文件名称：PRNet_PyTorch:PyTorch 1.1.0中PRNet的培训和推理代码
文件大小：40.46MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-30 09:12:34
3d-reconstruction face-alignment Python
PRNet PyTorch 1.1.0 这是一个非官方的pytorch实施PRNET的，因为没有一个完整的生成和训练码数据集。 作者：Samuel Ko，mjanddy。 更新日志 @日期：2019.11.13 @notice ：mj已在加载uv map中修复了一个重要错误。 原始的uv_map.jpg已翻转，因此此处使用* .npy可以解决此问题。 感谢 ！ @日期：2019.11.14 @notice ：推断阶段已上传，预训练模型可在results/latest.pth 。 感谢 ！ 诺蒂斯 由于在图像阅读器中用cv2.imread替换了默认的PIL.Imgae ， cv2.imread您需要对your_python_path/site-packages/torch/utils/tensorboard/summary.py tensorboard包进行一些修改。 您应该做的
【文件预览】：
PRNet_PyTorch-master
----config()
--------config.py(597B)
----docs()
--------image()
----face3d()
--------mesh()
--------morphable_model()
--------__init__.py(49B)
--------mesh_numpy()
----inference.py(8KB)
----tools()
--------prnet_loss.py(2KB)
--------WLP300dataset.py(3KB)
----model()
--------resfcn256.py(7KB)
--------__init__.py(555B)
----train.py(5KB)
----results()
--------latest.pth(36.02MB)
----.idea()
--------vcs.xml(180B)
--------modules.xml(308B)
----requirements.txt(142B)
----TestImages()
--------original1.jpg(8KB)
--------original.jpg(6KB)
----test_data()
--------obama_uv_posmap.jpg(4KB)
--------test_obama.npy(768KB)
--------obama_origin.jpg(9KB)
----api.py(3KB)
----README.md(4KB)
----utils()
--------estimate_pose.py(3KB)
--------cv_plot.py(3KB)
--------utils.py(6KB)
--------generate_posmap_300WLP.py(5KB)
--------rotate_vertices.py(364B)
--------losses.py(6KB)
--------uv_data()
--------BFM_UV.mat(761KB)