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facial-landmark-detection-hrnet:HRNet的TensorFlow实现,用于面部标志检测
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2021-05-05
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面部标志检测引擎 HRNet的TensorFlow实现,用于面部标志检测。 观看此演示视频: 。 特征 支持多个公共数据集:WFLW,IBUG等。 先进的模型架构:HRNet v2 数据扩充:随机缩放/旋转/翻转 模型优化:量化,修剪 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本,以进行开发和测试。 先决条件 正在安装 获取培训的源代码 # From your favorite development directory git clone --recursive https://github.com/yinguobing/facial-landmark-detection-hrnet.git 生成训练数据 有多个可用的公共面部标记数据集,可用于生成我们需要的训练热图。 对于此训练过程,图像将被放大。 第一步是将数据集转换为更易于处理的更均匀的分布。 您可以自己执行
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facial-landmark-detection-hrnet-master.zip (36个子文件)
facial-landmark-detection-hrnet-master
preprocessing.py 6KB
.gitignore 2KB
fmd
ds300w_lp.py 2KB
ds300vw.py 3KB
__init__.py 311B
universal.py 2KB
wflw.py 3KB
aflw2000_3d.py 2KB
helen.py 2KB
ds300w.py 2KB
lfpw.py 2KB
afw.py 2KB
mark_dataset
__init__.py 0B
util.py 3KB
dataset.py 3KB
data_pair.py 2KB
ibug.py 2KB
assets
face_model
variables
variables.index 39KB
variables.data-00000-of-00001 21.51MB
saved_model.pb 15.89MB
postprocessing.py 1KB
network.py 5KB
quantization.py 4KB
models
LICENSE 34KB
.gitmodules 189B
README.md 7KB
pruning.py 4KB
coreml_conversion.py 907B
mark_operator.py 6KB
dataset.py 8KB
evaluate.py 3KB
predict.py 5KB
docs
ms_marvel.gif 1.82MB
wechat.png 23KB
face_detector
callbacks.py 3KB
train.py 7KB
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