[我在机器学习和OpenCV方面是个新手]
以下是应用DLib面部landmark模型后得到的结果，即68个面部landmark，您可以在这里找到该模型 here.
在这个脚本中提到，模型是在iBUG 300-W面部landmark数据集上训练的。
现在，我想为手部landmark创建一个类似的模型。我在这里有一个手部数据集。
我不明白的是：
1. 我应该如何在这些位置上训练模型？我需要手动标记每张图片中的每个关节，还是有更优化的方法？
2. 在DLib的模型中，每个面部landmark位置都有一个特定的值，例如，右眉毛分别是22, 23, 24, 25, 26。这些值是在什么时候分配的？
3. 在DLib的形状预测器训练脚本上训练这些图像就足够了，还是我还需要在其他框架（如Tensorflow + Keras）上训练模型？
回答：
@的回答解答了一切。
- 标记必须手动完成。使用DLib，Imglab随源代码一起提供，可以通过CMake轻松构建。它允许：
- 用框进行标记
- 为对象（感兴趣的对象）标注/表示部分（特征）。例如：面部是一个对象，其特征/landmark位置是它的部分。
在我的研究过程中，我经常被推荐使用Amazon Mechanical Turk。
- 这些特征是在标记过程中被赋予这些值的。只要您在命名约定上保持一致，您可以发挥创意。
- 由于这里只需要训练landmark/特征点，DLib的预构建Shape Predictor Trainer在这里就足够了。Dlib的文档非常详细，因此遵循起来不会困难。
此外，您可能还需要一些好的手部数据集资源。以下是一些很好的建议：
希望这对其他人有帮助。
