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dlib-models 快速上手3 条命令跑通人脸年龄预测【免费下载链接】dlib-modelsTrained model files for dlib example programs.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/dlib-modelsdlib-models 是 dlib 示例程序配套的官方预训练模型仓库里面放着约 20 个 bzip2 压缩的模型文件覆盖人脸检测、年龄与性别分析、ImageNet 图像分类。读完本文你会解压、编译并运行一个真实的人脸年龄预测样例拿到形如face#0 - age prediction: 32 years old的输出。 先看结果一行年龄预测长什么样终态效果长这样。程序对一张含人脸的照片做完检测与推理后终端打印face#0 - age prediction: 32 years old [92.5%]years old前面的数字是预测年龄模型输出 0–80 共 81 个年龄档方括号内是该档的置信度。多张人脸会依次打印face#0、face#1……下面按顺序复现这一行。 动手前的准备清单已安装 dlib 库示例代码#include dlib/dnn.h需要其头文件与编译好的库C11 编译器g 或 clang 均可bzip2解压工具磁盘空间本次要用的年龄模型压缩后 9.8M整个仓库约 790M一张正面人脸清晰的测试照片下文称face.jpg⚡ 最短路径实操5 分钟跑通年龄预测为什么挑年龄预测依赖最轻只需 2 个模型文件加 1 个 cpp。第一步克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/dlib-models cd dlib-models第二步解压 2 个模型文件示例通过deserialize从当前目录读入dnn_age_predictor_v1.dat年龄模型和shape_predictor_5_face_landmarks.dat5 点关键点模型用于人脸对齐所以要把两者放到同一目录cd age-predictor bzip2 -d dnn_age_predictor_v1.dat.bz2 bzip2 -d ../shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2 cp ../shape_predictor_5_face_landmarks.dat .注意bzip2 -d解压后会删除原压缩包想保留就加-k。第三步一条命令编译示例g -stdc11 dnn_age_predictor_v1_ex.cpp -o age_predictor -ldlib -lpthread第四步对照片预测年龄./age_predictor --predict-age face.jpg没检测到人脸时程序不打印任何内容属于正常情况。dlib-models 模型速查表模型文件大小(压缩)用途关键指标mmod_human_face_detector.dat.bz2679KCNN 人脸检测训练集含 ImageNet、WIDER 等dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz221M人脸识别LFW 平均误差 0.9938face_recognition_densenet_model_v1.dat.bz22.5M人脸识别LFW 96.1%taguchi_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz221M人脸识别偏日系人脸LFW 0.9895shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz262M68 点人脸关键点ibug 300-W 训练禁商用shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz25.5M5 点关键点7198 张脸训练dnn_age_predictor_v1.dat.bz29.8M年龄预测ResNet-1081 个年龄档dnn_gender_classifier_v1.dat.bz2505K性别分类LFW 约 97.3%resnet50_1000_imagenet_classifier.dnn.bz284MImageNet 1000 类分类top-1 77.3% / top-5 93.4%vit-s-16_stable_imagenet_1k.dat.bz290M图像分类Top-1 99.76%Stable ImageNet-1Khighres_colorify.dnn.bz2.001/.002 分卷153M图像上色223 层约 4170 万参数其余还有犬种检测mmod_dog_hipsterizer18M、车辆前后端检测3.6M/3.7M、CIFAR-10 自监督 ResNet-5091M测试 88.25%和 DCGAN 人脸合成22M。常见坑与许可问题Cannot open file 报错两个 .dat 文件都从当前工作目录读取确认它们和你运行./age_predictor的目录一致。68 点关键点模型禁止商用它基于 ibug 300-W 数据集训练许可不允许用在商业产品里商用请换 5 点模型或先咨询数据集方。上色模型怎么解压highres_colorify.dnn.bz2.001/.002是同一个 bz2 文件切成的两半先cat合并成一个 .bz2再执行bzip2 -d。编译时找不到 dlib 头文件先装 dlib 并确保头文件在包含路径里示例还要求 C11 标准。表里的准确率别当生产指标97.3%、0.9938 等都是 LFW 等 benchmark 上的成绩实际效果取决于你的人脸照片质量。下一步可以做什么年龄预测跑通后替换成 68 点模型可以获得更精细的关键点再配合dlib_face_recognition_resnet_model_v1做认出这个人或直接用 ResNet-50 模型接你自己的图像分类任务。每个模型的训练细节数据集、架构、指标都写在该仓库的 README 里遇到疑问回那里查即可。【免费下载链接】dlib-modelsTrained model files for dlib example programs.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/dlib-models创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 dlib-models 快速上手：3 条命令跑通人脸年龄预测
