标签: 人脸检测

基于MXNET实现的年龄性别识别

这个项目是一个基于深度学习的人脸年龄和性别识别系统。它使用了OpenCV、MTCNN(多任务级联卷积网络)进行人脸检测,以及一个预训练的模型来进行年龄和性别的预测。下面我会简要介绍如何运行和理解这些脚本。 ### 1. 环境准备 确保你已经安装了必要的Python库: ```bash pip install numpy opencv-python dlib mtcnn ``` ### 2.

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基于PaddlePaddle实现人脸关键点检测模型MTCNN

文章介绍了MTCNN(多任务卷积神经网络)用于人脸检测的过程,包括P-Net、R-Net和O-Net三个层级。P-Net用于生成候选窗口,R-Net进行精确选择并回归边界框和关键点,而O-Net则进一步细化输出最终的边界框与关键点位置。 项目源码托管在GitHub上使用PaddlePaddle 2.0.1实现。训练模型分为三步:首先是训练PNet生成候选窗口;接着使用PNet数据训练RNet进行

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