facial-landmarks-98-detection-0001

ユースケースと概要説明

これは、HRNet アプローチに基づく 2D 顔ランドマーク検出ネットワークです。画像内の顔に対しネットワークはランドマークを検出します (以下の画像を参照)。ランドマークには 98 のキーポイントがあります。

データセット (トレーニングと検証) - 内部

ネットワークは、WiderFace および VGG2 サブセットをベースとしたカスタム・データセットでトレーニングおよび検証されます。

例

仕様

メトリック

値

NME

0.1323

GFlops

0.6

MParams

9.66

ソース・フレームワーク

PyTorch*

入力

名前: input.1、形状: 1, 3, 64, 64。B, C, H, W 形式の入力画像。
説明:

  • B - バッチサイズ

  • C - チャネル数

  • H - 画像の髙さ

  • W - 画像の幅 予想される色の順序は BGR です。

出力

最終出力は、98 個のキーポイントの位置ヒートマップを含む、形状 1, 98, 16, 16 のブロブ 3851 です。非最大抑制アルゴリズムによって除外された位置には、否定値が割り当てられています。

デモの使い方

Open Model Zoo が提供する次のデモでこのモデルを使用して、その機能を確認できます。