https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/detection/RetinaFace
0.环境
mxnet-cu90 @ file:mxnet_cu90-1.2.0-py2.py3-none-manylinux1_x86_64.whl
Cython==0.29.21
easydict==1.9
numpy==1.14.6
opencv-python==4.4.0.44
环境配置步骤:
git clone https://github.com/deepinsight/insightface.git
cd insightface/RetinaFace
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple mxnet_cu90-1.2.0-py2.py3-none-manylinux1_x86_64.whl
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Cython==0.29.21 \
easydict==1.9 \
numpy==1.14.6 \
opencv-python==4.4.0.44
make

这篇博客详细介绍了如何复现官方的RetinaFace人脸检测模型。首先,作者提供了环境配置步骤,包括模型和数据的准备。模型部分提到了ImageNet的ResNet50和ResNet152模型,并提供了下载链接。数据部分,提到了WIDERFACE原始数据集和标签数据的获取。之后,博主指导如何按照官方格式组织数据。最后,博主提到如果环境配置正确,直接运行特定指令即可开始Resnet50的训练,并会输出配置信息。
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