【亲测免费】 FaceXLib 安装与使用指南

1. 项目的目录结构及介绍

当你克隆FaceXLib仓库到本地后, 你会看到以下的主要目录结构:

facexlib/
├── facexlib/
│   ├── basicsr/
│   │   └── ... (BasicsR库的相关代码)
│   ├── common/
│   │   ├── configs.py
│   │   ├── models.py
│   │   └── ... (常用工具和模型定义)
│   ├── data/
│   │   ├── datasets.py
│   │   └── ... (数据集相关的加载器和预处理器)
│   ├── detection/
│   │   └── ... (人脸检测的相关函数和模型)
│   ├── face restoration/
│   │   └── ... (面部修复方法)
│   ├── landmarks/
│   │   └── ... (人脸关键点定位的算法)
│   ├── recognition/
│   │   └── ... (人脸识别的功能)
│   ├── tracking/
│   │   └── ... (跟踪面部移动的功能)
│   └── utils/
│       └── ... (辅助函数和工具类)
├── inference/
│   └── ... (用于推理的脚本和示例)
├── scripts/
│   └── ... (用于训练和测试的脚本)
└── tools/
    └── ... (辅助工具如配置检查等)

主要目录说明：

• basicsr: 包含了BasicSR项目中的代码，BasicSR是另一个用于超分辨率图像增强的库。

• common: 公共函数集合，包括配置管理、网络架构定义等。

• data: 数据集管理，涵盖了不同类型的图像处理和数据加载器。

• detection, landmarks, recognition, tracking: 这些目录分别对应了面部分析的核心功能区，例如人脸检测、关键点定位、人脸识别以及追踪。

• inference: 内置了一些方便使用的脚本来进行实时预测或评估。

• scripts: 存放自动化执行的脚本，比如训练新模型或者在测试数据上运行。

• tools: 辅助性的工具，可能包括数据预处理、模型分析等功能。

2. 项目的启动文件介绍

通常，在inference目录下会存在一个或多个可执行脚本（如test.py），这些脚本允许你对已有的模型进行快速的评估或推断。例如：

# inference/test.py 示例框架
if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--checkpoint_path', default='path_to_model.pth', help="Model checkpoint path")
    parser.add_argument('--input_dir', default='path/to/input/images', help="Directory containing input images")
    parser.add_argument('--output_dir', default='path/to/output/', help="Output directory")
    
    args = parser.parse_args()

    model = FaceAnalyzer(args.checkpoint_path)  # 初始化你的模型实例
    img_list = glob.glob(os.path.join(args.input_dir, '*.jpg'))
    for img_path in img_list:
        result = model.predict(img_path)  # 对每张图片进行预测
        
    print("Inference completed.")

此脚本提供了输入路径，输出路径以及预先训练好的模型位置以供使用。

3. 项目的配置文件介绍

FaceXLib中配置文件通常位于common/configs.py，包含了各种模型设置和训练细节。以下是一些基本字段的例子：

# common/configs.py 示例片段
def get_config():
    config = edict()  # 使用edict来创建嵌套字典更简单
    
    config.dataset = {
        'name': 'CelebA',
        'image_size': 256,
        'batch_size': 32,
        'num_workers': 4
    }

    config.model = {
        'name': 'resnet18',
        'pretrained': True,
        'dropout_rate': 0.5
    }
    
    return config

通过这样的方式，你可以轻松地更改数据集名称、批量大小、模型类型或其参数。这样可以定制训练环境来适应不同的任务需求。