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ADLD:通过潜在特征域进行无约束的面部动作单元检测
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2021-05-28
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ADLD 该存储库实施ADLD的训练和测试,用于无。 该存储库提供了PyTorch中论文的实现 入门 安装 此代码已通过PyTorch 0.4.0和Python 2.7进行了测试 克隆此仓库: git clone https://github.com/ZhiwenShao/ADLD cd ADLD 数据集 按照文件夹“ data / list”的列表文件中显示的路径,将和放入文件夹“ dataset”中 前处理 对人脸图像进行相似度转换: 我们在提供使用 for EmotioNet注释的地标。 地标注释文件中的每一行对应于49个面部地标位置(x1,y1,x2,y2 ...)。 将这些注释文件放入文件夹“数据集” 可以在文件夹“ data / imgs / EmotioNet / optimization_set / N_0000000001 /”中找到已处理图像的示例。 cd d
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ADLD-master.zip (19个子文件)
ADLD-master
util.py 5KB
train.py 26KB
test.py 6KB
pre_process.py 4KB
data_list.py 3KB
dataset
face_transform.py 3KB
write_AU_weight.py 594B
EmotioNet
optimization_set
N_0000000001
N_0000000001_00003.jpg 64KB
README.md 2KB
lr_schedule.py 1KB
network.py 8KB
data
imgs
EmotioNet
optimization_set
N_0000000001
N_0000000001_00003.jpg 14KB
list
BP4D_val_path.txt 559KB
BP4D_train_path.txt 2.21MB
reflect_49.txt 137B
emotioNet_test_path.txt 659KB
emotioNet_train_path.txt 7.78MB
emotioNet_val_path.txt 659KB
BP4D_test_path.txt 470KB
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