YOLOv5 人脸检测与关键点定位项目安装与配置指南

YOLOv5 人脸检测与关键点定位项目安装与配置指南

yolov5_face_landmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov5_face_landmark

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目基础介绍

yolov5_face_landmark 是一个基于 YOLOv5 的人脸检测与关键点定位的开源项目。该项目在 YOLOv5 的基础上增加了关键点回归分支，能够同时检测人脸并定位人脸的关键点。

主要编程语言

该项目主要使用 Python 进行开发。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术和框架

• YOLOv5: 一个流行的目标检测框架，用于检测人脸。
• PyTorch: 深度学习框架，用于模型的训练和推理。
• OpenCV: 用于图像处理和显示结果。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统已经安装了以下软件和库：

• Python 3.x
• Git
• CUDA（如果使用GPU）

安装步骤

1. 克隆项目仓库

首先，使用 Git 克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/xialuxi/yolov5_face_landmark.git
cd yolov5_face_landmark

2. 创建虚拟环境（可选）

为了隔离项目依赖，建议创建一个虚拟环境：

python -m venv yolov5_env
source yolov5_env/bin/activate  # 在Windows上使用 `yolov5_env\Scripts\activate`

3. 安装依赖库

安装项目所需的 Python 依赖库：

pip install -r requirements.txt

4. 下载预训练模型

项目中提供了预训练模型，您可以从以下链接下载并放置在项目目录中：

链接: https://pan.baidu.com/s/1zjPIF2NZ9CGtB2iUCox6hw
密码: j83n

5. 运行测试

您可以使用以下命令来测试项目是否安装成功：

python detect_one.py --source path_to_your_image.jpg

这将使用预训练模型检测图像中的人脸并显示关键点。

配置说明

• hyp.scratch.yaml: 配置文件，包含关键点损失的超参数。
• yolo.py: 主要代码文件，包含关键点回归的计算。
• face_datasets.py: 人脸数据读取方式，数据格式参考 YOLOv5 的格式。
• loss.py: 关键点回归的损失计算。

通过以上步骤，您应该能够成功安装并运行 yolov5_face_landmark 项目。如果在安装过程中遇到任何问题，请参考项目的 GitHub 页面或提交 Issue 寻求帮助。

yolov5_face_landmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov5_face_landmark