PFLD pytorch Download - PFLD pytorch Source Code Download

PFLD pytorch

ular piton

1.0.0

Unduh

PFLD-PYTORCH

Implementasi PFLD Detektor landmark wajah praktis oleh Pytorch.

1. Pasang persyaratan

pip3 install -r requirements.txt

2. Dataset

Unduh dataset WFLW

Landmark wajah yang lebih luas di-The-Wild (WFLW) adalah dataset wajah baru yang diusulkan. Ini berisi 10000 wajah (7500 untuk pelatihan dan 2500 untuk pengujian) dengan 98 landmark beranotasi manual sepenuhnya.

WFLW Pelatihan dan pengujian gambar [Google Drive] [Baidu Drive]
WFLW menghadapi anotasi
Unzip di atas dua paket dan taruh di ./data/WFLW/
Pindahkan Mirror98.txt ke WFLW/WFLW_annotations

$ cd data 
$ python3 SetPreparation.py

3. Pelatihan & Pengujian

pelatihan :

$ python3 train.py

Gunakan Tensorboard, buka terminal baru

 $ tensorboard  --logdir=./checkpoint/tensorboard/

Pengujian:

$ python3 test.py

4. Hasil:

5. Pytorch -> onnx -> ncnn

Pytorch -> onnx

python3 pytorch2onnx.py

onnx -> ncnn

cara membangun: https: //github.com/tencent/ncnn/wiki/how-to-build

 cd ncnn/build/tools/onnx
./onnx2ncnn pfld-sim.onnx pfld-sim.param pfld-sim.bin

Sekarang Anda dapat menggunakan pfld-sim.param dan pfld-sim.bin di ncnn:

ncnn::Net pfld;
pfld.load_param( " path/to/pfld-sim.param " );
pfld.load_model( " path/to/pfld-sim.bin " );

cv::Mat img = cv::imread(imagepath, 1 );
ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(img.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, img.cols, img.rows, 112 , 112 );
const float norm_vals[ 3 ] = { 1 / 255 . f , 1 / 255 . f , 1 / 255 . f };
in.substract_mean_normalize( 0 , norm_vals);

ncnn::Extractor ex = pfld.create_extractor();
ex.input( " input_1 " , in);
ncnn::Mat out;
ex.extract( " 415 " , out);