dlib-models 快速上手3 条命令跑通人脸年龄预测【免费下载链接】dlib-modelsTrained model files for dlib example programs.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/dlib-modelsdlib-models 是 dlib 示例程序配套的官方预训练模型仓库里面放着约 20 个 bzip2 压缩的模型文件覆盖人脸检测、年龄与性别分析、ImageNet 图像分类。读完本文你会解压、编译并运行一个真实的人脸年龄预测样例拿到形如face#0 - age prediction: 32 years old的输出。 先看结果一行年龄预测长什么样终态效果长这样。程序对一张含人脸的照片做完检测与推理后终端打印face#0 - age prediction: 32 years old [92.5%]years old前面的数字是预测年龄模型输出 0–80 共 81 个年龄档方括号内是该档的置信度。多张人脸会依次打印face#0、face#1……下面按顺序复现这一行。 动手前的准备清单已安装 dlib 库示例代码#include dlib/dnn.h需要其头文件与编译好的库C11 编译器g 或 clang 均可bzip2解压工具磁盘空间本次要用的年龄模型压缩后 9.8M整个仓库约 790M一张正面人脸清晰的测试照片下文称face.jpg⚡ 最短路径实操5 分钟跑通年龄预测为什么挑年龄预测依赖最轻只需 2 个模型文件加 1 个 cpp。第一步克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/dlib-models cd dlib-models第二步解压 2 个模型文件示例通过deserialize从当前目录读入dnn_age_predictor_v1.dat年龄模型和shape_predictor_5_face_landmarks.dat5 点关键点模型用于人脸对齐所以要把两者放到同一目录cd age-predictor bzip2 -d dnn_age_predictor_v1.dat.bz2 bzip2 -d ../shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2 cp ../shape_predictor_5_face_landmarks.dat .注意bzip2 -d解压后会删除原压缩包想保留就加-k。第三步一条命令编译示例g -stdc11 dnn_age_predictor_v1_ex.cpp -o age_predictor -ldlib -lpthread第四步对照片预测年龄./age_predictor --predict-age face.jpg没检测到人脸时程序不打印任何内容属于正常情况。dlib-models 模型速查表模型文件大小(压缩)用途关键指标mmod_human_face_detector.dat.bz2679KCNN 人脸检测训练集含 ImageNet、WIDER 等dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz221M人脸识别LFW 平均误差 0.9938face_recognition_densenet_model_v1.dat.bz22.5M人脸识别LFW 96.1%taguchi_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz221M人脸识别偏日系人脸LFW 0.9895shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz262M68 点人脸关键点ibug 300-W 训练禁商用shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz25.5M5 点关键点7198 张脸训练dnn_age_predictor_v1.dat.bz29.8M年龄预测ResNet-1081 个年龄档dnn_gender_classifier_v1.dat.bz2505K性别分类LFW 约 97.3%resnet50_1000_imagenet_classifier.dnn.bz284MImageNet 1000 类分类top-1 77.3% / top-5 93.4%vit-s-16_stable_imagenet_1k.dat.bz290M图像分类Top-1 99.76%Stable ImageNet-1Khighres_colorify.dnn.bz2.001/.002 分卷153M图像上色223 层约 4170 万参数其余还有犬种检测mmod_dog_hipsterizer18M、车辆前后端检测3.6M/3.7M、CIFAR-10 自监督 ResNet-5091M测试 88.25%和 DCGAN 人脸合成22M。常见坑与许可问题Cannot open file 报错两个 .dat 文件都从当前工作目录读取确认它们和你运行./age_predictor的目录一致。68 点关键点模型禁止商用它基于 ibug 300-W 数据集训练许可不允许用在商业产品里商用请换 5 点模型或先咨询数据集方。上色模型怎么解压highres_colorify.dnn.bz2.001/.002是同一个 bz2 文件切成的两半先cat合并成一个 .bz2再执行bzip2 -d。编译时找不到 dlib 头文件先装 dlib 并确保头文件在包含路径里示例还要求 C11 标准。表里的准确率别当生产指标97.3%、0.9938 等都是 LFW 等 benchmark 上的成绩实际效果取决于你的人脸照片质量。下一步可以做什么年龄预测跑通后替换成 68 点模型可以获得更精细的关键点再配合dlib_face_recognition_resnet_model_v1做认出这个人或直接用 ResNet-50 模型接你自己的图像分类任务。每个模型的训练细节数据集、架构、指标都写在该仓库的 README 里遇到疑问回那里查即可。【免费下载链接】dlib-modelsTrained model files for dlib example programs.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/dlib-models创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考