.com/zxx1218/faceDetectGitee链接内容同GitHub稍后上传
PS如果通过GitHub访问项目需要挂梯子。但是注意请不要通过“加速通道”访问因为我的代码常有更新加速通道中的项目版本可能较老
widerFace数据集本身不属于yolo数据集结构将其转为yolo数据集结构过程较为繁琐本项目提供训练模型的原始数据文件如需也请联系作者。联系方式见文末
运行要求
运行算法与Web前端需要 Python 3.9项目提供在 widerFace 数据集训练好的模型建议使用带有Nvidia英伟达系列的显卡例如常见的GeForce 1060、3050、3090、4090、5090等都是Nvidia系列的如果电脑没有合适的显卡也可使用该模型需通过内存加载模型并丢给CPU进行推理计算推理速度会慢很多 ⚡️模型所需环境配置及使用方法Windows / Linux / Mac均适用
环境配置
方式一使用conda安装环境
# 从github上Clone项目需要你安装了git工具
git clone https://github.com/zxx1218/faceDetect.git# 使用conda创建环境
conda create -n facedetect python3.9
conda activate facedetect# 安装依赖
cd to/your/path/faceDetect
pip install -r requirements.txt 方式二使用Docker部署项目
# 联系作者咨询联系方式在文末算法模型使用包括软件界面及控制台命令
方式一启动Web端应用Web端框架自带移动端页面自适应
* 效果同上述在线体验连接
部署好项目后启动web端使用如下命令会启动在127.0.0.1:xxxx的本机环回地址下图中示例为9095端口)
python main.py回车后会自动启动Web服务在控制台看到如下信息代表成功启动在浏览器打开弹出的URL即可 如何自己训练模型?
训练自己想要的定制化检测模型只需准备好针对需要修复图片的同类型图片数据即可具体训练方式请咨询作者 作者联系方式
VXAccddvvaQQ1144968929Github提供训练好的模型文件以及调用该文件进行检测的测试代码Github开源代码中不含模型定义源码以及训练代码只提供可供测试的模型文件拉取Git代码后安装环境可进行测试该项目完整代码 详细环境配置如有需要可提供模型远程部署 Web端 处理过的数据集 训练方式 价格100RMB如果你的电脑没有合适的GPU或需要自行训练私有数据而自己的GPU显存不够作者另提供GPU服务器短期3个月内免费使用服务免费提供24G显存64G内存云服务器可使用Vscode、OpenSSH、PuTTY、Xshell、SecureCRT、MobaXterm等远程工具连接 另外提供一些模型训练可用的公开数据集供参考 人脸链接https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans 制作机构Tero Karras, Samuli Laine, Timo Aila 和 NVIDIA 的研究人员制作-内含约4万张训练图片 自然场景链接http://places2.csail.mit.edu/download.html 制作机构斯坦福大学和微软研究院共同制作-内含180万张训练图片 街景链接http://opendata.paris.fr/explore/dataset/photos-de-rue-a-paris/ 制作机构巴黎市政府 建筑链接https://github.com/shannontian/facade-parsing 官方网站CMP Facade Database 数据集共享平台https://www.vision.ee.ethz.ch/datasets_extra/facade/ 制作机构Czech Technical University in Prague (捷克技术大学) Advertisement
作者于浙江某985高校就读人工智能方向研究生(CSDN已认证)可以定制模型并提供相应技术文档以及各种需要只需要描述需求即可人工智能、深度学习领域尤其是计算机视觉Computer visionCV方向的模型or毕业设计只要你想得出没有做不出
