文件名称：VanillaCNN_faceLandmark:Vanilar-CNN脸部地标
文件大小：2.89MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-17 06:31:12
Python
这是一个预测人脸标志的项目（68分）。 Van Wu CNN的实现方法在论文Wu Wu和Tal Hassner，“使用经过调整的卷积神经网络进行面部地标检测”中描述，arXiv预印本arXiv：1511.04031，2015年11月12日。有关该项目的更多信息，请参见项目页面。 由Ishay Tubi撰写：ishay2b [at] gmail [dot] com 基于VanillaCNN的人脸地标定位 型号大小：3.3MB 速度：在i5-2.7GHz CPU上每面5毫秒 安装 将libdlib.a添加到您的项目lib路径 将face_lardmark.cpp添加到您的caffe项目示例文件夹中 OpenCV 用法 在CMakeLists.txt中设置Caffe和Dlib路径 CPP演示：./ face_lardmark Python演示：python face_landmark.
【文件预览】：
VanillaCNN_faceLandmark-master
----benchmark()
--------test.py(3KB)
----rotation_image.cpp(4KB)
----training()
--------train.sh(382B)
--------train.py(214B)
--------net2()
--------net1()
--------net_fanet8ss_inference()
--------README.md(151B)
----train()
--------adam_solver_5p.prototxt(303B)
--------trainMean.png(2KB)
--------train.sh(352B)
--------train.py(200B)
--------parseLog.py(1KB)
--------mainloop.py(14KB)
--------NormlizedMSE.py(4KB)
--------landmark_deploy_5p.prototxt(4KB)
--------adam_solver.prototxt(285B)
--------landmark_train.prototxt(5KB)
--------DataRow.py(55KB)
--------VanillaNoteBook.ipynb(144KB)
--------landmark_train_5p.prototxt(6KB)
--------trainSTD.png(2KB)
--------Demo.py(2KB)
----tools()
--------drawAlign.py(675B)
--------utils.py(3KB)
--------get68PtsList.py(2KB)
--------parseLog.py(1KB)
--------get_data.py(8KB)
--------plot_loss.py(1KB)
--------getHDF5.py(2KB)
----model()
--------net2()
--------net1()
--------net_fanet8ss_inference()
----testing()
--------test_output()
--------test.py(2KB)
--------test_images()
----result()
--------8.jpg(114KB)
--------2_result.jpg(52KB)
--------2.jpg(25KB)
--------8_result.jpg(169KB)
--------1.jpg(122KB)
--------4.jpg(96KB)
--------1_result.jpg(243KB)
--------7_result.jpg(281KB)
--------7.jpg(244KB)
--------4_result.jpg(147KB)
----vanilla-40()
--------model_5p()
--------model_68p()
----common()
--------landmark_augment.py(6KB)
--------NormlizedMSE.py(4KB)
--------landmark_helper.py(5KB)
--------__init__.py(0B)
--------landmark_input_datalayer.py(2KB)
--------batch_reader.py(9KB)
--------DataRow.py(55KB)
----caffe(26B)
----.gitignore(42B)
----face_cnn.cpp(3KB)
----CMakeLists.txt(856B)
----face_landmark.cpp(5KB)
----README.md(1KB)
----face_landmark.py(4KB)