68dots_facealignment-master

68个点的人脸特征点检测 train and test

主要 demo 简介：

• to_train.py: 训练

• test.py: 测试

• hg_net.py: < Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation > 论文提出的 HourseglassNet

• fy_net.py: 实习公司前辈搭建的网络，原版本是 caffe，被我翻译了一版 pytorch

• deal300.py: 数据扩增和预处理，由于实际场景需要，把图片转换为黑白

• data_loader.py、test_data_loader.py: 数据载入, data_loader.py 与 test_data_loader.py 唯一区别：test_data_loader.py 比data_loader.py 多 return 了 img_name

训练思想：

• 训练网络主要输出两个分支：Heatmap（即预测出的人脸热图） 分支和68个特征点的分支

数据：

• 这里只上传了 1k 训练图片和 316 张测试图片

• 更多数据可前往300-w公开数据集下载：https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/300-W/

model：

• ./good_model 里有在20W+数据集上已训练好的 model

• 附上三张效果图片：

• 

• 如果想要效果更好的 model 可前往这里：https://github.com/1adrianb/face-alignment

• 可惜这里只给出了测试方法，并未给出训练方法

其他：

• fy_net 和 hg_net 的输入并不相同：fy_net 的输入是 128×128, hg_net 则是 256×256