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szad670401 / HyperLandmark

Deep Learning Based Free Mobile Real-Time Face Landmark Detector. Contact:jack-yu-business@foxmail.com
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What‘s the training data? #41

Closed Rock-100 closed 5 years ago

Rock-100 commented 5 years ago

Hi, it's cool! I wonder what's the training data you used to train the 106 points model?

panda-lab commented 5 years ago

data labeled by ourself

XhqGlorry11 commented 5 years ago

@lsy17096535 你好,感谢你们提供高质量的landmark detector,非常棒的效果.最近也看了你们写的论文.论文中提供了一个链接可以下载一个apk,请问: 1.注意到论文中的apk检测结果也是106个点,那个apk中的模型和这里开源的apk中的是相同的吗? 2.论文中的数据和测试结果是在什么数据集上训练得到的? 谢谢.

panda-lab commented 5 years ago

那一版跟这个repo中的模型一样，但是采用了不同的跟踪算法，平滑算法，效果有一些差异。

XhqGlorry11 commented 5 years ago

@lsy17096535 谢谢.注意到论文那一版的demo中也是显示的106个点.,再请问论文那一版的模型是使用这个repo中的数据集训练的还是使用300w/aflw的数据训练的?

XhqGlorry11 commented 5 years ago

@lsy17096535 另外,论文中提交的各项数据指标对应的模型,是在什么数据集上训练得到的?

panda-lab commented 5 years ago

模型是在300W加上我们增强之后的数据训练的

XhqGlorry11 commented 5 years ago

@lsy17096535 谢谢,你指的增强是指在300w本身数据通过crop一类的增强,还是说加了新的数据的增强?

panda-lab commented 5 years ago

请看原文

XhqGlorry11 commented 5 years ago

@lsy17096535 谢谢.注意到原文中提及对于aflw数据集没有做增强,对于300w做了旋转和随机遮挡,我理解这些增强不会改变数据关键点的数量(68个).为什么在论文的demo中检测结果出现了100多个点的检测结果呢?是用了其他的更多关键点的数据吗?

panda-lab commented 5 years ago

106点主要是用来与商业化landmark比较，采用了106点的数据。