- UNet
- DenseUNet
CelebA, CelebAMask-HQ, Figaro为开源数据集
- CelebA
- CelebAMask-HQ
- Figaro
- Our
- SpringFace
- SpringHair
- https://github.com/ItchyHiker/Hair_Segmentation_Keras
- https://github.com/TropComplique/FaceBoxes-tensorflow
- pytorch 1.0.1
- cudatoolkit 8.0
- opencv 3.1.0
- pillow 6.0
- tensorboardx 1.8
- tensorflow 1.13.1
- torchvision 0.2.2
- dlib 19.17 (可选)
python scripts/main.py --model=unet train --dataset=CelebAMaskHQ --num-epochs=100 --batch-size=4 --lr=0.01 --iters-eval=10000 --save-path=model/unet.pth
python scripts/main.py --model=unet train --dataset=CelebA --resize=200 --num-epochs=100 --batch-size=32 --lr=0.01 --iters-eval=10000 --save-path=model/unet.pth
Figaro中图片大小不一致，所以需要crop成一样的size
python scripts/main.py --model=unet train --dataset=Figaro --resize=200 --crop-size=200x150 --num-epochs=100 --batch-size=32 --lr=0.01 --iters-eval=10000 --save-path=model/unet.pth
ColorJitter, RandomHorizontalFlip, RandomRotate
python scripts/main.py --model=unet train --dataset=Figaro --resize=200 --crop-size=200x150 --argument --num-epochs=100 --batch-size=32 --lr=0.01 --iters-eval=10000 --save-path=model/unet.pth
python scripts/main.py --gpu=0 --model=unet train --dataset=Figaro --resize=200 --crop-size=200x150 --train-val-rate=0.8 --argument --num-epochs=100 --batch-size=32 --lr=0.01 --iters-eval=10000 --save-path=model/unet.pth
python scripts/main.py --gpu 0 1 --model=unet train --dataset=Figaro --resize=200 --crop-size=200x150 --train-val-rate=0.8 --argument --num-epochs=100 --batch-size=32 --lr=0.01 --iters-eval=10000 --save-path=model/unet.pth
python scripts/main.py --gpu 0 --model=unet --load-path=model/unet.pth train --dataset=Figaro --resize=200 --crop-size=200x150 --train-val-rate=0.8 --argument --num-epochs=100 --batch-size=32 --lr=0.01 --iters-eval=10000 --save-path=model/unet.pth
python scripts/main.py --gpu 0 1 --model=denseunet --load-path=model/denseunet.pth test --image=test.jpg --save=result.jpg
python scripts/main.py --gpu 0 1 --model=denseunet --load-path=model/denseunet.pth test --image=test.jpg --resize=300 --save=result.jpg
python scripts/main.py --gpu 0 1 --model=denseunet --load-path=model/denseunet.pth test --image=test.jpg --resize=300 --save=result.jpg --remove-small-area
目前分别实现了faceboxes和dlib两种检测方式，faceboxes效果更好
faceboxes 来自于FaceBoxes-tensorflow, 需要下载训练好的模型
dlib需要安装 conda install -c menpo dlib
python scripts/main.py --gpu 0 1 --model=denseunet --load-path=model/denseunet.pth test --image=test.jpg --resize=300 --save=result.jpg --remove-small-area --detector=faceboxes
python scripts/main.py --gpu 0 1 --model=denseunet --load-path=model/denseunet.pth test --video=test.avi --resize=300 --save=result.avi --remove-small-area --detector=faceboxes
按q退出
python scripts/main.py --gpu 0 1 --model=denseunet --load-path=model/denseunet.pth test --video=0 --resize=300 --save=result.avi --remove-small-area --detector=faceboxes
!!
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