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Face_reg_app
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Face_reg_app/FaceFeatureExtractorAPI/checkpoints/README.md

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模型文件目录

此目录用于存放ONNX模型文件。

需要的模型文件

请将以下模型文件放置到此目录：

  1. faceboxesv2-640x640.onnx (约30MB)

    • 人脸检测模型
    • 基于FaceBoxes架构

  2. face_landmarker_pts5_net1.onnx (约1MB)

    • 人脸关键点检测模型（网络1）
    • 检测5个关键点：双眼、鼻尖、嘴角

  3. face_landmarker_pts5_net2.onnx (约1MB)

    • 人脸关键点检测模型（网络2）
    • 用于精细化关键点定位

  4. face_recognizer.onnx (约100MB)

    • 人脸特征提取模型
    • 输出512维特征向量

  5. model_gray_mobilenetv2_rotcls.onnx (约10MB)

    • 图像旋转角度分类模型
    • 检测0°/90°/180°/270°旋转

  6. fsanet-var.onnx (约2MB)

    • 人脸姿态估计模型VAR
    • 估计yaw和pitch角度

  7. fsanet-conv.onnx (约2MB)

    • 人脸姿态估计模型CONV
    • 用于姿态估计

模型来源

这些模型文件需要从原始FaceRegWeb项目的checkpoints目录复制。

如果没有这些文件，请联系项目维护者或参考原项目获取。

文件大小参考

总计约150MB左右的模型文件。

验证模型

确保所有模型文件都已正确放置后，可以运行以下命令验证：

python -c "import os; files=['faceboxesv2-640x640.onnx','face_landmarker_pts5_net1.onnx','face_landmarker_pts5_net2.onnx','face_recognizer.onnx','model_gray_mobilenetv2_rotcls.onnx','fsanet-var.onnx','fsanet-conv.onnx']; missing=[f for f in files if not os.path.exists(f'checkpoints/{f}')]; print('缺失文件:', missing) if missing else print('所有模型文件已就绪')"