学习人脸关键点检测的收获:

  • 可以将高难度关键点定位任务,其拆成多个小任务,逐步细化精度,每一层都是小网络,相比用一个复杂大网络,更能节省predict的运行时间。

数据增强Data Augmentation 用原始图片随机生成更多图片,很多是用keras库,部分源码如下

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,
samplewise_center=False,
featurewise_std_normalization = False,
samplewise_std_normalization = False,
zca_whitening = False,
rotation_range = 0.,
width_shift_range = 0.,
height_shift_range = 0.,
shear_range = 0.,
zoom_range = 0.,
channel_shift_range = 0.,
fill_mode = 'nearest',
cval = 0.0,
horizontal_flip = False,
vertical_flip = False,
rescale = None,
preprocessing_function = None,
data_format = K.image_data_format(),
)

数据增强Data Augmentation 用原始图片随机生成更多图片

 

github上,也有很多用于图片数据增强的库,下面这个就包含常见的变换,传入最大参数,其内部随机生成:

https://github.com/ddbrother/py-data-augmentation

网上找了资料,很多是用keras库

1
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

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