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Hair detection, segmentation, and hairstyle classification in the wild 头发检测: 基于patch滑动窗口+CaffeNet-fc7 +Random Forest 头发分割: LTP特征(Linear Ternary Pattern )+SVM 只对不确定的位置的像素进行分类,比如下图的蓝色部分。 发型识别: LTP特征(Linear Ternary Pattern )+Random Forest 整体流程:
FIGARO, HAIR DETECTION AND SEGMENTATION IN THE WILD 头发检测: 将图片分patch,然后基于每个patch提取HOG+LTP特征进行分类 头发分割: 基于Felzenszwalb and Huttenlocher 这样的基于图的算法,对头发检测后的mask进行分割。 数据集: Figaro-1k http://projects.i-ctm.eu/en/project/figaro-1k 数据在谷歌图片和Flickr收集。包含7种发型类别(straight, wavy, curly, kinky, braids, dreadlocks, short ),每一个类别包含150张图,一共1050张图,包含840种视角。数据集提供了发型分割的mask。
Human Hair Segmentation In The Wild Using Deep Shape Prior Github:https://yozey.github.io/Hair-Segmentation-in-the-wild bilibili:https://www.bilibili.com/video/av66067281 网络结构: 网络整体基于resnet18主干网络的deeplabv3,然后再加一个Unet结构。deeplabv3负责头发形状(shape prior )的学习,生成的特征图和原图concat后输入UNet网络,输出最终分割结果。
实验结果:
其他资源: Github: https://github.com/YBIGTA/pytorch-hair-segmentation 可能安装错误: ImportError: No module named 'ignite.engine'解决方法: pip install pytorch-ignite实际运行: python3 demo.py |
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