HRNet的TensorFlow版本实现，应用于面部标志检测，项目名为facial-landmark-detection-hrnet

面部标志检测引擎 HRNet的TensorFlow实现，用于面部标志检测。 观看此演示视频： 。 特征 支持多个公共数据集：WFLW，IBUG等。 先进的模型架构：HRNet v2 数据扩充：随机缩放/旋转/翻转 模型优化：量化，修剪 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 正在安装 获取培训的源代码 # From your favorite development directory git clone --recursive https://github.com/yinguobing/facial-landmark-detection-hrnet.git 生成训练数据 有多个可用的公共面部标记数据集，可用于生成我们需要的训练热图。 对于此训练过程，图像将被放大。 第一步是将数据集转换为更易于处理的更均匀的分布。 您可以自己执行