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README.md

 # YOLO V3
+手部检测  
+
+## 项目介绍   
+注意：该项目使用yolo v3 进行手部检测。   
+示例如下 ：    
+* 图片示例：  
+![image](https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3/-/raw/master/samples/sample.png)    
+* 视频示例：  
+![video](https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3/-/raw/master/samples/sample.gif)    
+
+## 项目配置  
+* 作者开发环境：  
+* Python 3.7  
+* PyTorch >= 1.5.1  
+
+## 数据集   
+该项目数据集采用 TV-Hand 和 COCO-Hand进行制作。  
+* [数据集下载地址(百度云 Password: ara8 )](https://pan.baidu.com/s/1KY7lAFXBTfrFHlApxTY8NA)  
+数据格式： size是全图分辨率， (x，y) 是目标物体中心对于全图的归一化坐标，w,h是目标物体边界框对于全图的归一化宽、高。
+```  
+dw = 1./(size[0])  
+dh = 1./(size[1])  
+x = (box[0] + box[1])/2.0 - 1  
+y = (box[2] + box[3])/2.0 - 1  
+w = box[1] - box[0]  
+h = box[3] - box[2]  
+x = x*dw  
+w = w*dw  
+y = y*dh  
+h = h*dh  
+```  
+为了更好了解标注数据格式，可以通过运行 show_yolo_anno.py 脚本进行制作数据集的格式。注意配置脚本里的path和path_voc_names，path为标注数据集的相关文件路径，path_voc_names为数据集配置文件。
+
+TV-Hand 和 COCO-Hand数据集，其官网地址 http://vision.cs.stonybrook.edu/~supreeth/      
+感谢数据集贡献者。    
+Paper：  
+Contextual Attention for Hand Detection in the Wild. S. Narasimhaswamy, Z. Wei, Y. Wang, J. Zhang, and M. Hoai, IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2019.   
+
+## 预训练模型   
+* [预训练模型下载地址(百度云 Password: 99f3 )](https://pan.baidu.com/s/1Ur6Ikp31XGEuA3hQjYzwIw)     
+
+## 项目使用方法    
+### 模型训练    
+* 根目录下运行命令： python train.py