文件名称：RetinaFace_Pytorch:用Pytorch重新实现RetinaFace
文件大小：2.6MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 12:21:19
RetinaFace_Pytorch 用Pytorch重新实现RetinaFace 安装 克隆和安装要求 $ git clone https://github.com/supernotman/RetinaFace_Pytorch.git $ cd RetinaFace_Pytorch/ $ sudo pip install -r requirements.txt 需要Pytorch版本1.1.0+和Torchvision 0.3.0+。 数据 下载Wideface数据集 从或下载注释（人脸边界框和五个人脸地标） 如下组织数据集目录： widerface/ train/ images/ label.txt val/ images/ label.txt test/ images/ label
【文件预览】：
RetinaFace_Pytorch-master
----requirements.txt(171B)
----dataloader.py(13KB)
----video_detect.py(4KB)
----assets()
--------test1.jpg(2.05MB)
--------3.jpg(176KB)
--------3_pose.jpg(278KB)
--------1.jpg(111KB)
----utils.py(7KB)
----README.md(3KB)
----pose_detect.py(10KB)
----torchvision_model.py(9KB)
----anchors.py(3KB)
----eval_widerface.py(4KB)
----pose()
--------test_on_video.py(7KB)
--------train_resnet50_regression.py(6KB)
--------train_alexnet.py(8KB)
--------__init__.py(0B)
--------datasets.py(19KB)
--------test_on_video_dlib.py(6KB)
--------detect_image.py(4KB)
--------test_resnet50_regression.py(5KB)
--------utils.py(4KB)
--------train_hopenet.py(8KB)
--------test_on_video_dockerface.py(7KB)
--------test_hopenet.py(6KB)
--------hopenet.py(6KB)
--------test_alexnet.py(6KB)
----detect.py(4KB)
----model.py(17KB)
----losses.py(10KB)
----train.py(7KB)