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 :
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 (COCO-Hand-Big 部分) 进行制作。
-
数据集下载地址(百度网盘 Password: c680 )
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
项目使用方法
数据集可视化
- 根目录下运行命令: show_yolo_anno.py (注意脚本内相关参数配置 )
模型训练
- 根目录下运行命令: python train.py (注意脚本内相关参数配置 )
模型推理
- 根目录下运行命令: python predict.py (注意脚本内相关参数配置 )