百度AI攻略:paddlehub人脸检测

PaddleHub可以便捷地获取PaddlePaddle生态下的预训练模型,完成模型的管理和一键预测。配合使用Fine-tune API,可以基于大规模预训练模型快速完成迁移学习,让预训练模型能更好地服务于用户特定场景的应用。

本次介绍如何使用paddlehub实现人脸检测。

模型概述
Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB是针对边缘计算设备或低算力设备(如用ARM推理)设计的实时超轻量级通用人脸检测模型,可以在低算力设备中如用ARM进行实时的通用场景的人脸检测推理。该PaddleHub Module的预训练数据集为WIDER FACE数据集,可支持预测,在预测时会将图片输入缩放为640 * 480。

代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.image as mpimg 
import paddlehub as hub
module = hub.Module(name="ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640")
# 待预测图片
test_img_path = ["./crowd1.jpg"]

img = mpimg.imread(test_img_path[0]) 

# 展示待预测图片
plt.imshow(img) 
plt.axis('off') 
plt.show()

input_dict = {"image": test_img_path}

# execute predict and print the result
results = module.face_detection(data=input_dict)
for result in results:
    print(result)


# 预测结果展示
img = mpimg.imread("./face_detector_640_predict_output/crowd1.jpg")
plt.imshow(img) 
plt.axis('off') 
plt.show()

效果:

百度AI攻略:paddlehub人脸检测_第1张图片

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