BlazeFace-PyTorch 开源项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

BlazeFace-PyTorch 项目是一个基于 PyTorch 的 BlazeFace 人脸检测模型的实现。项目的目录结构如下：

BlazeFace-PyTorch/
├── Anchors.ipynb           # 创建锚框并保存为二进制文件
├── Convert.ipynb          # 从 TFLite 模型加载权重并转换为 PyTorch 格式
├── Inference.ipynb        # 展示如何使用 BlazeFace 类进行人脸检测
├── LICENSE                # 项目许可证文件
├── README.markdown        # 项目自述文件
├── anchors.npy            # 锚框查找表
├── anchorsback.npy        # 锚框查找表（备用）
├── blazeface.pth           # 训练好的模型权重
├── blazeface.py           # 定义 BlazeFace 类
├── blazefaceback.pth       # 训练好的模型权重（备用）
└── images/                # 测试图像目录

• Anchors.ipynb: 使用 Jupyter Notebook 创建锚框，并将结果保存为 anchors.npy 文件。
• Convert.ipynb: 将 TFLite 模型的权重转换为 PyTorch 格式，并保存为 blazeface.pth 文件。
• Inference.ipynb: 展示如何使用转换后的模型权重进行人脸检测的示例。
• LICENSE: 项目使用的许可证信息。
• README.markdown: 项目的说明文件，包含项目的描述、使用方法和相关资源。
• anchors.npy 和 anchorsback.npy: 锚框数据文件，用于模型检测过程中的辅助计算。
• blazeface.pth 和 blazefaceback.pth: 训练好的模型权重文件。
• images/: 包含用于测试的图像文件。

2. 项目的启动文件介绍

在项目中，blazeface.py 是主要的启动文件，它定义了 BlazeFace 类，该类包含了加载模型权重、进行人脸检测和关键点定位的方法。

# 导入必要的库
import torch
import numpy as np
from .anchors import generate_anchors

# 定义 BlazeFace 类
class BlazeFace:
    def __init__(self, model_path='blazeface.pth'):
        # 初始化模型
        self.model = torch.load(model_path)
        # 生成锚框
        self.anchors = generate_anchors()

    def detect(self, image):
        # 执行人脸检测
        pass

    def get_landmarks(self, detection):
        # 获取人脸关键点
        pass

用户需要首先导入该类，并创建一个实例，然后调用 detect 方法传入图像进行人脸检测。

3. 项目的配置文件介绍

本项目没有专门的配置文件。所有的配置都是通过修改代码中的参数来完成。例如，在 blazeface.py 文件中，可以通过修改 __init__ 方法中的 model_path 参数来指定模型权重的路径。此外，用户可能需要根据实际情况调整图像的输入大小、置信度阈值等参数。