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Facial Landmark Detection with HRNet: A TensorFlow Implementation

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简介：
本项目采用TensorFlow实现HRNet模型进行面部关键点检测，适用于人脸识别和表情识别等领域。提供高效准确的关键点定位。 面部标志检测引擎HRNet的TensorFlow实现适用于多种公共数据集如WFLW、IBUG等。该模型采用了先进的架构——HRNet v2，并通过随机缩放、旋转及翻转等方式进行数据扩充，同时支持量化与修剪以优化模型性能。 为了在本地计算机上运行该项目并用于开发和测试，请按照以下说明操作： 先决条件 安装所需的软件 获取源代码 从您喜欢的开发目录中克隆仓库： git clone --recursive https://github.com/yinguobing/facial-landmark-detection-hrnet.git 生成训练数据：可使用多个公共面部标记数据集来创建我们所需要的训练热图。在这一过程中，图像会被放大处理。首先需要将原始数据集转换为更容易操作且分布更均匀的形式。您可以自行执行此步骤。

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  • Facial Landmark Detection with HRNet: A TensorFlow Implementation
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    本项目采用TensorFlow实现HRNet模型进行面部关键点检测，适用于人脸识别和表情识别等领域。提供高效准确的关键点定位。 面部标志检测引擎HRNet的TensorFlow实现适用于多种公共数据集如WFLW、IBUG等。该模型采用了先进的架构——HRNet v2，并通过随机缩放、旋转及翻转等方式进行数据扩充，同时支持量化与修剪以优化模型性能。 为了在本地计算机上运行该项目并用于开发和测试，请按照以下说明操作： 先决条件 安装所需的软件 获取源代码 从您喜欢的开发目录中克隆仓库： git clone --recursive https://github.com/yinguobing/facial-landmark-detection-hrnet.git 生成训练数据：可使用多个公共面部标记数据集来创建我们所需要的训练热图。在这一过程中，图像会被放大处理。首先需要将原始数据集转换为更容易操作且分布更均匀的形式。您可以自行执行此步骤。
     
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