同步操作将从 夏志新/My-Fatigue-Driven-Detection-Based-on-SSD 强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!!
确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。
运行环境:
1.python 3.7.1 2.pytorch 1.0.1
3.python-opencv
预训练的权重文件[vgg_16]
具体的配置文件请看Config.py文件
训练运行python Train.py
单张测试 python test.py
测试网络性能 python eval.py
测试视频 python camera_detection.py
##目前进度: 1、PERCLOS计算 DONE 2、眨眼频率计算 DONE 3、打哈欠检测及计算 DONE 4、疲劳检测 DONE
主要文件说明: ssd_net_vgg.py 定义class SSD的文件 Train.py 训练代码 voc0712.py 数据集处理代码(没有改文件名,改的话还要改其他代码,麻烦) loss_function.py 损失函数 detection.py 检测结果的处理代码,将SSD返回结果处理为opencv可以处理的形式 eval.py 评估网络性能代码 test.py 单张图片测试代码 Ps:没写参数接口,所以要改测试的图片就要手动改代码内部文件名了 l2norm.py l2正则化 Config.py 配置参数 utils.py 工具类 camera.py opencv调用摄像头测试 camera_detection.py 摄像头检测代码V1,V2 video_detection.py 视频检测,V3
数据集结构: /dataset: /Annotations 存放含有目标信息的xml文件 /ImageSets/Main 存放图片名的文件 /JPEGImages 存放图片 /gray2rgb.m 灰度图转三通道 /txt.py 生成ImageSets文件的代码
权重文件存放路径: weights 测试后的图片存放位置: tested
参考代码: https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch
数据集和权重文件: 链接:https://pan.baidu.com/s/1c6UZeEioruy2SzGkSKDWPQ 提取码:euci
1、运行Train.py训练 2、eval可以用于测试整个测试集,test用于单张图片测试。
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