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IT从业者张某某
yolo_v3
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yolo_v3
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IT从业者张某某
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1b7ac282
编写于
2月 17, 2021
作者:
DataBall
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add persn detect
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b467d33c
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7
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并排
Showing
7 changed file
with
45 addition
and
13 deletion
+45
-13
README.md
README.md
+18
-6
cfg/person.data
cfg/person.data
+15
-0
cfg/person.names
cfg/person.names
+1
-0
predict.py
predict.py
+4
-4
samples/person.gif
samples/person.gif
+0
-0
show_yolo_anno.py
show_yolo_anno.py
+5
-2
train.py
train.py
+2
-1
未找到文件。
README.md
浏览文件 @
1b7ac282
# YOLO V3
物体检测,包括手部检测、人脸检测
,因为数据集的独立所以分别为
独立模型。
物体检测,包括手部检测、人脸检测
、人检测,因为数据集的独立所以分别为3个
独立模型。
## 项目介绍
### 1、手部检测
...
...
@@ -14,6 +14,11 @@
*
视频示例:
![
videoface
](
https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3/-/raw/master/samples/face.gif
)
### 3、人检测
人检测示例如下 :
*
视频示例:
![
videoPerson
](
https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3/-/raw/master/samples/person.gif
)
## 项目配置
*
作者开发环境:
*
Python 3.7
...
...
@@ -25,16 +30,20 @@
*
[
数据集下载地址(百度网盘 Password: c680 )
](
https://pan.baidu.com/s/1H0YH8jMEXeIcubLEv0W_yw
)
### 2、脸部检测数据集
该项目采用的是开源数据集 WIDERFACE,其
下载
地址为 http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/
该项目采用的是开源数据集 WIDERFACE,其地址为 http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/
```
@inproceedings{yang2016wider,
Author = {Yang, Shuo and Luo, Ping and Loy, Chen Change and Tang, Xiaoou},
Booktitle = {IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
Title = {WIDER FACE: A Face Detection Benchmark},
Year = {2016}}
Author = {Yang, Shuo and Luo, Ping and Loy, Chen Change and Tang, Xiaoou},
Booktitle = {IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
Title = {WIDER FACE: A Face Detection Benchmark},
Year = {2016}}
```
*
[
该项目制作的训练集的数据集下载地址(百度网盘 Password: r77x )
](
https://pan.baidu.com/s/1Jsm1qPPzAW46LRW5nUClzQ
)
### 3、人检测数据集
该项目采用的是开源数据集 COCO,其地址为 https://cocodataset.org/
*
[
该项目制作的训练集的数据集下载地址(百度网盘 Password: )
](
)
### 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。
...
...
@@ -65,6 +74,9 @@ Contextual Attention for Hand Detection in the Wild. S. Narasimhaswamy, Z. Wei,
### 2、脸部检测预训练模型
*
[
预训练模型下载地址(百度网盘 Password: l2a3 )
](
https://pan.baidu.com/s/1xVtZUMD94DiT9FQQ66xG1A
)
### 3、人检测预训练模型
*
[
预训练模型下载地址(百度网盘 Password: ise9 )
](
https://pan.baidu.com/s/1mxiI-tOpE3sU-9TVPJmPWw
)
## 项目使用方法
...
...
cfg/person.data
0 → 100644
浏览文件 @
1b7ac282
cfg_model=yolo
classes=1
gpus = 0
num_workers = 8
batch_size = 8
img_size = 416
multi_scale = True
epochs = 100
train=./yolo_person_train/anno/train.txt
valid=./yolo_person_train/anno/train.txt
names=./cfg/person.names
#finetune_model=./coco_model/yolov3_coco.pt
finetune_model = ./weights-yolov3-person/latest_416.pt
lr_step = 10,20,30
lr0 = 0.0001
cfg/person.names
0 → 100644
浏览文件 @
1b7ac282
Person
predict.py
浏览文件 @
1b7ac282
...
...
@@ -93,7 +93,7 @@ def detect(
colors
=
[(
v
//
32
*
64
+
64
,
(
v
//
8
)
%
4
*
64
,
v
%
8
*
32
)
for
v
in
range
(
1
,
num_classes
+
1
)][::
-
1
]
video_capture
=
cv2
.
VideoCapture
(
"./video/bean.mp4"
)
video_capture
=
cv2
.
VideoCapture
(
"./video/bean
_1
.mp4"
)
# url="http://admin:admin@192.168.43.1:8081"
# video_capture=cv2.VideoCapture(url)
...
...
@@ -151,7 +151,7 @@ def detect(
# print(conf, cls_conf)
# xyxy = refine_hand_bbox(xyxy,im0.shape)
plot_one_box
(
xyxy
,
im0
,
label
=
label
,
color
=
(
15
5
,
55
,
25
5
),
line_thickness
=
3
)
plot_one_box
(
xyxy
,
im0
,
label
=
label
,
color
=
(
15
,
255
,
9
5
),
line_thickness
=
3
)
s2
=
time
.
time
()
print
(
"detect time: {}
\n
"
.
format
(
s2
-
t
))
...
...
@@ -177,8 +177,8 @@ def detect(
if
__name__
==
'__main__'
:
voc_config
=
'cfg/
face
.data'
# 模型相关配置文件
model_path
=
'./weights-yolov3-
face
/latest_416.pt'
# 检测模型路径
voc_config
=
'cfg/
person
.data'
# 模型相关配置文件
model_path
=
'./weights-yolov3-
person
/latest_416.pt'
# 检测模型路径
model_cfg
=
'yolo'
# yolo / yolo-tiny
img_size
=
416
# 图像尺寸
...
...
samples/person.gif
0 → 100644
浏览文件 @
1b7ac282
6.4 MB
show_yolo_anno.py
浏览文件 @
1b7ac282
...
...
@@ -12,8 +12,11 @@ if __name__ == "__main__":
# path='./datasets_fusion_hand_train/anno/train.txt'
# path_voc_names = './cfg/hand.names'
path
=
'./yolo_widerface_open_train/anno/train.txt'
path_voc_names
=
'./cfg/face.names'
# path='./yolo_widerface_open_train/anno/train.txt'
# path_voc_names = './cfg/face.names'
path
=
'./yolo_person_train/anno/train.txt'
path_voc_names
=
'./cfg/person.names'
with
open
(
path_voc_names
,
'r'
)
as
f
:
label_map
=
f
.
readlines
()
...
...
train.py
浏览文件 @
1b7ac282
...
...
@@ -203,7 +203,8 @@ if __name__ == '__main__':
# train(data_cfg="cfg/hand.data")
train
(
data_cfg
=
"cfg/face.data"
)
# train(data_cfg = "cfg/face.data")
train
(
data_cfg
=
"cfg/person.data"
)
print
(
'well done ~ '
)
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