配准环境遇到的问题
关于tensorboardX的安装PackagesNotFoundError
用conda安装tensorboardX，由于配置的源找不到包，于是用pip安装，使用pip安装遇到了问题，如链接中所示
ImportError: cannot import name ‘SummaryWriter’ · Issue #19 · lanpa/tensorboardX (github.com)
File “”, line 1, in
File “/home/rahul/anaconda3/envs/semseg/lib/python2.7/site-packages/tensorboardX/init.py”, line 5, in
from .torchvis import TorchVis
File “/home/rahul/anaconda3/envs/semseg/lib/python2.7/site-packages/tensorboardX/torchvis.py”, line 11, in
from .writer import SummaryWriter
File “/home/rahul/anaconda3/envs/semseg/lib/python2.7/site-packages/tensorboardX/writer.py”, line 223
logdir: Optional[str] = None,
^
SyntaxError: invalid syntax
解决的方案是用conda来装，不用pip装，于是先要处理这个问题
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels
解决方案可以参照(8条消息) PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels 解决办法_marleylee的博客-CSDN博客。具体参考方法二去base环境下执行搜索，在去实验配置的环境安装，否则会出现
anaconda: command not found
(8条消息) anaconda使用说明：anaconda-navigator: command not found_豌豆生的笔记本-CSDN博客
ModuleNotFoundError: No module named ‘torch.utils.serialization’ 的解决方案
在torch新版本中删除了load_lua，解决方法是(8条消息) ModuleNotFoundError: No module named ‘torch.utils.serialization’ 的解决方案_悲恋花丶无心之人的博客-CSDN博客
使用Tmux避免断网之后服务器端进程断掉
Tmux 使用教程 - 阮一峰的网络日志 (ruanyifeng.com)
tmux detach 将当前会话与窗口分离。命令执行后，就会退出当前 Tmux 窗口，但是会话和里面的进程仍然在后台运行。
vscode可以在termnal窗口右上角的“+”点击“∨”下拉选择tmux新建会话，使用“tmux ls”命令可以看见tmux打开的窗口会显示(attached)， 会话默认是分离的，在termnal窗口右端删除tmux窗口后，此会话还在。
数据集介绍WFLW
原数据集可以从Look at Boundary: A Boundary-Aware Face Alignment Algorithm (wywu.github.io)下载，不过在一些实验中会
7500训练 ，2500测试。人脸多种属性、关键点标注数据集，包含了10000张脸，其中7500用于训练，2500张用于测试，共98个关键点。除了关键点之外，还有姿态，表情，光照，妆容，遮挡，模糊。
标注格式介绍
下载原始数据集后，位于WFLW_annotations文件夹下，包含list_98pt_rect_attr_train_test和list_98pt_test两个子文件夹
list_98pt_rect_attr_train_test
文档中每一行有207个数据，98X2关键点+4左上右下+6属性+图片名称 = 196 +4+6+1 = 207。
list_98pt_test
文档中每一行有197个数据，196 + 图片名称 =197。
关于人脸关键点的数据集WFLW数据预处理
https://blog.csdn.net/baidu_40840693/article/details/105542910
瞳间距Inter-Pupil Normalization Inter-Ocular Normalization
https://blog.csdn.net/code_mart/article/details/100121890
衡量指标
用瞳间距或者两个外眼角之间的距离归一化计算标注点平均错误率。如果归一化平均错误率大于0.1，就算失败。
本实验中的数据处理
本实验开源代码中提供了https://github.com/TheSouthFrog/stylealign/tree/master/pytorch_code cropped图片，图片中包含了人脸的部分，标注格式是文档中每一行有197个数据，196 + 图片名称 =197。
在代码中stylealign-master/pytorch_code/new_dataloader.py中提供的编码信息中可以看出使用了88个对称的关键点，位于中线上的51、52、53、54、57、79、90、94、85、16没有使用。
1 | corr_list =[0,32,1,31,2,30,3,29,4,28,5,27,6,26,7,25,8,24,9,23,10,22,11,21,12,20,13,19,14,18,15,17,33,46,34,45,35,44,36,43,37,42,38,50,39,49,40,48,41,47,55,59,56,58,60,72,61,71,62,70,63,69,64,68,65,75,66,74,67,73,76,82,77,81,78,80,88,92,89,91,95,93,87,83,86,84,96,97] |
小张的问题
用了对称数据？这是为什么？怎么用？
使得网络学到对称结构特征。