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face_landmark:一种基于机翼损失和多任务学习的简单人脸对齐方法
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2021-05-09
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注意:计划将代码移植到pytorch,希望干净的代码可以对我们有所帮助。 face_landmark 基于tensorflow2.0的简单人脸识别方法 介绍 这是tensorflow2.0分支,如果您需要在tf1上工作,请切换到分支tf1,它仍然可以工作。 它简单而灵活,可以通过机翼损失训练,多任务学习以及基于头姿势和脸部属性(眼睛状态和嘴巴状态)的数据增强来进行训练。 我建议您可以尝试其他项目,包括人脸检测和关键点,并进行了一些优化,您可以在进行检查。 如果您对此有疑问,请与我联系。 :) 演示图片: 这个gif来自github.com/610265158/Peppa_Pig_Face_Engine,但它是相同的模型:) 预训练模型: shufflenetv2_1.0 tflite不好,需要重新训练,可悲的是,我需要更多时间。 (代码rt7p) shufflenetv2_
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face_landmark-master.zip (31个子文件)
face_landmark-master
vis.py 3KB
figures
tmp_screenshot_18.08.20192.png 350KB
tools
__init__.py 0B
convert_to_tflite.py 1KB
train.py 4KB
LICENSE 11KB
make_json.py 5KB
.gitignore 40B
train_config.py 3KB
lib
core
model
mobilenet
simpleface.py 8KB
__init__.py 0B
shufflenet
simpleface.py 7KB
__init__.py 0B
shufflenet.py 7KB
shufflenet_plus.py 16KB
__init__.py 20B
api
keypoint.py 3KB
__init__.py 0B
__init__.py 0B
base_trainer
__init__.py 0B
net_work.py 7KB
dataset
augmentor
augmentation.py 16KB
visual_augmentation.py 5KB
__init__.py 0B
headpose.py 3KB
dataietr.py 15KB
__init__.py 0B
helper
logger.py 505B
init.py 1KB
__init__.py 20B
README.md 4KB
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dilikong
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