Índice
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SynergyNet（github）：https://github.com/choyingw/SynergyNet
Estação b: https://www.bilibili.com/video/BV1Ph4y1k7LK/
1 Construção Ambiental
Eu uso a plataforma AutoDL para construir
Selecione Espelho
PyTorch 1.9.0
Python 3.8 (ubuntu18.04)
Cuda 11.1
Instale outros pacotes:
pip install opencv-python
pip install scipy
pip install matplotlib
pip install cython
2 Instale o SynergyNet
git clone https://github.com/choyingw/SynergyNet
cd SynergyNet
Observações: Se você não conseguir fazer o download, acesse o github para baixar o pacote compactado, faça upload, descompacte e instale
Ou use Code Cloud para baixar:
git clone https://gitee.com/YFwinston/SynergyNet
cd SynergyNet
3 Baixe arquivos relacionados
Os seguintes arquivos precisam ser baixados:
Se você não consegue usar o Google Drive, carreguei todos os três arquivos no csdn, da seguinte maneira:
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
Carregue o aflw2000-data.zip, 3dmm-data.zip acima para a pasta SynergyNet e descompacte
Carregue best.pth.tar para a pasta SynergyNet/pretrained
4 compilar
Compile no diretório SynergyNet
cd Sim3DR
./build_sim3dr.sh
cd ../FaceBoxes
./build_cpu_nms.sh
cd ..
5 testes
Entre no diretório SynergyNet
python singleImage.py -f img
teste suas próprias fotos
python singleImage.py -f img/1.png
