1.MTCNN算法检测人脸的实现细节; 2.快速掌握经典的人脸检测算法; 3.掌握caffe一些c++ api函数的使用、c++语言的巩固以及更熟悉caffe源码; 4.能够掌握caffemodel在windows平台上的工程搭建; 5.能够直接利用本课程的源码,开发人脸检测与识别相关的应用程序;
适用人群
有caffe基础的同学; 有c++基础; 了解opencv;
课程简介
本课程为MTCNN的人脸检测Inference c++实战,由于模型的训练涉及较大的人力数据筛选成本,因而未能进行公开,课程暂未涉及模型的训练,仅针对训练好的caffemodel讲解其中人脸检测、特征点检测的原理,并带大家手把手用c++实现其中的每一个细节,构建切实可用的人脸检测算法。
学习本课程将能够学习到:
1.MTCNN算法检测人脸、特征点检测的实现细节;
2.快速掌握经典的人脸检测算法;
3.掌握caffe一些c++ api函数的使用、c++语言的巩固以及更熟悉caffe源码;
4.能够掌握caffemodel在windows平台上的工程搭建;
5.能够直接利用本课程的源码,开发人脸检测与识别相关的应用程序;
第1章基于Qt的caffe工程配置
1-1课程说明
1-2vs2013+Qt环境配置
1-3Qt快速入门示例
1-4配置caffe的Qt工程
第2章MTCNN算法原理
2-1MTCNN算法原理
2-2MTCNN算法原理
第3章算法原理C++代码实现
3-1模型创建与初始化
3-2图像金字塔创建
3-3图像预处理原理
3-4网络输入数据绑定到Mat对象
3-5PNet_forward
3-6PNet_forward
3-7PNet_forward
3-8NMS算法详解
3-9NMS算法手把手c++实现
3-10PNet_forward
3-11RNet_forward
3-12RNet_forward
3-13RNet_forward
3-14RNet_forward
3-15ONet_forward
3-16ONet_forward |