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【中文标题】MTCNN 与 DLIB 相比如何进行人脸检测？【英文标题】：How does MTCNN perform vs DLIB for face detection? 【发布时间】：2018-06-09 10:18:46 【问题描述】：我看到 MTCNN 被推荐，但没有看到 DLIB 和 MTCNN 的直接比较。
我认为既然 MTCNN 使用神经网络，它可能更适合更多用例，但也有一些令人惊讶的可怕边缘情况？
有没有人对错误率、不同条件下（GPU 和 CPU）下的性能以及两者的一般眼球观察进行过分析？
【问题讨论】：
@davis-king 有什么评论吗？我很想看看 MTCNN 与 dlib CNN 之间的比较 我已经更新了我的答案，通过 FDDB 准确性测试和性能测试，希望它有所帮助（它花了我几个小时）。 @RahibeMeryem 您可以在此处查看关于 dlib 的 CNN 如何在 FDDB 上执行的一些讨论，以供参考：blog.dlib.net/2016/10/easily-create-high-quality-object.html。也可以在这里查看我的 cmets：github.com/davisking/dlib/issues/1410 我不这么认为，看到这个问题的任何人都可以看到github链接。我使用 face_recogniton py lib 测试 FDDB 来检测人脸（使用 dlib 进行人脸检测）。而且我不认为我做错了什么。如果有什么问题是 py face_recogniton github.com/ageitgey/face_recognition 错的不是我。 我已将我的 C++ dlib 测试代码发布到 github.com/davisking/dlib/issues/1410 【参考方案1】：你可以看看 Timesler 这个惊人的 kaggle 笔记本。在 facenet-pytorch、DLIB 和 MTCNN 之间进行比较。
https://www.kaggle.com/timesler/comparison-of-face-detection-packages
“在启用 GPU 支持的情况下，测试每个包在 300 张图像（一个视频的所有帧）中检测人脸的速度。检测以 3 种不同的分辨率进行。
任何一次性初始化步骤，例如模型实例化，都在性能测试之前执行。”
【讨论】：
【参考方案2】：您可以轻松地在 deepface 中对其进行测试。我的实验表明 mtcnn 的性能优于 dlib。
#!pip install deepface
from deepface import DeepFace
backends = ['opencv', 'ssd', 'dlib', 'mtcnn']
DeepFace.detectFace("img.jpg", detector_backend = backends[0])
【讨论】：
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】使用dlib进行人脸地标检测【英文标题】：Facelandmarksdetectionwithdlib【发布时间】：2021-03-2209:24:19【问题描述】：我有以下代码：image_1=cv2.imread(\'headshot13-14-2.jpg\')image_1_rgb=cv2.cvtColor(image_1,cv2.COLOR_BGR2RGB)image_1_gray=cv2.cvtColor(image_1_r 查看详情
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最近看了一些人脸识别的综述及几篇经典论文。这里简单记录下MTCNN论文及Tensorflow的复现过程。感觉人脸检测属于目标检测下的一个方向，不过由通用目标检测改为人脸检测，即多分类改为2分类，且为小目标检测。而且人脸检... 查看详情
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