开源项目 face-py-faster-rcnn 使用教程

开源项目 face-py-faster-rcnn 使用教程

face-py-faster-rcnnplayerkk/face-py-faster-rcnn: 这个GitHub仓库提供了基于Python实现的人脸检测模型代码，采用Faster R-CNN深度学习框架进行人脸检测任务的训练和应用。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/face-py-faster-rcnn

1. 项目的目录结构及介绍

face-py-faster-rcnn/
├── data/
│   ├── cache/
│   ├── demo/
│   ├── scripts/
│   ├── VOCdevkit/
│   └── VOCdevkit2007/
├── experiments/
│   ├── cfgs/
│   ├── logs/
│   ├── snapshots/
│   └── test_configs/
├── lib/
│   ├── datasets/
│   ├── fast_rcnn/
│   ├── networks/
│   ├── roi_data_layer/
│   ├── rpn/
│   ├── utils/
│   └── setup.py
├── models/
│   ├── pascal_voc/
│   │   ├── faster_rcnn_end2end/
│   │   └── faster_rcnn_alt_opt/
│   └── util/
├── tools/
│   ├── demo.py
│   ├── eval_recall.py
│   ├── _init_paths.py
│   ├── test_net.py
│   ├── train_net.py
│   └── visualize_all_layers.py
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放数据集和相关脚本。
• experiments/: 存放实验配置、日志和模型快照。
• lib/: 包含项目的主要代码库，如数据集处理、网络结构、工具函数等。
• models/: 存放预训练模型和模型定义。
• tools/: 包含用于训练、测试和演示的脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖列表。

2. 项目的启动文件介绍

• tools/demo.py: 用于运行演示脚本，展示模型在示例图像上的检测效果。
• tools/train_net.py: 用于训练模型。
• tools/test_net.py: 用于测试模型。

3. 项目的配置文件介绍

• experiments/cfgs/faster_rcnn_end2end.yml: 定义了训练和测试的配置参数，如学习率、迭代次数、数据集路径等。
• experiments/test_configs/test_faster_rcnn_end2end.yml: 定义了测试阶段的特定配置参数。

这些配置文件通常包含以下内容：

• DATA_DIR: 数据集路径。
• NUM_CLASSES: 类别数量。
• MAX_ITERS: 最大迭代次数。
• LEARNING_RATE: 学习率。
• SNAPSHOT_PREFIX: 模型快照文件前缀。

通过修改这些配置文件，可以调整模型的训练和测试行为。

face-py-faster-rcnnplayerkk/face-py-faster-rcnn: 这个GitHub仓库提供了基于Python实现的人脸检测模型代码，采用Faster R-CNN深度学习框架进行人脸检测任务的训练和应用。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/face-py-faster-rcnn