人脸分割算法

SegFace人脸分割模型

• AAAI 2025论文
• 分割人脸相关信息，比如五官，头发，脖子等区域

训练数据

• LaPa

数据集一共有22176张彩色图像，以及对应的标签图像和关键点信息文件，其中训练集有18176张图像，占比82%；验证集有2000张图像，占比9%；测试集有2000张图像，占比9%。可视化结果，如题图所示。

• CelebAMask-HQ

是一个大规模人脸图像数据集。该数据集包含 3 万张从 CelebA 数据集中挑选的高分辨率人脸图像。
每个图像都有对应 CelebA 的人脸属性的分割掩码。 CelebAMask-HQ 的 mask 大小为 512 × 512，共有 19 类属性特征，包括皮肤、鼻子、眼睛、眉毛、耳朵、嘴巴、嘴唇、头发、帽子、眼镜、耳环、项链、脖子、布等面部部位和装饰配件

开源地址

• CelebAMask-HQ和LaPa两个模型（一个G左右）都跑了，从效果上看，都还行。区别在于CelebAMask-HQ训练的模型，会存在多人脸在一起时，会多分。而LaPa模型则不会。
  

Xseg分割模型

• Xseg分割模型
• 这是一款专门进行人像分割的算法模型，提供onnx模型，70M
• 他可以很好的进行人脸分割，但是对于戴眼镜，口罩这种，就只会分割人脸皮肤和五官，效果还是比较准的