如果采取更大的网络,特征点的预测会更加准确鲁棒,但耗时多,为了在速度和性能上做找到平衡点,使用较小的网络,并采用级联的思想,先进行粗检测,然后微调特征点位置。 下面是最终预测人脸特征点的landmarks_detection.py,其中人脸检测采用的是级联CNN或者opencv人脸检测,在人脸检测的基础上预测人脸特征点位置,并将预测的相对位置转换成图像上的绝对坐标。
如果采取更大的网络,特征点的预测会更加准确鲁棒,但耗时多,为了在速度和性能上做找到平衡点,使用较小的网络,并采用级联的思想,先进行粗检测,然后微调特征点位置。 下面是最终预测人脸特征点的landmarks_detection.py,其中人脸检测采用的是级联CNN或者opencv人脸检测,在人脸检测的基础上预测人脸特征点位置,并将预测的相对位置转换成图像上的绝对坐标。