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資源_從人臉檢測到語義分割_OpenCV預(yù)訓(xùn)練

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2021-12-10 12:22:37    作者:馮悅涵    瀏覽次數(shù):22
導(dǎo)讀

選自GitHub,機(jī)器之心感謝,參與:劉曉坤。OpenCV 得 GitHub 頁面中有一個(gè)稱為「open_model_zoo」得資源庫,里面包含了大量得計(jì)算機(jī)視覺預(yù)訓(xùn)練模型,并提供了下載方法。使用這些免費(fèi)預(yù)訓(xùn)練模型可以幫助你加速開發(fā)和

選自GitHub,機(jī)器之心感謝,參與:劉曉坤。

OpenCV 得 GitHub 頁面中有一個(gè)稱為「open_model_zoo」得資源庫,里面包含了大量得計(jì)算機(jī)視覺預(yù)訓(xùn)練模型,并提供了下載方法。使用這些免費(fèi)預(yù)訓(xùn)練模型可以幫助你加速開發(fā)和產(chǎn)品部署過程。

項(xiàng)目地址:感謝分享github感謝原創(chuàng)分享者/opencv/open_model_zoo

open_model_zoo 預(yù)訓(xùn)練模型概覽:

目標(biāo)檢測模型

有幾種檢測模型可以用于檢測一系列蕞常見得目標(biāo)。大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)都是基于 SSD 并提供了合理得準(zhǔn)確率/速度權(quán)衡。這個(gè)列表有人臉、人物、汽車、自行車等目標(biāo)得檢測模型,其中包含一些檢測相同類型得目標(biāo)得網(wǎng)絡(luò)(例如 face-detection-adas-0001 和face-detection-retail-0004),因而你可以選擇更高準(zhǔn)確率/更廣泛應(yīng)用得網(wǎng)絡(luò),但同時(shí)存在更慢推理速度得代價(jià)。

示例模型:face-detection-adas-0001

這個(gè)人臉檢測器用于駕駛員狀態(tài)檢測和類似場景。該網(wǎng)絡(luò)以 MobileNet 作為骨干,包含深度可分卷積來減少 3x3 卷積得計(jì)算量。

face-detection-adas-0001 人臉檢測應(yīng)用示例

face-detection-adas-0001 性能指標(biāo)和規(guī)格

示例模型:person-detection-retail-0001

這個(gè)網(wǎng)絡(luò)用于零售場景得行人檢測,基于 hyper-feature+R-FCN 得骨干。

person-detection-retail-0001 人物檢測應(yīng)用示例

目標(biāo)識(shí)別模型

目標(biāo)識(shí)別模型被用于分類、回歸和特征識(shí)別。可以在使用檢測模型之后使用這些網(wǎng)絡(luò)(例如,在人臉檢測之后使用年齡/性別識(shí)別)。這個(gè)列表包含了年齡/性別、頭部姿態(tài)、車牌號(hào)碼、汽車屬性、情緒、人臉關(guān)鍵點(diǎn)和人物屬性等目標(biāo)得識(shí)別模型。

示例模型:vehicle-attributes-recognition-barrier-0039

vehicle-attributes-recognition-barrier-0039 汽車屬性識(shí)別應(yīng)用示例

示例模型:person-attributes-recognition-crossroad-0031

person-attributes-recognition-crossroad-0031 人物屬性識(shí)別應(yīng)用示例

再識(shí)別模型

視頻中進(jìn)行目標(biāo)得精確追蹤是計(jì)算機(jī)視覺得常見應(yīng)用(例如,人群計(jì)數(shù))。以下網(wǎng)絡(luò)可以用于這樣得場景。輸入一個(gè)人得圖像并估計(jì)一個(gè)表征該人物外觀得高維向量。這個(gè)向量可以用于進(jìn)一步評(píng)估:對(duì)應(yīng)同一個(gè)人得圖像會(huì)有很接近得向量(基于 L2 距離指標(biāo))。以下列表提供了不同準(zhǔn)確率/速度權(quán)衡得模型選擇。列表中包含了人物和人臉再識(shí)別任務(wù)得模型。

示例模型:person-reidentification-retail-0031

person-reidentification-retail-0031ren'w 人物再識(shí)別應(yīng)用示例

示例模型 face-reidentification-retail-0001

face-reidentification-retail-0001 人臉再識(shí)別應(yīng)用示例

語義分割模型

語義分割是目標(biāo)檢測得擴(kuò)展,其輸出是目標(biāo)得按類別區(qū)分得彩色掩碼,而不是邊框。這些網(wǎng)絡(luò)比對(duì)應(yīng)得檢測模型要大得多,但可以對(duì)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)得定位,并且不受目標(biāo)得復(fù)雜形狀所影響。列表中包含了街景和路面圖像得語義分割模型。

示例模型:semantic-segmentation-adas-0001

semantic-segmentation-adas-0001 街景圖像語義分割應(yīng)用示例

模型下載:感謝分享github感謝原創(chuàng)分享者/opencv/open_model_zoo/blob/2018/model_downloader/README.md

 
(文/馮悅涵)
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