该损失函数设计的目的是，对于样本量比较大的数据（如正脸，即欧拉角都相对较小的情况），给予一个小的权值，在进行梯度的反向传播的时候，对模型训练的贡献小一些；对于样本量比较少的数据（侧脸、低头、抬头、表情极端），给予一个较大的权值，从而使在进行梯度的反向传播的时候，对模型训练的贡献大一些。 该模型的损失函数的设计，非常巧妙的解决了平衡各类情况训练样本不均衡的问题。

DT_Facial_106_Landmarks实现对多种极具挑战的场景中人脸106关键点的检测，包括多姿态、多人种、复杂表情(侧脸、有色眼镜、轻微遮挡、瞪眼、嘟嘴、抿嘴)等多种类型场景。

2022年2月21日 · 北京智云视图科技有限公司开源了一款106人脸标定SDK，在主流android平台每帧速度5-8ms，速度快，稳定性高，效果与商汤及face++人脸标定SDK效果基本一致，这里提供给大家免费使用。 2. 开发步骤. 2.1. Shufflenet-v2. 为了获得更好的性能，近些年设计的CNN更深，更复杂，这样明显阻碍了模型的部署应用。 而手机端的应用越来越广泛，因此，一种轻量化，高效率的网络——Shufflenet，应运而生。 ECCV 2018，face++团队将Shufflenet-V1的升级 …

106点人脸关键点检测的PFLD算法实现. Contribute to zhaoyk1986/pfld_106_face_landmarks development by creating an account on GitHub.

纯yolo系列的人脸检测+106个关键点检测 在本套程序中，检测人脸和检测关键点都使用yolo网络，并且检测输出106个人脸关键点，比PFLD要多出10个， 整个程序的运行只依赖Opencv和numpy，主程序是detect_img.py

2023年2月28日 · 《PFLD: A Practical Facial Landmark Detector》 是2019年3月腾讯、天津大学、武汉大学专门为移动设备联合推出的高效准确的 人脸关键点检测 算法。 由于PFLD算法即优于SOTA的人脸关键点检测算法，又能够在移动设备高速运行，可以说PFLD算法是近几年中兼顾学术成果与工业应用的一个代表。 在GitHub上也有TensorFlow和PyTorch的复现代码，大家可以去搜索试验一下PFLD的效果。 1. PFLD网络结构.

pfld_106_face_landmarks106点人脸关键点检测的PFLD算法实现 :smiling_face_with_smiling_eyes: 转换后的ONNX模型 预训练权重 性能测试 update ...

2019年5月9日 · Each image is manually annotated with 106-point landmarks. This dataset covers large variations on pose and expression, which brings a lot of difficulties to predict accurate landmarks. We hold a 106-point facial landmark localization competition1 on this dataset in conjunction with IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) 2019.

2021年3月4日 · Therefore, we are hosting the 3rd grand challenge of 106-point facial landmark localization in conjunction with ICME 2021, aiming to improve the accuracy and efficiency of facial landmark localization in real-world situations, especially on masked faces.

106点人脸关键点数据集包含了大量的人脸图像，每张图像都标注了106个关键点的坐标。 这些 关键点 通常分布在 人脸 的轮廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等部位。