FashionAI 关键点检测项目使用说明

FashionAI 关键点检测项目使用说明

FashionAI-KeyPointsDetectionOfApparel FashionAI Key Points Detection using CPN model in Pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FashionAI-KeyPointsDetectionOfApparel

1. 项目目录结构及介绍

此项目为基于 Pytorch 实现的 FashionAI 关键点检测的开源项目，其目录结构如下：

• demo: 演示文件夹，可能包含一些示例图片和结果。
• src: 源代码文件夹，包含所有的 Python 脚本和模块。
  • data_generator.py: 数据生成模块，用于训练过程中的数据预处理。
  • cascaded_pyramid_network.py: CPN 网络结构实现。
  • cascaded_pyramid_network_v9.py: CPN 网络结构的另一个版本。
  • trainval.py: 训练和验证脚本。
  • predict_one.py: 单模型预测脚本。
  • predict_ensemble.py: 模型集合并预测脚本。
  • concatenate_results.py: 结果合并脚本，用于生成提交的 CSV 文件。
• .gitignore: 用于 Git 忽略不需要提交到版本库的文件。
• LICENSE: 项目许可证文件，本项目采用 Apache-2.0 许可。
• README.md: 项目说明文件。
• experiments.xlsx: 实验数据文件，可能包含不同实验的配置和结果。
• config.py: 配置文件，用于设置项目的各种参数。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 src 目录下的 Python 脚本进行的。

• trainval.py: 用于启动训练过程。可以通过命令行参数选择不同的服装类型进行训练。
• predict_one.py 和 predict_ensemble.py: 用于在验证集或测试集上运行预测。predict_one.py 用于单个模型预测，而 predict_ensemble.py 用于两个模型的集合并预测。

例如，启动训练过程的一个命令可能是：

python3 src/stage2/trainval.py -c blouse

这条命令将训练项目以识别衬衫的关键点。

3. 项目的配置文件介绍

config.py 是项目的配置文件，其中包含了项目运行时需要的一系列参数设置。以下是一些重要的配置项：

• proj_path: 项目路径，用于指定存储数据、检查点和结果的目录。
• data_dir: 数据目录，指向包含 FashionAI 数据集的根路径。
• batch_size: 训练过程中的批大小。
• cuda_devices: 指定用于训练的 CUDA 设备。
• learning_rate: 初始学习率。

这些参数可以在 config.py 文件中进行修改，以适应不同的训练需求和硬件配置。例如：

proj_path = '/path/to/your/project'
data_dir = '/path/to/fashionai/dataset'
batch_size = 32
cuda_devices = '0,1'
learning_rate = 0.001

以上就是本项目的基本使用说明，请根据具体需求进行相应的配置和操作。

FashionAI-KeyPointsDetectionOfApparel FashionAI Key Points Detection using CPN model in Pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FashionAI-KeyPointsDetectionOfApparel