This is the Linux app named SFD whose latest release can be downloaded as SFDsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Laden Sie diese App namens SFD mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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SFD
BESCHREIBUNG
S³FD (Single Shot Scale-invariant Face Detector) ist ein Echtzeit-Framework zur Gesichtserkennung, das mithilfe eines einzigen tiefen neuronalen Netzwerks Gesichter unterschiedlicher Größe mit hoher Genauigkeit verarbeiten kann. Das von Shifeng Zhang entwickelte S³FD führt eine skalenkompensierende Anker-Matching-Strategie und eine verbesserte Erkennungsarchitektur ein, wodurch es besonders effektiv für die Erkennung kleiner Gesichter ist – eine langjährige Herausforderung in der Gesichtserkennungsforschung. Das Projekt baut auf dem SSD-Framework in Caffe auf, mit auf Gesichtserkennungsaufgaben zugeschnittenen Modifikationen. Es umfasst Trainingsskripte, Evaluierungscode und vortrainierte Modelle, die bei gängigen Benchmarks wie AFW, PASCAL Face, FDDB und WIDER FACE hervorragende Ergebnisse erzielen. Das Framework ist auf Geschwindigkeit und Genauigkeit optimiert und eignet sich daher sowohl für die akademische Forschung als auch für praktische Anwendungen in der Computer Vision.
Eigenschaften
- Echtzeit-Gesichtserkennung mit einem einzigen tiefen neuronalen Netzwerk
- Überlegene Leistung bei der Erkennung kleiner Gesichter
- Basierend auf dem SSD-Framework mit maßgeschneiderten Verbesserungen
- Enthält vortrainierte Modelle und Benchmark-Evaluierungsskripte
- Unterstützt AFW-, PASCAL Face-, FDDB- und WIDER FACE-Datensätze
- Bietet Trainingsskripte mit Datenerweiterung und Ankerstrategien
Programmiersprache
MATLAB, Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/sfd.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.
