SynergyNet(头部姿态估计 Head Pose Estimation)复现 demo测试
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- 1 环境搭建
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SynergyNet(github):https://github.com/choyingw/SynergyNet
1 环境搭建
我用的AutoDL平台搭建
选择镜像
PyTorch 1.9.0
Python 3.8(ubuntu18.04)
Cuda 11.1

安装其它包:
pip install opencv-python
pip install scipy
pip install matplotlib
pip install cython
2 安装 SynergyNet
git clone https://github.com/choyingw/SynergyNet
cd SynergyNet
备注:如果无法下载,就到github中下载压缩包,然后上传解压安装
3 下载相关文件
需要下载如下文件:

如果你无法使用google drive,我把这三个文件都上传到了csdn中,如下:
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
将上面的aflw2000-data.zip,3dmm-data.zip上传到SynergyNet文件夹下,然后解压

将best.pth.tar上传到SynergyNet/pretrained文件夹下

4 编译
在SynergyNet目录下编译
cd Sim3DR./build_sim3dr.sh

cd ../FaceBoxes./build_cpu_nms.shcd ..

5 测试
在在SynergyNet目录下输入
python singleImage.py -f img


测试自己的图片
python singleImage.py -f img/1.png


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