面部美容预测器:深度学习模型用于预测图像中面部的美容分数。 领先于最新技术的最高18%(2019) 源码
面部美容预测器 基于FaceNet和MTCNN的深度学习模型,用于预测图像中人脸的美容分数。 CNN的表现比最新技术高出18%(2019)。 其中包括用于从图像生成特征的脚本,训练回归器以及用于基于gunicorn / gevent进行推理的异步服务器。 基于 要求: python 3.7 安装 pipenv install --dev 快速开始 下载数据集 下载数据集 下载FaceNet模型并将其压缩到data目录中 使用以下方法转换数据集: python scripts/convert_scut.py --db-dir python script
文件列表
facial-beauty-predictor-master.zip
(预估有个32文件)
facial-beauty-predictor-master
deploy.sh
207B
scripts
eval_hotornot.py
8KB
config.py
20B
train_regressor.py
8KB
utils.py
743B
convert_scut.py
3KB
compare_models.py
3KB
convert_tinder.py
1KB
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