【文件属性】：
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：2021-05-04 18:34:39
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)