PCN项目安装与配置指南

PCN项目安装与配置指南

FaceKit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fac/FaceKit

1. 项目基础介绍

PCN（Progressive Calibration Networks）项目是一个用于实时旋转不变人脸检测的开源项目。该项目基于2018年CVPR会议的一篇论文《Real-Time Rotation-Invariant Face Detection with Progressive Calibration Networks》。项目的主要目的是实现一个能够快速且准确地在不同旋转角度的图片中检测出人脸的算法。

主要编程语言：C++ 和 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• Progressive Calibration Networks（PCN）: 一种用于人脸检测的深度学习网络，能够逐步调整校准参数以适应不同的旋转角度。
• 卷积神经网络（CNN）: 用于图像特征提取。
• 非极大值抑制（NMS）: 用于筛选重叠的检测框，确保最终输出的人脸检测结果不重复。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux 或 Windows（推荐使用Linux环境）
• 编译器：C++ 14 或更高版本
• Python版本：3.x
• 必要的Python库：numpy, opencv-python
• 深度学习框架：TensorFlow 或 PyTorch（任选其一）

详细安装步骤

步骤 1：克隆项目仓库

打开终端（Linux）或命令提示符（Windows），执行以下命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/Jack-CV/PCN.git
cd PCN

步骤 2：安装依赖库

安装Python依赖库，可以使用pip：

pip install numpy opencv-python

步骤 3：安装深度学习框架

根据您选择的深度学习框架，安装TensorFlow或PyTorch。以下为安装TensorFlow的示例：

pip install tensorflow

或者，如果您选择PyTorch：

pip install torch torchvision

步骤 4：编译C++代码

切换到C++代码目录，并编译代码：

cd cpp
mkdir build
cd build
cmake ..
make

编译成功后，您应该会在build目录下找到生成的可执行文件。

步骤 5：运行示例代码

回到项目根目录，运行Python示例脚本：

python examples/example.py

以上步骤提供了一个基本的安装和配置指南，您可能需要根据实际环境调整部分步骤。如果遇到任何问题，请参考项目自带的README.md文件或查阅相关文档以获取更多信息。

FaceKit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fac/FaceKit