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Deep Learning/Facial Landmark

COFW Dataset 여는 방법 matlab 파일을 python으로 여는 방법으로 가장 흔히 검색되는 코드는 아래와 같다. from scipy import io mat = io.loadmat('./COFW_train_color.mat') 문제는 이 방식이 에러를 낸다는 점이다. v7.3 files 저쩌구라하면서 에러를 낸다. 해결방법을 여기에서 찾을 수 있었다. import cv2, h5py import numpy as np f = h5py.File('./COFW_train_color.mat', 'r') bboxed = f['bboxesTr'] images = f['IsTr'] keypoints = f['phisTr'] idx = 399 images = images[0] image_ref = images[idx] image = f[im.. 더보기
Facial Landmark Dataset 정리 구글링을 통해 사용가능한 데이터셋들을 긁어모아봤다. 랜드마크 검출 모델에 관심있는 사람들에게 이 글이 검색되길 바란다. 1. http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/CNN_FacePoint.htm 13,466 개의 학습용 이미지(LPW - 5,590, NET - 7,876)와 2,551 개의 테스트용 이미지(BioID - 1,521, LFPW - 1,030)를 다운받을 수 있다. 양눈의 동공 좌표, 코 끝 좌표, 입술의 양끝 좌표, 총 5개의 좌표를 제공한다. 이미지 자체를 다운받을 수 있어서 바로 사용할 수 있다. 2. https://neerajkumar.org/databases/lfpw/ 총 1,432개의 이미지(LFPW - Labeld Face Parts in the Wil.. 더보기
얼굴에서 랜드마크를 추출하는 모델을 만들어보자 사진(또는 동영상)을 입력받으면 얼굴 영역을 찾은 뒤 Landmark를 추출해내는 모델을 만들어 보려고 한다. 그리고 추출한 Landmark를 기반으로 얼굴의 방향 추적 기능과 시선추적 기능까지 추가해볼 생각이다. 여기에 더해 안드로이드폰에서 돌아갈 수 있도록 모델 배포까지 목표로 삼았다. 시간 나는대로 틈틈히 찾아보고 정리하다보면 만족할만한 결과물이 나올 거라 생각한다. 우선 보면서 따라해볼 수 있는 사이트나 공부에 도움될만한 사이트들을 정리해봤다. [빵형의 개발도상국] https://www.youtube.com/channel/UC9PB9nKYqKEx_N3KM-JVTpg/videos 1.1 고양이 얼굴 인식 - https://www.opentutorials.org/module/3811/22896 1.2.. 더보기

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