Animal_human_kp人脸与马脸迁移学习GitHub 论文实现
Interspecies Knowledge Transfer for Facial Keypoint Detection关键点检测
Github地址:Interspecies Knowledge Transfer for Facial Keypoint Detection(迁移学习检测动物头部关键点)
基于torch进行论文中想法的实现
1. Torch的安装部分
不得不说torch要比caffe好配置多了,emm , 祝愿你们可以一次性顺利配置好,话不多说开始了
Torch的github库https://github.com/torch/distro
git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive
# 国内git clone特别慢,建议参考前一篇博客https://www.cnblogs.com/pprp/p/9450512.html进行加速,或者采用我的git lab(git clone https://gitlab.com/pprp/distro.git ~/torch --recursive)
# 假设在~/torch下进行配置,你也可以更改位置
cd ~/torch
# 安装依赖(如果失败了,记得查看有哪些失败了,然后手动重装)
bash install-deps
# 安装
./install.sh
source ~/.bashrc
uninstall 卸载
rm -rf ~/torch
./clean.sh
可以使用命令行中的Luarocks安装新软件包:
# run luarocks WITHOUT sudo
$ luarocks install image
$ luarocks list
安装完成后,您可以使用命令来运行火炬th
Th简介详细介绍
$ th
______ __ | Torch7
/_ __/__ ________/ / | Scientific computing for Lua.
/ / / _ \/ __/ __/ _ \ |
/_/ \___/_/ \__/_//_/ | https://github.com/torch
| http://torch.ch
th> torch.Tensor{1,2,3}
1
2
3
[torch.DoubleTensor of dimension 3]
th>
要退出交互式会话,请键入^c
两次 - 控制键以及c
键,两次或键入os.exit()
。一旦用户输入了完整的表达式,例如1 + 2
,并且命中输入,交互式会话将评估表达式并显示其值。
要评估在源文件file.lua
中编写的表达式,请编写 dofile "file.lua"
。
要以非交互方式在文件中运行代码,可以将其作为th
命令的第一个参数::
$ th file.lua
有多种方法可以运行Lua代码并提供选项,类似于可用于perl
和ruby
程序的选项:
$ th -h
Usage: th [options] [script.lua [arguments]]
Options:
-l name load library name
-e statement execute statement
-h,--help print this help
-a,--async preload async (libuv) and start async repl (BETA)
-g,--globals monitor global variables (print a warning on creation/access)
-gg,--gglobals monitor global variables (throw an error on creation/access)
-x,--gfx start gfx server and load gfx env
-i,--interactive enter the REPL after executing a script
2. 具体用法
Update
To update your already installed distro to the latest master
branch of torch/distro
simply run:
./update.sh
Cleaning
To remove all the temporary compilation files you can run:
./clean.sh
To remove the installation run:
# Warning: this will remove your current installation
rm -rf ./install
You may also want to remove the torch-activate
entry from your shell start-up script (~/.bashrc
or ~/.profile
).
Test
You can test that all libraries are installed properly by running:
./test.sh
3. 继续配置animal_human_kp
1. 安装一些其他配置
Install Torch requirements:
luarocks install torchx
- npy4th (You may need to checkout commit from 5-10-16)
git clone https://github.com/htwaijry/npy4th.git
cd npy4th
luarocks make
Install Python requirements if needed:
Install the Spatial Tranformer module provided:
cd stnbhwd-master
luarocks make
2. 数据集
cd ~/animal_human_kp
cd data
wget https://www.dropbox.com/s/9t770jhcjqo3mmg/release_data.zip
unzip *.zip
3.模型下载
cd ~/animal_human_kp
cd models
wget https://www.dropbox.com/s/44ocinlmx8mp8v2/release_models.zip
unzip *.zip
4. 开始数据的测试
cd ~/animal_human_kp
mkdir output
cd torch
th test.th -out_dir_images ../output/
打开output文件夹
#会出现一些结果文件
results.html
stats.txt
bar.pdf
5. 训练模型
开始训练整个模型:
cd torch
th train_full_model.th
训练翘曲网络:
th torch/train_warping_net.th
测试数据的调整:
解释参数:
Options
-mean_im_path mean image for image preprocessing for keypoint network training [../data/aflw_cvpr_224_mean.png]
-std_im_path std image for image preprocessing for keypoint network training [../data/aflw_cvpr_224_std.png]
-limit num of test data to read. negative means all [-1] # 设置多少张图片测试,-1代表全部
-val_data_path validation data file path [../data/our_horse.txt] # 设置读取图片的路径以及对应的npy文件的路径
-model_path [../models/horse_full_model_tps.dat] # 训练生成模型的位置
-out_dir_images [../scratch/test_images] # 结果的输出
-gpu gpu to run the training on [1] # 选取哪个gpu
-iterations num of iterations to run [2] # 设置迭代的层数
-batchSize batch size [100]
-bgr [true]
-face true if testing a model with no warping network [false]
在/animal_human_kp/torch test.th
中找到-val_data_path的设置,修改为需要的txt形式,
其中对应文件的形式为 对应的图片地址+空格+对应的npy文件地址
合成代码如下:
cd /animal_human_kp/data/horse/im/ inria-horses
# 生成完整的路径
ls | sed "s:^:`pwd`/:" > test_minLoss_horse.txt
cp test_minLoss_horse.txt test_minLoss_horse_npy.txt
# 然后通过vim的替换命令s进行替换,以下是一个示例
vim test_minLoss_horse_npy.txt
:%s/im/npy/ig
:%s/jpg/npy/ig
# 将两个文件进行合成
paste -d' ' test_minLoss_horse.txt test_minLoss_horse_npy.txt > our_horse.txt
# 注意最后再次检查合成文件的内容,进行排查
将our_horse.txt放到/animal_human_kp/data文件下
然后到torch文件夹下运行代码:
# out 是我新建的文件夹,你也可以指定到你需要的位置
th test.th -out_dir_images ../out -val_data_path ../data/our_horse.txt -iterations 100
Animal_human_kp人脸与马脸迁移学习GitHub 论文实现的更多相关文章
- 基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型(二)
前言 已完成数据预处理工作,具体参照: 基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型(一) 设置配置文件 新建目录face_faster_rcn ...
