DeepAlignmentNetwork 项目下载及安装教程

DeepAlignmentNetwork 项目下载及安装教程

DeepAlignmentNetwork A deep neural network for face alignment 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepAlignmentNetwork

1. 项目介绍

DeepAlignmentNetwork 是一个用于人脸对齐的深度神经网络项目。该项目基于卷积神经网络（CNN），旨在实现鲁棒的人脸对齐。该项目已被 CVPR 2017 的 First Faces in-the-wild Workshop-Challenge 接受，并提供了参考实现。

2. 项目下载位置

项目代码托管在 GitHub 上，可以通过以下命令进行克隆：

git clone https://github.com/MarekKowalski/DeepAlignmentNetwork.git

3. 项目安装环境配置

3.1 环境要求

• Python 2.7
• Theano 0.9.0
• Lasagne 0.2
• OpenCV 3.1.0 或更新版本

3.2 安装步骤

1. 安装 Python 2.7：推荐使用 Anaconda 来安装 Python 2.7，因为它包含了大部分必要的库。

2. 安装依赖库：

   pip install Theano==0.9.0
   pip install https://github.com/Lasagne/Lasagne/archive/master.zip
   

3. 安装 OpenCV：可以从 Christoph Gohlke 的网站下载适合你系统的 OpenCV 安装包。

3.3 环境配置示例

4. 项目安装方式

1. 克隆项目：

   git clone https://github.com/MarekKowalski/DeepAlignmentNetwork.git
   cd DeepAlignmentNetwork
   

2. 下载预训练模型：

   项目提供了两个预训练模型，可以从 Dropbox 或 Google Drive 下载。下载后将模型文件放置在项目目录中。

3. 运行示例脚本：

   最简单的运行方式是使用 CameraDemo.py 脚本，该脚本可以对本地摄像头进行人脸跟踪。

   python CameraDemo.py
   

5. 项目处理脚本

5.1 CameraDemo.py

该脚本用于实时人脸跟踪，通过本地摄像头捕捉图像并进行人脸对齐。

5.2 TestSetPreparation.py

该脚本用于准备测试集，下载并提取 300W、LFPW、HELEN、AFW 和 IBUG 数据集到 /data/images/ 目录下。

5.3 DANtesting.py

该脚本用于执行实验，计算测试集的平均误差、AUC@0.08 分数和失败率。

5.4 MenpoEval.py

该脚本用于处理 Menpo 测试集，生成结果图像和 pts 文件。

通过以上步骤，你可以成功下载、安装并运行 DeepAlignmentNetwork 项目。

DeepAlignmentNetwork A deep neural network for face alignment 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepAlignmentNetwork