deep-head-pose

该项目是头部朝向模型的训练和测试

文件结构

checkpoints : 模型训练过程中保存的文件
datasets
- 数据处理过程中用到的一些代码
- filenamelists: 300W_LP和AFLW2000的文件名列表文件，一般用disgard版本，里面舍弃了角度在-99~99度以外的数据(论文的做法)
models
- 模型参数文件，包含了已经训练好的一些模型，hopenet*.pkl的模型是官方发布的模型，resnet50_epoch_4.pkl是我们重新训练的最好的模型，测试结果上，也是这四个模型中最优的
network
- HopeNet 网络定义
test
- 不同的测试方法： 1. 在公开数据集上的测试 2. 在video上的测试 3. 调用 detector 进行多人脸测试
main.py : 训练的主文件，加入了分布式，训练参数可以参考代码文件
tester.py :测试代码，测试参数可以参考代码文件
train_test.sh: 训练、测试脚本，可根据需要修改该脚本的参数来进行训练测试

运行train_test.sh脚本即可

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 1 Commit
datasets		datasets
face_detection		face_detection
headpose		headpose
test		test
tools		tools
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
detector.py		detector.py
main.py		main.py
main_xmc.py		main_xmc.py
test_hopenet.py		test_hopenet.py
test_hopenet_time_gpu.py		test_hopenet_time_gpu.py
tester.py		tester.py
tester_xmc.py		tester_xmc.py
train.py		train.py
train_HybridHopeNet.py		train_HybridHopeNet.py
train_test.sh		train_test.sh
train_xmc.sh		train_xmc.sh