timesler/facenet-pytorch

Implement alternative detection algorithms

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#74 aperta il 16 apr 2020

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Descrizione

As highlighted in #10, the current MTCNN design is appropriate for the project while a single detection method is implemented, but with multiple, it makes more sense to separate the return of bounding boxes and confidences from the cropping of images.

Should also think about returning facial landmarks to implement face alignment following detection.

Retinaface is probably the best option to start with.

Guida contributor

Direzione di ricerca
Inizia esaminando l'implementazione MTCNN attuale nel repository, concentrandoti su come vengono restituiti i bounding box e le confidenze (vedi issue #10). Quindi, ricerca Retinaface e le sue implementazioni PyTorch esistenti. Considera di rifattorizzare la pipeline di rilevamento per separare l'output dei bounding box/confidenze dal ritaglio dell'immagine e, opzionalmente, aggiungi la previsione dei landmark per l'allineamento del volto.
Tech stack
pythonpytorch
Dominio
ai
Tipo issue
Funzionalità
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
3
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
3-5 giorni
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Nuova
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Abbastanza chiara
Prerequisiti
PythonPyTorch
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
30