Face-Track-Detect-Extract 项目教程

Face-Track-Detect-Extract 项目教程

Face-Track-Detect-Extract 💎 Detect , track and extract the optimal face in multi-target faces (exclude side face and select the optimal face).项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Face-Track-Detect-Extract

1. 项目的目录结构及介绍

Face-Track-Detect-Extract 项目的目录结构如下：

Face-Track-Detect-Extract/
├── config/
│   ├── default.yaml
│   └── ...
├── data/
│   └── ...
├── models/
│   └── ...
├── src/
│   ├── detect.py
│   ├── track.py
│   ├── extract.py
│   └── ...
├── tests/
│   └── ...
├── README.md
└── requirements.txt

目录介绍

• config/: 存放项目的配置文件，如 default.yaml。
• data/: 存放项目所需的数据文件。
• models/: 存放预训练模型或模型相关的文件。
• src/: 存放项目的源代码文件，包括检测、跟踪和特征提取等模块。
• tests/: 存放测试代码文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 src/ 目录下，关键文件包括：

• detect.py: 用于人脸检测的脚本。
• track.py: 用于人脸跟踪的脚本。
• extract.py: 用于人脸特征提取的脚本。

启动文件介绍

• detect.py:

  • 功能：实现人脸检测功能。
  • 使用方法：通过命令行运行该脚本，传入相应的参数进行人脸检测。

• track.py:

  • 功能：实现人脸跟踪功能。
  • 使用方法：通过命令行运行该脚本，传入相应的参数进行人脸跟踪。

• extract.py:

  • 功能：实现人脸特征提取功能。
  • 使用方法：通过命令行运行该脚本，传入相应的参数进行人脸特征提取。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 config/ 目录下，关键文件为 default.yaml。

配置文件介绍

• default.yaml:
  • 功能：包含项目的默认配置参数，如检测模型路径、跟踪算法参数、特征提取参数等。
  • 使用方法：在启动脚本时，可以通过读取该配置文件来加载默认参数，也可以通过命令行参数覆盖默认配置。

配置文件示例：

detection:
  model_path: "models/detection_model.pth"
  threshold: 0.5
tracking:
  algorithm: "KCF"
  max_age: 10
extraction:
  model_path: "models/extraction_model.pth"
  feature_dim: 128

以上是 Face-Track-Detect-Extract 项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

Face-Track-Detect-Extract 💎 Detect , track and extract the optimal face in multi-target faces (exclude side face and select the optimal face).项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Face-Track-Detect-Extract