文件名称：PFLD:PFLD的实用面部地标检测器的实现，请参阅https
文件大小：6.42MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 12:17:56
deep-learning euler-angles landmark-localization pfld-tensorflow Python
带有tensorflow的PFLD实现 这是对的开放式surce程序引用，如果发现任何错误或不正确的地方，您可以在问题中注意到它并提出请求，很高兴收到您的建议。 感谢@lucknote帮助修复现有的错误。 数据集 WFLW数据集 含有10000面（7500用于训练和2500，用于测试）与98个完全手动注释的地标。 训练和测试图像[ ] [] WFLW人 培训与测试 训练 ： $ python data/SetPreparation.py $ train.sh 使用张量板，打开一个新的终端 $ tensorboard --logdir=./checkpoint/tensorboard/ 测试： $ python test.py 结果： 样本图片： 样本gif： 错误修复 增加了用于计算欧拉角预测损失的代码。 修复了内存泄漏错误： 该代码存在一个缺陷，即在训练过程中我会计
【文件预览】：
PFLD-master
----euler_angles.py(14KB)
----train_model.py(16KB)
----data()
--------sample_imgs()
--------log0.txt(51KB)
--------Mirror98.txt(284B)
--------SetPreparation.py(9KB)
----train.sh(575B)
----requirement.txt(793B)
----model2.py(26KB)
----tools()
--------emotion_compress.py(768B)
--------frame_cut.py(1KB)
----utils.py(5KB)
----README.md(2KB)
----.idea()
--------misc.xml(404B)
--------workspace.xml(24KB)
--------deployment.xml(410B)
--------inspectionProfiles()
--------PFLD.iml(431B)
--------modules.xml(260B)
----mtcnn()
--------det2.npy(392KB)
--------det1.npy(27KB)
--------det3.npy(1.49MB)
--------detect_face.py(31KB)
----camera.py(4KB)
----generate_data.py(3KB)
----euler_angles_utils.py(5KB)
----test_model.py(3KB)
----docker()
--------docker_run.sh(78B)
--------docker.sh(179B)