diff --git a/README.md b/README.md index 0fa68360a44edecd123a9ed98bb53f653e4e5087..ea918e71aad19106d84db821cf3e9f350124b11f 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -18,6 +18,7 @@ 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 )](https://pan.baidu.com/s/1H0YH8jMEXeIcubLEv0W_yw) 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]) @@ -30,6 +31,7 @@ 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/ @@ -40,11 +42,13 @@ Contextual Attention for Hand Detection in the Wild. S. Narasimhaswamy, Z. Wei, ## 预训练模型 * [预训练模型下载地址(百度网盘 Password: 7mk0 )](https://pan.baidu.com/s/1hqzvz0MeFX0EdpWXUV6aFg) -## 项目使用方法 -### 模型训练 +## 项目使用方法 -* 根目录下运行命令: python train.py (注意脚本内相关参数配置 ) +### 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 ) -### 模型推理 +### 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 )