facexlib

Английский |简体中文

---

Facexlib стремится обеспечить готовые к использованию функции, связанные с лицом, на основе современных методов SOTA с открытым исходным кодом.
Доступны только контрольные коды Pytorch. Для обучения или точной настройки, пожалуйста, обратитесь к их оригинальным репозиториям, перечисленным ниже.
Обратите внимание, что мы просто предоставляем коллекцию этих алгоритмов. Вам нужно обратиться к их первоначальным лицензиям для вашего предполагаемого использования.

Если Facexlib полезен в ваших проектах, пожалуйста, помогите в этом репо. Спасибо?
Другие рекомендуемые проекты: ▶ ️ Реал-эсрган ▶ ️ GFPGAN ▶ ️ Basicsr

---

Функции

Функция	Источники	Оригинальная лицензия
Обнаружение	Pytorch_retinaface	Грань
Выравнивание	Адаптивавинглосс	Apache 2.0
Признание	Insightface_pytorch	Грань
Диапазон	Face-parsing.pytorch	Грань
Маттинг	Modnet	CC 4.0
Вонзаться	глубокая головка	Apache 2.0
Отслеживание	Сортировка	GPL 3.0
Оценка	Hyperiqa	-
Утилит	Помощник по восстановлению лица	-

? Демонстрация и учебные пособия

? Зависимости и установка

• Python> = 3,7 (рекомендовать использовать Anaconda или Miniconda)
• Pytorch> = 1,7
• Вариант: NVIDIA GPU + CUDA

Установка

pip install facexlib

Предварительно обученные модели

Он автоматически скачивает предварительно обученные модели при первом выводе.
Если ваша сеть не является стабильной, вы можете загрузить заранее (может с другими инструментами загрузки) и поместить их в папку: PACKAGE_ROOT_PATH/facexlib/weights .

Лицензия и подтверждение

Этот проект выпущен по лицензии MIT.

? Контакт

Если у вас есть какие -либо вопросы, откройте проблему или напишите [email protected] .

Расширять