【项目实战课】基于Pytorch的RetinaFace人脸与关键点检测实战

欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的RetinaFace人脸与关键点检测实战》。

所谓项目实战课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解，可以采用直播或者录制视频的形式。与我们其他的系统性理论+实战的视频课专栏相比，每一次项目实战都由独立的老师完成，课程更加专注、时长更短、更轻量级，适合快速锻炼项目能力。

本次课程内容

人脸图像在计算机视觉领域中研究方向非常广，覆盖底层图像特征，目标检测与跟踪，图像分类和检索，图像滤波，图像分割，三维重建，风格迁移等方向。人脸检测是所有人脸算法的基础，其中小目标、大姿态与遮挡人脸检测是经典难题。

为了帮助大家掌握好经典的人脸检测算法的完整流程，我们开设了本次人脸检测项目实战课。本次课程为已经结束的直播，讲师为TensorSense，图像算法工程师，资深课程讲师，书籍作者。

经过剪辑后的课程总时长为320分钟，约5个半小时，各部分课程内容与时长如下：

部分	内容	时长(分钟)
No.1	内容简介	29
No.2	数据集介绍	14
No.3	数据集读取	70
No.4	模型模块解读	85
No.5	multibox损失解读	80
No.6	测试与推理	42

下面我们来简单看一下各部分的内容：

第1部分：人脸检测简介，介绍人脸检测问题定义，方法概览，以及难点，本部分内容可以免费收听。

第2部分：回顾常见的人脸检测数据集，重点是本次实战将会使用的数据集WiderFace，本部分内容可以免费收听。

第3部分：详细讲解WiderFace数据集的下载与代码读取，本部分内容可以免费收听。

第4部分：详细解读RetinaFace模型原理细节以及代码实战。

第5部分：详细讲解Multibox损失的原理以及代码实战。

第6部分：讲解如何测试Widerface验证集，如何使用单图进行推理，如何使用摄像头进行实时的人脸检测。

如何订阅

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课程详情如下：

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实战课讲师招募

为了进一步丰富有三AI生态的实战内容，欢迎有经验，有能力的讲师报名成为平台讲师：

讲师要求如下：

(1) 有多次人工智能领域教学经验，擅长演讲与教学。

(2) 有3年以上人工智能领域项目实战经验。

(3) 有三AI已有生态成员优先。

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