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新增偏航筛选功能

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高级丹圣

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 楼主| 发表于 昨天 18:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
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新增偏航筛选功能
适用我的 : DFL 原版焕新:完美适配 RTX 30-50 系,算力性能翻倍! 版本,原版本理论上可使用,但没测试,请不要使用。
##设计初衷:
1、解决SRC/DST同一偏航角度中大量重复脸图,影响训练效率
2、筛选出缺少的角度图片,方便补充
3、解决同人不同SRC的合并
## 核心功能
### 1. 按偏航角分组抽取
- 角度分组 :将人脸按偏航角度(yaw)分为 128 个等分组
- 自定义抽取数量 :用户可通过 --imgs-per-group 参数指定每组抽取的图片数量
- 源人脸匹配 :对源人脸按相同分组抽取相同数量的图片
- 缺失组处理 :检测源人脸缺失或数量不足的角度组,将对应组的目标人脸复制到"缺少角度"目录
### 2. 功能增强
- 俯仰角度分组 :支持通过 --pitch-groups 参数设置俯仰角度的分组数量(1-20)
- 图像质量评估 :使用拉普拉斯算子计算图像清晰度,优先选择高质量人脸
- 智能排序 :可选择基于图像质量和角度的综合排序,或仅按角度排序
### 3. 性能优化
- 多进程并行处理 :使用 FaceProcessorSubprocessor 类实现多进程并行处理,充分利用 CPU 核心
- GPU 加速 :支持使用 TensorFlow GPU 加速图像质量评估,速度提升 3-10 倍
- 缓存机制 :实现基于 JSON 文件的缓存系统,存储人脸角度和质量分数,避免重复计算,后续运行速度提升 10-100 倍,几乎瞬间完成
- 智能缓存管理 :只处理未缓存的数据,已缓存的数据直接从缓存中读取
### 4. 目录结构说明
- 训练目标人脸 :存放筛选出来的目标人脸图片
- 训练源人脸 :存放筛选出来的源人脸图片
- 缺少角度 :存放源人脸缺失或数量不足的角度组对应的目标人脸图片
- 原始文件保留 :保留原始文件,只是将筛选出来的图片复制到新目录
## 使用方法
- 运行 python main.py sort --input-dir path/to/target/faces
- 选择 yaw group extraction 选项
- 输入源人脸目录(可选)
- 输入每组抽取的图片数量
- 输入俯仰角度分组数量
- 选择是否基于图像质量排序
- 选择是否使用 GPU 加速

ScreenShot_2026-04-18_175854_162.jpg
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初级丹圣

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发表于 9 小时前 | 显示全部楼层
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