文件名称：retinaface-pytorch:这是一个retinaface-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型
文件大小：7.11MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-26 08:44:59
Python
Retinaface：人脸检测模型在Pytorch当中的实现 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 Easy Medium Hard Widerface-Train Retinaface_mobilenet0.25.pth Widerface-Val 1280x1280 89.76% 86.96% 74.69% Widerface-Train Retinaface_resnet50.pth Widerface-Val 1280x1280 94.72% 93.13% 84.48% 注意事项 本库下载过来可以直接进行预测，已经在model_data文件夹下存放了Retinaface_mobilenet0.25.pth文件，可用于预测。 如果想要使用基于resnet50的retinaface请下载Retinaface_resnet50.pth进行预测。 所需环境 p
【文件预览】：
retinaface-pytorch-master
----retinaface.py(7KB)
----video.py(1KB)
----widerface_evaluate()
--------ground_truth()
----Vision_for_anchors.py(4KB)
----img()
--------street.jpg(437KB)
--------timg.jpg(169KB)
----FPS_test.py(4KB)
----logs()
--------README.md(27B)
----data()
--------README.md(33B)
----test.py(621B)
----nets()
--------retinaface.py(6KB)
--------retinaface_training.py(12KB)
--------mobilenet025.py(2KB)
--------layers.py(5KB)
----train.py(8KB)
----evaluation.py(13KB)
----predict.py(1019B)
----LICENSE(1KB)
----model_data()
--------mobilenetV1X0.25_pretrain.tar(3.65MB)
--------Retinaface_mobilenet0.25.pth(1.71MB)
----README.md(5KB)
----常见问题汇总.md(20KB)
----utils()
--------anchors.py(2KB)
--------box_utils.py(9KB)
--------config.py(952B)