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[已解决]提取人脸18维距离特征

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发表于 2019-6-26 18:40:43 | 显示全部楼层 |阅读模式
5鱼币
请问如何用python提取人脸18维距离特征。最好发一下代码
最佳答案
2019-6-26 18:40:44
本帖最后由 Charles未晞 于 2019-6-26 21:51 编辑

landmark?   我怎么记得一般都是68或者81个的。。。COCO的人体姿态估计是18个关键点。。。你是不是记错了。。。学术界好像没这个东西。。。

或者你自己定义然后训练一个网络,每张图输出18维向量吧。。。这个倒是可以,比如举个很不恰当的网络定义例子
  1. class Net(nn.Module):
  2.     def __init__(self):
  3.         super(Net, self).__init__()
  4.         self.conv = nn.Conv2d(3, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
  5.         self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
  6.     def forward(self, face_img):
  7.         x_18 = self.conv(face_img)
  8.         x_18 = self.avg_pool(x_18).view(-1, 18)
  9.         return x_18
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landmark? 我怎么记得一般都是68或者81个的。。。COCO的人体姿态估计是18个关键点。。。你是不是记错了。。。学术界好像没这个东西。。。 或者你自己定义然后训练一个网络,每张图输出18维向量吧。。。这个倒是可以,比如举个很不恰当的网络定义例子:
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发表于 2019-6-26 18:40:44 | 显示全部楼层    本楼为最佳答案   
本帖最后由 Charles未晞 于 2019-6-26 21:51 编辑

landmark?   我怎么记得一般都是68或者81个的。。。COCO的人体姿态估计是18个关键点。。。你是不是记错了。。。学术界好像没这个东西。。。

或者你自己定义然后训练一个网络,每张图输出18维向量吧。。。这个倒是可以,比如举个很不恰当的网络定义例子
  1. class Net(nn.Module):
  2.     def __init__(self):
  3.         super(Net, self).__init__()
  4.         self.conv = nn.Conv2d(3, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
  5.         self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
  6.     def forward(self, face_img):
  7.         x_18 = self.conv(face_img)
  8.         x_18 = self.avg_pool(x_18).view(-1, 18)
  9.         return x_18
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发表于 2019-6-26 20:27:24 | 显示全部楼层
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 楼主| 发表于 2019-6-26 21:07:41 | 显示全部楼层
newu 发表于 2019-6-26 20:27
https://blog.csdn.net/hao_san_520/article/details/82081513

我说的是十八维的,这个68维的我会提取
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 楼主| 发表于 2019-6-27 10:10:24 | 显示全部楼层
Charles未晞 发表于 2019-6-26 21:49
landmark?   我怎么记得一般都是68或者81个的。。。COCO的人体姿态估计是18个关键点。。。你是不是记错了 ...

虽然不知道能不能用,还是感谢你。大哥
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