Peppa-Facial-Landmark-PyTorch安装与配置指南-优快云博客

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Peppa-Facial-Landmark-PyTorch安装与配置指南

Peppa-Facial-Landmark-PyTorch Facial Landmark Detection based on PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/Peppa-Facial-Landmark-PyTorch

1. 项目基础介绍

Peppa-Facial-Landmark-PyTorch 是一个基于 PyTorch 的面部特征点检测项目。它主要用于识别和定位人脸上的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这个项目是对原始 TensorFlow 实现 face_landmark 的 PyTorch 版本，并采用了更轻量的网络结构和数据集进行训练。

该项目主要使用的编程语言是 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

PyTorch: 用于构建和训练深度学习模型。
WingLoss: 一种用于面部特征点检测的自定义损失函数。
多尺度特征融合: 利用不同层次的特征图提高模型的准确性。
Headpose/Face Classification: 辅助训练，用于提高模型在不同姿态和表情下的鲁棒性。
LK 光流平滑: 在推理阶段用于改善视觉效果。
Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB: 用于演示的人脸检测器。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的计算机满足以下要求：

操作系统：Windows 10 或 Linux
PyTorch 1.2.0
OpenCV 4.1.2.30
Python 3.x

如果您的环境中没有安装上述依赖，请根据以下步骤进行安装。

详细安装步骤

安装 Python

如果您的系统中没有安装 Python，请访问 Python 官网下载并安装。
安装 PyTorch

访问 PyTorch 官网，根据您的系统和 Python 版本选择合适的安装命令。例如：
```
pip install torch torchvision torchaudio
```
安装 OpenCV

使用 pip 安装 OpenCV：
```
pip install opencv-python
```

克隆项目仓库

打开命令行，使用 git 克隆项目：

git clone https://github.com/ainrichman/Peppa-Facial-Landmark-PyTorch.git

准备数据集

将数据集放置在合适的目录下，目录结构应如下所示：

├── 300VW
│   ├── 001_annot
│   ├── 002_annot
│   ...
├── 300W
│   ├── 01_Indoor
│   └── 02_Outdoor
├── AFW
│   └── afw
├── HELEN
│   ├── testset
│   └── trainset
├── IBUG
│   └── ibug
├── LFPW
│   ├── testset
│   └── trainset

生成数据集 JSON 文件

修改 make_json.py 中的 data_dir 变量，使其指向您的数据集目录，然后运行该文件以生成训练和验证的 JSON 文件：
```
python make_json.py
```
开始训练

运行以下命令开始训练模型：
```
python train.py
```