Table des matières
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SynergyNet（github）：https://github.com/choyingw/SynergyNet
Station B : https://www.bilibili.com/video/BV1Ph4y1k7LK/
1 Environnement Construction
J'utilise la plateforme AutoDL pour construire
Sélectionnez Mirror
PyTorch 1.9.0
Python 3.8 (ubuntu18.04)
Cuda 11.1
Installez d'autres packages :
pip install opencv-python
pip install scipy
pip install matplotlib
pip install cython
2 Installez SynergyNet
git clone https://github.com/choyingw/SynergyNet
cd SynergyNet
Remarques : Si vous ne parvenez pas à télécharger, accédez à github pour télécharger le package compressé, puis téléchargez, décompressez et installez
Ou utilisez Code Cloud pour télécharger :
git clone https://gitee.com/YFwinston/SynergyNet
cd SynergyNet
3 Téléchargez les fichiers associés
Les fichiers suivants doivent être téléchargés :
Si vous ne pouvez pas utiliser Google Drive, j'ai téléchargé les trois fichiers sur csdn, comme suit :
best.pth.tar : https://download.csdn.net/download/WhiffeYF/88175489
aflw2000-data.zip：https://download.csdn.net/download/WhiffeYF/88175374
3dmm-data.zip：https : //download.csdn.net/download/WhiffeYF/88175101
Téléchargez les fichiers aflw2000-data.zip et 3dmm-data.zip ci-dessus dans le dossier SynergyNet, puis décompressez-les.
Téléchargez best.pth.tar dans le dossier SynergyNet/pretrained
4 compiler
Compiler sous le répertoire SynergyNet
cd Sim3DR
./build_sim3dr.sh
cd ../FaceBoxes
./build_cpu_nms.sh
cd ..
5 épreuves
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