HeadPoseEstimation-WHENet 项目使用教程

HeadPoseEstimation-WHENet 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

HeadPoseEstimation-WHENet/
├── LICENSE.txt
├── README.md
├── THIRD PARTY OPEN SOURCE SOFTWARE NOTICE.txt
├── WHENet.h5
├── demo.py
├── demo_video.py
├── prepare_images.py
├── requirements.txt
├── utils.py
├── whenet.py
├── yolo_v3/
│   └── data/
│       └── yolov3.weights
└── readme_imgs/
    └── ...

目录结构说明

• LICENSE.txt: 项目的许可证文件，采用BSD-3-Clause许可证。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的简介、使用方法等。
• THIRD PARTY OPEN SOURCE SOFTWARE NOTICE.txt: 第三方开源软件的声明文件。
• WHENet.h5: 预训练的WHENet模型文件。
• demo.py: 用于处理图像输入的演示脚本。
• demo_video.py: 用于处理视频输入的演示脚本。
• prepare_images.py: 用于准备图像数据的脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• utils.py: 项目中使用的工具函数脚本。
• whenet.py: WHENet模型的实现脚本。
• yolo_v3/: 包含YOLOv3模型的相关文件，用于头部检测。
• readme_imgs/: 包含README.md中使用的图片文件。

2. 项目的启动文件介绍

demo.py

demo.py 是用于处理图像输入的启动文件。它读取指定目录下的图像文件和对应的边界框信息，使用WHENet模型进行头部姿态估计，并输出结果。

使用方法

python demo.py

demo_video.py

demo_video.py 是用于处理视频输入的启动文件。它使用YOLOv3模型进行头部检测，然后使用WHENet模型进行头部姿态估计，并将结果输出到视频文件或实时显示。

使用方法

python demo_video.py --video INPUT_VIDEO_PATH --snapshot WHENET_MODEL --display DISPLAY_OPTION --score YOLO_CONFIDENCE_THRESHOLD --iou IOU_THRESHOLD --gpu GPU# --output OUTPUT_VIDEO_PATH

• --video: 输入视频文件路径。
• --snapshot: WHENet模型的路径。
• --display: 是否显示结果。
• --score: YOLO模型的置信度阈值。
• --iou: IOU阈值。
• --gpu: 使用的GPU编号。
• --output: 输出视频文件路径。

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的Python包及其版本。通过以下命令可以安装所有依赖包：

pip install -r requirements.txt

WHENet.h5

WHENet.h5 是预训练的WHENet模型文件，包含了模型的权重和结构。在使用demo.py和demo_video.py时，需要加载此模型文件进行头部姿态估计。

yolo_v3/data/yolov3.weights

yolo_v3/data/yolov3.weights 是YOLOv3模型的权重文件，用于头部检测。在使用demo_video.py时，需要加载此模型文件进行头部检测。

README.md

README.md 文件是项目的说明文档，包含了项目的简介、使用方法、依赖项等信息。用户可以通过阅读此文件快速了解项目的基本情况和使用方法。