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计算机毕业设计--基于深度学习技术（Yolov11、v8、v7、v5）算法的高效人脸检测模型设计与实现（含Github代码+Web端在线体验界面）

article 2025/2/24 20:53:12

基于深度学习技术（Yolov11、v8、v7、v5）算法的高效人脸检测模型

Yolo算法应用之《基于Yolo的花卉识别算法模型设计》，请参考这篇CSDN作品👇

计算机毕业设计–基于深度学习技术（Yolov11、v8、v7、v5）算法的高效花卉识别算法模型设计与实现（含Github代码+GUI+Web端在线体验界面）

✨ 图像人脸检测（模型训练基于WIDERFace数据集 - 3万张图）

在这里插入图片描述

✨ 模型使用演示视频

人脸识别演示视频

✨ 人脸检测在线体验地址

👇

Web端在线体验地址：✅访问这里进行图像修复在线体验✅

在线体验地址已经集成了训练好的模型，您只需点击选择使用的模型即可！
☝

在这里插入图片描述

模型研究背景

随着信息技术的飞速发展，人脸检测在安防监控、门禁系统、人机交互、智能交通等众多领域有着广泛且重要的应用。传统人脸检测方法在复杂场景下存在精度与速度的瓶颈，难以满足日益增长的实时性与准确性需求。深度学习技术的兴起，尤其是Yolo算法，凭借其在目标检测任务中的卓越性能，为高效人脸检测带来了新的突破。它能够快速处理图像，实现端到端的检测，大幅提高检测效率。然而，直接应用Yolo算法于人脸检测，仍面临着诸如人脸尺度变化大、姿态多样、遮挡情况复杂等挑战。因此，研究基于深度学习Yolo算法的高效人脸检测模型，旨在克服上述难题，进一步提升人脸检测的性能，以适应更复杂多变的实际应用场景。

模型设计说明

本课题设计的模型以Yolo（You Only Look Once）各系列算法为基础，其核心优势在于将目标检测任务视为回归问题，通过单次前向传播直接预测边界框坐标和类别概率，大大提高了检测速度，适合实时应用场景。

在模型架构设计上，对原始Yolo网络进行了针对性优化。首先，为了更好地捕捉人脸特征，对骨干网络进行了调整，选用轻量级且具有强特征提取能力的模块并添加了GSConv_slimneck卷积，在减少计算量的同时保持特征表达能力。其次，针对人脸尺度变化的特点，改进了特征金字塔结构，在不同通道上添加了CBAM注意力机制以增强不同尺度特征图之间的信息融合，使模型能够更准确地检测不同大小的人脸。

在训练过程中，采用了大规模的公开人脸数据集WIDER FACE进行预训练，以学习通用的人脸特征。同时，收集特定场景下的人脸数据进行微调，使模型适应实际应用场景。为了提升模型的泛化能力，使用了数据增强技术，如随机翻转、旋转和缩放等，扩充训练数据的多样性。

在损失函数设计上，综合边界框回归损失、置信度损失和类别损失，通过加权平衡各部分损失，引导模型在不同方面的准确学习。在推理阶段，模型能够快速处理输入图像，输出人脸的位置和置信度，实现高效的人脸检测。

交互应用系统开发

该项目基于训练完成的模型，开发了基于BS结构的Web前后端系统交互界面（Web端样式同在线体验连接）

提示： 本科生做深度学习毕业设计是比做一个系统更容易通过答辩与毕业的，学校对本科生掌握深度学习知识的程度不高，只需要能大致讲述出模型的设计流程，并在论文中写清楚即可。
另外，本科生做深度学习的项目一般不能纯做算法（因为老师清楚本科生并不具备单独研究算法的能力），所以应该以算法+应用为主，因此一定需要一个为算法配套的可视化交互程序（Web端或者GUI桌面应用程序）。为此，该项目基于Web前后端设计了一款配套应用，这样论文研究主体（算法）+应用（Web端）都有，完全满足毕业设计要求。

