## 一、数据集的整理
1. CelebA数据集的介绍：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html
2. 处理筛选CelebA人脸数据集的方法可以参考这个网页: https://www.jianshu.com/p/c1bc1e7f72a7
3. 筛选数据集的代码经过整理和测试、修改分别是process_label.py、image_classify.py、getFaceRect.py三个文件。image_classify中 dir = ".\Img\img_align_celeba\img_align_celeba"，这个Img文件夹来自CelebA数据集。数据集百度盘地址：https://pan.baidu.com/s/1eSNpdRG#list/path=%2F
## 二、Caffe for Python
1. 内容在mtcnn文件夹中
利用CelebA项目进行人脸相关深度模型的实验与学习.zip （26个子文件） 
projectcode30312 
noGlass.txt 1.99MB data noGlass.txt 1.99MB glass.txt 142KB README.txt 6KB glass.txt 142KB
getFaceRect.py 1KB image_classify.py 2KB mtcnn image 
fourpersons.jpg 78KB fourpersons_detect.jpg 155KB getFace.py 4KB model faceangle_mtcnn_Rnet.prototxt 3KB faceangle_mtcnn_Pnet.prototxt 2KB faceangle_mtcnn_Onet.caffemodel 1.49MB faceangle_mtcnn_Rnet.caffemodel 398KB faceangle_mtcnn_Pnet.caffemodel 28KB faceangle_mtcnn_Onet.prototxt 4KB tools.py 8KB tools_matrix.py 7KB Anno identity_CelebA.txt 3.07MB list_bbox_celeba.txt 5.61MB list_landmarks_align_celeba.txt 11.4MB list_attr_celeba.txt 25.29MB list_landmarks_celeba.txt 11.59MB .gitignore 87B process_label.py 1KB README.md 593B资源评论
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