README.md

    face parsing

    人脸区域分割

    项目介绍

    注意:该项目不包括人脸检测部分,人脸检测项目地址:https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3

    • 图片示例:
      image

    • 视频示例:
      video

    项目配置

    • 作者开发环境:
    • Python 3.7
    • PyTorch >= 1.5.1

    数据集

    • The CelebAMask-HQ dataset is available for non-commercial research purposes only.
    • You agree not to reproduce, duplicate, copy, sell, trade, resell or exploit for any commercial purposes, any portion of the images and any portion of derived data.
    • You agree not to further copy, publish or distribute any portion of the CelebAMask-HQ dataset. Except, for internal use at a single site within the same organization it is allowed to make copies of the dataset.
    
    • 数据集制作
      下载数据集并解压,然后运行脚本 prepropess_data.py,生成训练用的mask,注意脚本内相关参数配置。

    预训练模型

    提供512,256两种分辨率的预训练模型。

    项目使用方法

    步骤1:生成训练数据

    • 目前建议输出2种样本分辨率 512 和 256 (提供512,256两种分辨率的预训练模型),分辨率太小返回原图尺寸时会出现掩码锯齿状,需要后处理解决。
      注意训练、推理脚本也要做相应的分辨率对应设置。
    • 运行脚本:prepropess_data.py (注意脚本内相关参数配置 )

    步骤2:模型训练

    • 根目录下运行命令: python train.py (注意脚本内相关参数配置 )

    步骤3:模型推理

    • 根目录下运行命令: python inference.py (注意脚本内相关参数配置 )

    项目简介

    人脸分割,pytorch ,BiSeNet

    发行版本

    当前项目没有发行版本

    贡献者 1

    开发语言

    • Python 100.0 %