模型性能指标测试

包括平均精度（Average Precision，AP）、平均平均精度（Mean Average Precision，mAP）、准确率（Precision）、召回率（Recall）、定位误差（Localization Error）等指标的评估。如果你是在私有数据集上训练的模型，那么上述测试数据需要在自己训练过的模型上才能完成指标测试，相关测试请联系作者（联系方式见文末）

🚀 算法模型获取

GiuHub链接：https://github.com/zxx1218/faceDetect
Gitee链接：内容同GitHub，稍后上传

PS：如果通过GitHub访问项目，需要挂梯子。但是注意请不要通过“加速通道”访问，因为我的代码常有更新，加速通道中的项目版本可能较老

📦：widerFace数据集本身不属于yolo数据集结构，将其转为yolo数据集结构过程较为繁琐，本项目提供训练模型的原始数据文件，如需也请联系作者。联系方式见文末

运行要求

运行算法与Web前端需要 Python >= 3.9
项目提供在 widerFace 数据集训练好的模型，建议使用带有Nvidia（英伟达）系列的显卡（例如常见的GeForce 1060、3050、3090、4090、5090等都是Nvidia系列的）
如果电脑没有合适的显卡也可使用该模型（需通过内存加载模型并丢给CPU进行推理计算，推理速度会慢很多）

⚡️模型所需环境配置及使用方法（Windows / Linux / Mac均适用）

环境配置

方式一：使用conda安装环境

# 从github上Clone项目（需要你安装了git工具）
git clone https://github.com/zxx1218/faceDetect.git

# 使用conda创建环境
conda create -n facedetect python=3.9
conda activate facedetect

# 安装依赖
cd to/your/path/faceDetect
pip install -r requirements.txt

方式二：使用Docker部署项目

# 联系作者咨询，联系方式在文末

算法模型使用（包括软件界面及控制台命令）

方式一：启动Web端应用（Web端框架自带移动端页面自适应）

* 效果同上述在线体验连接

部署好项目后启动web端使用如下命令（会启动在127.0.0.1:xxxx的本机环回地址下，图中示例为9095端口)

python main.py

回车后会自动启动Web服务，在控制台看到如下信息代表成功启动，在浏览器打开弹出的URL即可👇
在这里插入图片描述

🔧 如何自己训练模型?

训练自己想要的定制化检测模型只需准备好针对需要修复图片的同类型图片数据即可，具体训练方式请咨询作者

作者联系方式：

VX：Accddvva
QQ：1144968929
Github提供训练好的模型文件以及调用该文件进行检测的测试代码（Github开源代码中不含模型定义源码以及训练代码，只提供可供测试的模型文件，拉取Git代码后安装环境可进行测试）
该项目完整代码 + 详细环境配置（如有需要可提供模型远程部署）+ Web端 + 处理过的数据集 + 训练方式 == 价格100RMB
如果你的电脑没有合适的GPU，或需要自行训练私有数据而自己的GPU显存不够，作者另提供GPU服务器短期（3个月内）免费使用服务，免费提供24G显存+64G内存云服务器（可使用Vscode、OpenSSH、PuTTY、Xshell、SecureCRT、MobaXterm等远程工具连接）

另外提供一些模型训练可用的公开数据集供参考

人脸：链接：https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans
制作机构：Tero Karras, Samuli Laine, Timo Aila 和 NVIDIA 的研究人员制作-内含约4万张训练图片
自然场景：链接：http://places2.csail.mit.edu/download.html
制作机构：斯坦福大学和微软研究院共同制作-内含180万张训练图片
街景：链接：http://opendata.paris.fr/explore/dataset/photos-de-rue-a-paris/
制作机构：巴黎市政府
建筑：链接：https://github.com/shannontian/facade-parsing
官方网站：CMP Facade Database
数据集共享平台：https://www.vision.ee.ethz.ch/datasets_extra/facade/
制作机构：Czech Technical University in Prague (捷克技术大学)