dlib人脸检测无法捕获

Question

我一直在探索dlib在pythonapi上的人脸检测器。在我的数据集中的大多数图像上，它在大多数图像上的性能似乎比cv2稍好，所以我一直在图片场景中的多个人脸上使用它。在

通过dlib的python示例，似乎可以训练这些图像，但是我想知道是否有人建议如何确保最左边和最右边的两个面都是现成的检测到的？在

这是我在（https://images2.onionstatic.com/onionstudios/6215/original/600.jpg）上找不到所有6个面的图像

Answer 1

在我的经验中，Dlib不能很好地开箱即用模糊和轮廓面开箱。我建议用更多这类数据训练Dlib。在

Answer 2

Dlib有一个非常精确的面部探测器。正面（或不太好）的正面（或不太好）检测到。在

Seeta（https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine）可以更好地处理这些问题。但它不够精确。在

我还试着重新训练Dlib的面部探测器。其准确度远低于DLIB，召回率低于Seeta。所以，重新训练DLIB似乎不是个完美的主意。在