FashionAI_KeyPoint_Detection_Challenge_Keras：精确捕捉时尚关键点

FashionAI_KeyPoint_Detection_Challenge_Keras：精确捕捉时尚关键点

FashionAI_KeyPoint_Detection_Challenge_Keras Code for TianChi 2018 FashionAI Cloth KeyPoint Detection Challenge 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FashionAI_KeyPoint_Detection_Challenge_Keras

项目介绍

FashionAI_KeyPoint_Detection_Challenge_Keras 是一项针对服装关键点检测的开源项目，旨在应对时尚领域的挑战，通过深度学习技术实现对服装关键点的精确识别。该项目基于2018年天池大赛（TianChi）的FashionAI全球挑战赛，作者VictorLi和团队取得了出色的成绩。

项目技术分析

该项目采用Keras框架，结合Tensorflow后端，通过构建一个名为Cascaded Pyramid Network的神经网络模型，分为全局网络（global net）和细化网络（refine net）两个阶段。全局网络负责生成服装关键点的热图，而细化网络则在此基础上进行精确调整。

项目中使用了Resnet101作为基础网络架构，为了处理不同类别服装带来的负面影响，引入了input_mask来归零无效的关键点。例如，对于裙子类别，仅腰线左右两点和裙摆左右两点是有效的，其他关键点在input_mask中被置为零。

项目还实现了在线硬负样本挖掘，即在细化网络的最后阶段，仅考虑损失较大的样本，而忽略损失较小的简单部分。

项目及技术应用场景

FashionAI_KeyPoint_Detection_Challenge_Keras 的应用场景十分广泛，主要包括：

1. 时尚设计：设计师可以利用该技术辅助设计，通过关键点检测分析流行趋势。
2. 虚拟试衣：电商平台可以利用关键点检测技术实现虚拟试衣功能，提升用户体验。
3. 服装分类：基于关键点信息，可以实现更准确的服装分类，便于库存管理和销售。

项目特点

1. 高效性：采用Resnet101作为基础网络，结合U-net类似结构的全局和细化网络，实现了高效的服装关键点检测。
2. 准确性：通过在线硬负样本挖掘和input_mask的引入，有效提高了关键点检测的准确性。
3. 灵活性：项目支持从零开始训练，也支持从特定模型恢复训练，用户可根据需要灵活调整。
4. 易用性：项目提供了测试和生成提交文件的详细指南，方便用户进行模型评估。

以下是具体的项目特点说明：

灵活的训练策略

用户可以通过命令行参数调整训练过程中的各种设置，包括类别、训练轮数、网络结构、批量大小和GPU使用等。以下是训练命令的一个示例：

python train.py --category all --epochs 30 --network v11 --batchSize 3 --gpuID 2

方便的测试与提交

项目同样提供了生成提交文件的命令，通过搜索最佳分数的模型，用户可以轻松生成提交结果：

python test.py --gpuID 2 --modelpath ../../trained_models/all/xxx --outpath ../../submission/2018_04_19/ --augment True

实用的演示功能

项目还包含了演示功能，用户可以下载预训练的权重文件，并通过以下命令运行演示：

python demo.py --gpuID 2 --modelfile ../../trained_models/all/fashion_ai_keypoint_weights_epoch28.hdf5

在演示中，服装图片上的关键点将被标记并显示出来。

总结而言，FashionAI_KeyPoint_Detection_Challenge_Keras 是一个功能强大、易于使用的时尚关键点检测项目，适用于多种应用场景，为广大研究人员和开发者提供了一个有价值的工具。

FashionAI_KeyPoint_Detection_Challenge_Keras Code for TianChi 2018 FashionAI Cloth KeyPoint Detection Challenge 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FashionAI_KeyPoint_Detection_Challenge_Keras