GitHub - ywcmaike/2018--ZJUAI--PyramidBoxDetector: 2018 云从人头技术冠军分享方案

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data		data
layers		layers
utils		utils
2018云从人头技术-ZJUAI-PyramidBoxDetector.docx		2018云从人头技术-ZJUAI-PyramidBoxDetector.docx
README		README
data_aug.py		data_aug.py
data_aug_mall.py		data_aug_mall.py
data_aug_our.py		data_aug_our.py
data_aug_parta.py		data_aug_parta.py
data_aug_partb.py		data_aug_partb.py
data_aug_ucsd.py		data_aug_ucsd.py
pyramid.py		pyramid.py
test_yuncong_mod_test2.py		test_yuncong_mod_test2.py
test_yuncong_nms_test2.py		test_yuncong_nms_test2.py
test_yuncong_our_test2.py		test_yuncong_our_test2.py
test_yuncong_our_test2_visualize.py		test_yuncong_our_test2_visualize.py
topytorch.py		topytorch.py
topytorch_Mall.py		topytorch_Mall.py
topytorch_Part_A.py		topytorch_Part_A.py
topytorch_Part_B.py		topytorch_Part_B.py
topytorch_UCSD.py		topytorch_UCSD.py
topytorch_all.py		topytorch_all.py
topytorch_our.py		topytorch_our.py
topytorch_our_Mall.py		topytorch_our_Mall.py
topytorch_our_ucsd.py		topytorch_our_ucsd.py
topytorch_parta_partb_mall.py		topytorch_parta_partb_mall.py
train_yuncong_Mall.py		train_yuncong_Mall.py
train_yuncong_Part_A.py		train_yuncong_Part_A.py
train_yuncong_Part_B.py		train_yuncong_Part_B.py
train_yuncong_UCSD.py		train_yuncong_UCSD.py
train_yuncong_mod.py		train_yuncong_mod.py
train_yuncong_nobaseline.py		train_yuncong_nobaseline.py
train_yuncong_our.py		train_yuncong_our.py
train_yuncong_our_Mall.py		train_yuncong_our_Mall.py
train_yuncong_our_aug.py		train_yuncong_our_aug.py
train_yuncong_our_aug_nobaseline.py		train_yuncong_our_aug_nobaseline.py
train_yuncong_our_ucsd_aug.py		train_yuncong_our_ucsd_aug.py
validation.py		validation.py
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2018云从人头技术 冠军方案分享
运行环境：
Ubuntu16.04
pytorch0.3.1  torchvision numpy
cuda cudnn等

需要GPU 如Titan 12G等。

pretrained_model/Res50_pyramid.pth
链接:https://pan.baidu.com/s/13Uf1uWSi-aMbNsbzUDl5Gg 密码:yy73
Test
新建weights/, model文件在这里下载 
通用模型: 链接：https://pan.baidu.com/s/1hDGi02UsHplftYFpfcAvpw    提取码：9xk1 
our专用模型:链接：https://pan.baidu.com/s/1PN3aBBr4Frzb9RvO4NgfNw  提取码：kkrc 

1、将数据置于yuncong_test_set文件夹中，
2、直接运行test_yuncong_*.py 可以得到对应的生成文件，更多的参数设置请看文件

train
1 将数据放在当前目录下,即2018云从人头技术-...., 此目录下有Mall Part_A 等场景的原始数据,你可以相应的调整,但原来的代码文件路径可能需要相应的调整.
2 数据增强,对每个场景都有对应的数据增强,由于之前使用的是paddlepaddle版本的pyramidbox的数据格式,需要调用一下topytorch.py来生成pytorch版本的数据格式,可以自己去调整.  最后对每个场景生成训练的数据文件集如: cat UCSD.txt augfile_UCSD > final_UCSD.txt
3 然后可以进行训练, 可生成通用的模型,也可对应场景的模型, mod/parta/partb/mall/ucsd/our等. 运行相应的代码即可.

最近在赶deadline,更多训练的步骤,后续将更详细的给出.
如有疑问，请联系我
微信： 13032893650
手机： 13032893650
email: 2755289083@qq.com yeweicai@zju.edu.cn

更多细节请看 .docx 和 .pptx 文件

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