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# 模型文件目录
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此目录用于存放ONNX模型文件。
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## 需要的模型文件
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请将以下模型文件放置到此目录：
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1. **faceboxesv2-640x640.onnx** (约30MB)
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- 人脸检测模型
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- 基于FaceBoxes架构
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2. **face_landmarker_pts5_net1.onnx** (约1MB)
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- 人脸关键点检测模型（网络1）
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- 检测5个关键点：双眼、鼻尖、嘴角
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3. **face_landmarker_pts5_net2.onnx** (约1MB)
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- 人脸关键点检测模型（网络2）
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- 用于精细化关键点定位
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4. **face_recognizer.onnx** (约100MB)
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- 人脸特征提取模型
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- 输出512维特征向量
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5. **model_gray_mobilenetv2_rotcls.onnx** (约10MB)
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- 图像旋转角度分类模型
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- 检测0°/90°/180°/270°旋转
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6. **fsanet-var.onnx** (约2MB)
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- 人脸姿态估计模型VAR
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- 估计yaw和pitch角度
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7. **fsanet-conv.onnx** (约2MB)
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- 人脸姿态估计模型CONV
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- 用于姿态估计
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## 模型来源
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这些模型文件需要从原始FaceRegWeb项目的checkpoints目录复制。
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如果没有这些文件，请联系项目维护者或参考原项目获取。
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## 文件大小参考
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总计约150MB左右的模型文件。
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## 验证模型
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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：
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```bash
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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')"
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```
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