文件名称：matlab人脸匹配代码-S3FD.PyTorch:S3FD的高性能PyTorch实现
文件大小：3.11MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 12:09:41
系统开源
matlab人脸匹配代码PyTorch中的S3FD 的实现。 可以在Caffe中找到官方代码。 WIDER人脸表现 子集 原始咖啡 PyTorch实施 简单的 93.7％ 94.1％ 中等的 92.4％ 92.9％ 难的 85.2％ 85.4％ 成分 [√]上限背景标签 [√]尺度补偿锚匹配策略 [√]规模可比的框架 内容 安装 根据您的环境进行安装。 克隆此存储库。 我们将克隆目录称为$S3FD_ROOT 。 git clone https://github.com/luuuyi/S3FD.PyTorch.git 编译nms： ./make.sh 注意：我们目前仅支持PyTorch-0.4.0和Python 3+。 训练 下载数据集，将图像放在此目录下： $S3FD_ROOT /data/WIDER_FACE/images 将WIDER FACE注释转换为VOC格式或下载，将其放在以下目录中： $S3FD_ROOT /data/WIDER_FACE/annotations 从下载VGG预训练模型，并将其放在以下目录中： $S3FD_ROOT /weights 使用WIDER FACE
【文件预览】：
S3FD.PyTorch-master
----data()
--------__init__.py(125B)
--------WIDER_FACE()
--------wider_voc.py(4KB)
--------PASCAL()
--------config.py(302B)
--------config_s3fd.py(430B)
--------FDDB()
--------data_augment.py(8KB)
--------AFW()
----train_s3fd.sh(224B)
----layers()
--------functions()
--------__init__.py(48B)
--------modules()
----models()
--------__init__.py(0B)
--------faceboxes.py(5KB)
--------s3fd.py(7KB)
----LICENSE(11KB)
----test_s3fd_wider.py(9KB)
----utils()
--------nms_wrapper.py(935B)
--------nms()
--------__init__.py(0B)
--------timer.py(1KB)
--------box_utils.py(14KB)
--------logging.py(1KB)
--------build.py(5KB)
----README.md(3KB)
----train_s3fd.py(7KB)
----demo()
--------0_Parade_marchingband_1_465.jpg(130KB)
--------train1.jpg(120KB)
--------test5.jpg(99KB)
--------test3.jpg(87KB)
--------0_Parade_marchingband_1_147.jpg(98KB)
--------0_Parade_marchingband_1_139.jpg(90KB)
--------test2.jpg(660KB)
--------0_Parade_marchingband_1_78.jpg(201KB)
--------train2.jpg(114KB)
--------test4.jpg(110KB)
--------train4.jpg(146KB)
--------test.jpg(361KB)
--------demo_s3fd.py(9KB)
--------test1.jpg(149KB)
--------0_Parade_marchingband_1_149.jpg(141KB)
--------demo.jpg(143KB)
--------train3.jpg(126KB)
----test_s3fd.sh(233B)
----make.sh(105B)