【源码】基于Python和PyTorch的MTCNN人脸检测

项目简介

这是一个基于Python和PyTorch框架的人脸检测项目，运用MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）算法达成人脸检测。MTCNN作为级联的多任务卷积神经网络，可同时进行人脸检测、人脸关键点定位和人脸分割。本项目通过训练PNet、RNet和ONet三个网络，实现从图像中精准检测人脸位置。

项目的主要特性和功能

• 多网络级联：借助PNet、RNet和ONet三个网络级联，逐步缩小人脸搜索范围，提升人脸检测的精度与效率。
• 多任务处理：MTCNN网络能同时开展人脸检测、人脸关键点定位和人脸分割，实现多任务处理。
• 高性能：采用深度学习模型，可处理大量图像数据，并给出高精度的人脸检测结果。
• 灵活配置：可按需调整网络参数、训练数据和超参数等，以适配不同应用场景。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python和PyTorch，并配置好CUDA（若使用GPU加速）。
2. 数据准备：准备包含人脸和非人脸图像的数据集，并按NNTools/ImageCrop.py的格式处理数据集。
3. 训练网络：运行train_pnet.py、train_rnet.py和train_onet.py脚本，分别训练PNet、RNet和ONet网络。
4. 测试网络：运行main.py或video_detect.py脚本，测试训练好的网络在图像或视频中的人脸检测效果。
5. 调整参数：根据实际应用需求，调整网络参数、训练数据和超参数等。

注意：运行脚本前，需按文件路径指示，创建或修改必要的文件夹和文件路径。

下载地址

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