深度学习之人脸关键点检测
1. 任务和目标 人脸关键点检测的主要任务是识别并定位人脸图像中的特定关键点，例如眼睛的角点、眉毛的顶点、鼻子的底端、嘴角等。这些关键点不仅能提供面部结构的几何信息，还可以用于分析表情、识别个体，甚至检测面部姿势。 2. 技术和方法 2.1 深度学习模型 深度学习模型在人脸关键点检测中被广泛应用，主要包括以下几种类型： 卷积神经网络（CNN）: CNN通常...
PyTorch深度学习实战 | 基于ResNet的人脸关键点检测
人脸关键点检测指的是用于标定人脸五官和轮廓位置的一系列特征点的检测，是对于人脸形状的稀疏表示。关键点的精确定位可以为后续应用提供十分丰富的信息。因此，人脸关键点检测是人脸分析领域的基础技术之一。许多应用场景(如人脸识别、人脸三维重塑、表情分析等)均将人脸关键点检测作为其前序步骤来实现。本文将通过深度学习的方法来搭建一个人脸关键点检测模型。1995年，Cootes提出 ASM(active sha....
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