文件名称：tiny-faces-pytorch:在PyTorch中查找微小的面Kong
文件大小：30KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-22 13:16:45
deep-learning face-detection convolutional-neural-networks face-detection-application Python
小脸火炬 这是胡佩云的PyTorch实现。 在使用此代码库时，我们使用（并建议使用） Python 3.6+来减少痛苦（加上Python 3.6具有非常酷的功能）。 注意如果使用此代码，请务必引用Peiyun的CVPR论文和此仓库！ 此代码在WIDER Face数据集上提供了以下mAP结果： 环境 地图 简单的 0.902 中等的 0.892 难的 0.797 入门 克隆此存储库。 将WIDER Face数据集和注释文件下载到data/WIDER 。 使用pip install -r requirements.txt安装依赖项。 WIDERFace的数据目录应如下所示 - data - WIDER - README.md - wider_face_split - WIDER_train - WIDER
【文件预览】：
tiny-faces-pytorch-master
----models()
--------loss.py(3KB)
--------utils.py(5KB)
--------__init__.py(0B)
--------model.py(3KB)
----main.py(3KB)
----.pylintrc(89B)
----data()
--------WIDER()
----LICENSE(1KB)
----evaluate.py(4KB)
----trainer.py(4KB)
----requirements.txt(394B)
----.gitignore(1KB)
----Makefile(1KB)
----weights()
--------README.md(0B)
----README.md(2KB)
----utils()
--------k_medoids.py(2KB)
--------visualize.py(2KB)
--------nms.py(921B)
--------metrics.py(6KB)
--------dense_overlap.py(2KB)
--------cluster.py(5KB)
--------test_dense_overlap.py(1KB)
--------__init__.py(112B)
--------test_metrics.py(476B)
----datasets()
--------templates.json(2KB)
--------wider_face.py(8KB)
--------processor.py(12KB)
--------__init__.py(2KB)