文件名称：RetinaFace_Pytorch.rar
文件大小：296.21MB
文件格式：RAR
更新时间：2023-06-12 11:37:32
人脸检测代码
适应小人脸检测的最新人脸检测代码，pytorch实现可以直接运行尤其是密集人脸检测准确度极高和无遗漏，属于轻量级人脸检测的模型
【文件预览】：
RetinaFace_Pytorch
----.git()
--------info()
--------objects()
--------HEAD(23B)
--------description(73B)
--------packed-refs(203B)
--------config(316B)
--------index(3KB)
--------refs()
--------hooks()
--------logs()
----outimage()
--------4.jpg(1.14MB)
--------11.jpg(584KB)
--------14.jpg(1.01MB)
--------12.jpg(903KB)
--------13.jpg(1.52MB)
--------3.jpg(1.44MB)
--------6.jpg(1.46MB)
--------10.jpg(1.03MB)
--------1.jpg(769KB)
--------7.jpg(1.38MB)
--------9.jpg(1.59MB)
--------2.jpg(1.87MB)
--------8.jpg(2.01MB)
--------5.jpg(1.26MB)
----requirements.txt(181B)
----model()
--------model.pt(113.51MB)
----dataloader.py(13KB)
----video_detect.py(4KB)
----assets()
--------test1.jpg(2.05MB)
--------3.jpg(176KB)
--------3_pose.jpg(278KB)
--------1.jpg(111KB)
----testimage()
--------4.jpg(12.7MB)
--------3.JPG(6.76MB)
--------11.jpg(3.24MB)
--------6.JPG(6MB)
--------14.jpg(6.05MB)
--------12.jpg(5.41MB)
--------13.jpg(6.86MB)
--------10.jpg(3.22MB)
--------7.jpg(1.93MB)
--------9.jpg(6.87MB)
--------1.JPG(6.54MB)
--------2.jpg(2.13MB)
--------8.jpg(10.74MB)
--------5.jpg(3.22MB)
----utils.py(7KB)
----README.md(3KB)
----__pycache__()
--------torchvision_model.cpython-36.pyc(9KB)
--------anchors.cpython-36.pyc(3KB)
--------losses.cpython-36.pyc(5KB)
--------utils.cpython-36.pyc(5KB)
--------model.cpython-36.pyc(16KB)
--------eval_widerface.cpython-36.pyc(3KB)
----pose_detect.py(10KB)
----torchvision_model.py(10KB)
----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(20KB)
--------test_on_video_dlib.py(6KB)
--------detect_image.py(4KB)
--------test_resnet50_regression.py(6KB)
--------utils.py(4KB)
--------train_hopenet.py(9KB)
--------test_on_video_dockerface.py(7KB)
--------test_hopenet.py(6KB)
--------hopenet.py(7KB)
--------test_alexnet.py(6KB)
----测试说明.txt(482B)
----detect.py(4KB)
----model.py(17KB)
----losses.py(10KB)
----train.py(7KB)