- NASNet学习笔记—— 核心一:延续NAS论文的核心机制使得能够自动产生网络结构; 核心二:采用resnet和Inception重复使用block结构思想; 核心三:利用迁移学习将生成的网络迁移到大数据集上提出一个new search space。
from:https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/79079008 NASNet总结 论文:<Learning Transfer ...
- Sebastian Ruder : NLP 领域知名博主博士论文面向自然语言处理的神经网络迁移学习
Sebastian Ruder 博士的答辩 PPT<Neural Transfer Learning for Natural Language Processing>介绍了面向自然语言的迁 ...
- 1、VGG16 2、VGG19 3、ResNet50 4、Inception V3 5、Xception介绍——迁移学习
ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各种各样的CNN架构 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding va ...
- 迁移学习︱艺术风格转化:Artistic style-transfer+ubuntu14.0+caffe(only CPU)
说起来这门技术大多是秀的成分高于实际,但是呢,其也可以作为图像增强的工具,看到一些比赛拿他作训练集扩充,还是一个比较好的思路.如何在caffe上面实现简单的风格转化呢? 好像网上的博文都没有说清楚,而 ...
- keras系列︱迁移学习:利用InceptionV3进行fine-tuning及预测、完美案例(五)
引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72982230 之前在博客<keras系列︱图像多分类训练与利用bottlenec ...
- DNN结构构建:NAS网络结构搜索和强化学习、迁移学习
前言 谷歌推出的NASNet架构,用于大规模图像分类和识别.NASNet架构特点是由两个AutoML设计的Layer组成--Normal Layer and Reduction Layer,这样的效果 ...
- Google Tensorflow 迁移学习 Inception-v3
附上代码加数据地址 https://github.com/Liuyubao/transfer-learning ,欢迎参考. 一.Inception-V3模型 1.1 详细了解模型可参考以下论文: [ ...
- Gluon炼丹(Kaggle 120种狗分类,迁移学习加双模型融合)
这是在kaggle上的一个练习比赛,使用的是ImageNet数据集的子集. 注意,mxnet版本要高于0.12.1b2017112. 下载数据集. train.zip test.zip labels ...
随机推荐
- Zipline Data Bundles
Data Bundles A data bundle is a collection of pricing data, adjustment data, and an asset database. ...
- 解决从Windows拷贝来的文件到Ubuntu出现乱码的问题
1.转换文件内容编码 Windows下天生的纯文本文件,其中文编码为GBK,在Ubuntu下显示为乱码,可以使用iconv命令进行转换: iconv -f gbk -t utf8 sour ...
- vue下使用echarts折线图及其横坐标拖拽功能
vue页面中使用折线图,并且有时间段筛选.因此就需要用到横坐标的拖拽功能. 界面效果如下: 现在来看这个效果的实现代码: drawLine() { let that = this, lineDate ...
- Unity系统自带函数生命周期以及相互关系
官方参考手册:http://docs.unity3d.com/Manual/ExecutionOrder.html unity脚本从唤醒到销毁都有着一套比较完善的生命周期,添加任何脚本都要遵守生命周期 ...
- Data striping
条带化是把连续的数据分割成相同大小的数据块,把每段数据分别写入到阵列中的不同磁盘上的方法. 当多个进程同时访问一个磁盘时,可能会出现磁盘冲突.大多数磁盘系统都对访问次数(每秒的 I/O 操作,IOPS ...
- CloudFoundry V2 单机版离线安装(伪离线安装)
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/wangdk789/article/details/30255763 之前安装CloudFou ...
- J.U.C Atomic(二)基本类型原子操作
java.util.concurrent.atomic包中对基本类型进行原子操作的类有:AtomicInteger.AtomicBoolean.AtomicLong. 下面通过一个测试程序来验证一下A ...
- PHP SPL使用方法和他的威力
什么是SPL,如何使用,他有什么作用,下面我我们就讲讲PHP SPL的用法 SPL,PHP 标准库(Standard PHP Library) ,此从 PHP 5.0 起内置的组件和接口,并且从 PH ...
- Linux 网络 I/O 模型简介(图文)
1.介绍 Linux 的内核将所有外部设备都看做一个文件来操作(一切皆文件),对一个文件的读写操作会调用内核提供的系统命令,返回一个file descriptor(fd,文件描述符).而对一个sock ...
- nginx rewrite规则last与break的区别
概要:break和last都能阻止继续执行后面的rewrite指令,last如果在location下的话,对于重写后的URI会重新匹配location,而break不会重新匹配location. 区别 ...