【源码】基于PyTorch框架的MTCNN人脸检测与关键点定位系统

项目简介

本项目基于PyTorch框架构建，采用MTCNN（Multi-task Convolutional Neural Network）模型，是一个具备人脸检测与关键点定位功能的系统。MTCNN作为多任务卷积神经网络，将人脸区域检测和人脸关键点检测相结合，通过P-Net、R-Net和O-Net三个级联的网络结构实现快速高效的人脸检测。项目涵盖数据预处理、模型训练和预测三个核心部分。

项目的主要特性和功能

• 数据预处理：包含数据集下载、标注数据处理、图像数据转换与归一化等操作。
• 模型训练：分三步依次训练P-Net、R-Net和O-Net模型，各步骤依赖上一步结果。
• 预测：利用训练好的模型对输入图像进行人脸检测和关键点定位，并展示结果。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装PyTorch 1.8.1和Python 3.7。

数据集准备

下载并准备WIDER Face和Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection（LFW和Net）的训练数据。

模型训练

• 训练P-Net模型：进入train_PNet目录，执行python3 train_PNet.py。
• 训练R-Net模型：进入train_RNet目录，执行python3 train_RNet.py。
• 训练O-Net模型：进入train_ONet目录，执行python3 train_ONet.py。

预测

• 使用图像路径进行预测：执行python3 infer_path.py。
• 使用摄像头实时预测：执行python3 infer_camera.py。

注意事项

• 确保所有模型文件和数据集路径正确。
• 训练模型可能耗时较长，请耐心等待。
• 预测结果会在终端输出，并可视化显示。

参考资料

• MTCNN模型论文
• PyTorch官方文档
• CSDN博客教程

下载地址

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