文件名称：欧拉公式求圆周率的matlab代码-PFLD-Pytorch-Landmarks:我对PFLD论文“实用的面部地标检测器”的非正式实施，用于实
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更新时间：2024-06-12 07:48:23
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欧拉公式求长期率的matlab代码实用面部地标检测器 我使用Pytorch进行的“实用面部地标检测器”的非官方实现，用于实时地标检测和头部姿势估计。 演示版 如何安装 $ pip3 install -r requirements.txt # Note that it can be run on lower versions of Pytorch so replace the versions with yours 从源代码安装opencv和dnn（可选） opencv dnn和haar级联都用于面部检测，如果要使用haar级联，则可以跳过此部分。 sudo apt update && sudo apt install -y cmake g++ wget unzip wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/master.zip wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/master.zip unzip
【文件预览】：
PFLD-Pytorch-Landmarks-master
----euler_angles.py(7KB)
----.gitignore(2KB)
----generate_dataset.py(12KB)
----visualization.py(6KB)
----requirements.txt(104B)
----data()
--------WFLW()
--------SetPreparation.py(9KB)
----model()
--------Loss.py(2KB)
--------DepthSepConv.py(2KB)
--------BottleneckResidual.py(3KB)
--------model.py(6KB)
----utils.py(4KB)
----README.md(4KB)
----camera_demo.py(5KB)
----test.py(6KB)
----dataset.py(4KB)
----face_detector()
--------deploy.prototxt.txt(27KB)
--------res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel(10.17MB)
--------haarcascade_frontalface_default.xml(908KB)
--------face_detector.py(2KB)
----checkpoint()
--------logging(21KB)
--------model_weights()
--------README.md(143B)
----train.py(10KB)