Hand Detection and Orientation Estimation 项目教程

Hand Detection and Orientation Estimation 项目教程

hand_detection A Light CNN based Method for Hand Detection and Orientation Estimation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/han/hand_detection

1. 项目的目录结构及介绍

hand_detection/
├── data/
│   └── scripts/
│       └── Oxford_hand_dataset.sh
├── demo/
├── layers/
│   └── src/
│       └── make.sh
├── log/
├── models/
├── utils/
├── weights/
├── LICENSE
├── README.md
├── eval.py
├── eval_speed.py
├── train.py

目录结构介绍

• data/: 包含数据集相关的脚本，如 Oxford_hand_dataset.sh，用于下载和处理数据集。
• demo/: 存放演示代码或示例文件。
• layers/: 包含项目的自定义层代码，如 make.sh 用于编译非极大值抑制（NMS）代码。
• log/: 存放训练日志文件。
• models/: 存放模型的定义和实现代码。
• utils/: 存放项目中使用的工具函数或辅助代码。
• weights/: 存放预训练模型权重文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明文档。
• eval.py: 用于评估训练好的检测模型的脚本。
• eval_speed.py: 用于评估检测速度的脚本。
• train.py: 用于训练检测模型的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件之一，用于训练手部检测模型。该脚本会读取配置文件并开始训练过程。训练过程中会生成日志文件，记录训练的详细信息。

eval.py

eval.py 用于评估训练好的手部检测模型。通过加载预训练的模型权重文件，该脚本可以计算模型在测试集上的平均精度（AP）。

eval_speed.py

eval_speed.py 用于评估模型的检测速度。通过加载预训练的模型权重文件，该脚本可以计算模型在单张图像上的检测时间。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数在 train.py 和 eval.py 中指定训练和评估的参数。例如：

• 在训练时，可以通过命令行参数指定数据集路径、模型权重路径等。
• 在评估时，可以通过命令行参数指定预训练模型权重文件的路径和版本。

例如，训练命令如下：

python train.py --dataset_path /path/to/dataset --model_path /path/to/model

评估命令如下：

python eval.py --trained_model /path/to/model.pth --version ssd_new_mobilenet_FFA

通过这些命令行参数，可以灵活地配置训练和评估过程。

hand_detection A Light CNN based Method for Hand Detection and Orientation Estimation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/han/hand_detection