[我是机器学习和 OpenCV 的菜鸟]
下面是应用 DLib 面部标志模型得到的结果，即 68 个面部标志，可以在 here 中找到。 .
其中提到script模型是在 iBUG 300-W 上进行训练的人脸特征点数据集。
现在，我希望创建一个类似的模型来映射手的标志。我有hand dataset这里。
我不明白的是:
1.我应该如何在这些位置上训练模型？我是否必须手动标记每个图像中的每个关节，或者是否有优化方法？
2.在DLib的模型中，每个面部标志位置都有一个特定的值，例如右眉毛分别为22、23、24、25、26。他们什么时候会被赋予这些值(value)观？
3. 将在 DLib 的形状预测器上训练这些图像 training script就足够了，还是我也必须在其他框架(如 Tensorflow + Keras)上训练模型？
最佳答案
我应该如何在这些位置上训练模型？我是否必须手动标记每个图像中的每个关节，或者是否有对此进行优化的方法？
-> 是的，您应该手动完成这一切。检测手的位置，定义需要多少个点来描述形状。
在 DLib 的模型中，每个面部标志位置都有一个特定的值，例如右眉毛分别为 22、23、24、25、26。他们什么时候会被赋予这些值(value)观？
-> 从学习步骤来看，例如您需要每个手指 3 点，手腕 2 点，所以总共 15 + 2 = 17 点。 取决于您如何定义哪些点属于哪个手指，例如点 [0] 到点 [2] 属于拇指。等等。
在 DLib 的形状预测器训练脚本上训练这些图像是否足够，或者我是否也必须在其他框架(如 Tensorflow + Keras)上训练模型？
-> 有了 dlib，你可以做任何事情。
关于tensorflow - 训练模型以实现 DLib 的面部标志，例如手部特征点及其标志，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50316600/