Ecosyste.ms: Awesome
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https://github.com/Kedreamix/YoloGesture
基于计算机视觉手势识别控制系统YoLoGesture (利用YOLO实现)，利用yolo进行手势识别的控制系统，最后利用streamlit进行了部署，可在线体验尝试https://kedreamix-yologesture.streamlit.app , huggingface也有https://huggingface.co/spaces/Kedreamix/YoloGesture ，除此之外，还可以将方法运用到其他数据集中，都可以完成目标检测任务，并且进行部署，一通百通
https://github.com/Kedreamix/YoloGesture
deeplearning gesture yolo
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基于计算机视觉手势识别控制系统YoLoGesture (利用YOLO实现)，利用yolo进行手势识别的控制系统，最后利用streamlit进行了部署，可在线体验尝试https://kedreamix-yologesture.streamlit.app , huggingface也有https://huggingface.co/spaces/Kedreamix/YoloGesture ，除此之外，还可以将方法运用到其他数据集中，都可以完成目标检测任务，并且进行部署，一通百通
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/Kedreamix/YoloGesture
- Owner: Kedreamix
- Created: 2023-04-18T04:47:22.000Z (about 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2023-12-09T19:19:14.000Z (7 months ago)
- Last Synced: 2023-12-10T19:38:17.237Z (7 months ago)
- Topics: deeplearning, gesture, yolo
- Language: Python
- Homepage: https://huggingface.co/spaces/Kedreamix/YoloGesture
- Size: 196 MB
- Stars: 39
- Watchers: 1
- Forks: 5
- Open Issues: 1
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Lists
- awesome-yolo-object-detection - Kedreamix/YoloGesture
README
# 基于计算机视觉手势识别控制系统YoLoGesture (利用YOLO实现)
Streamlit在线服务器体验网址： [https://kedreamix-yologesture.streamlit.app/](https://kedreamix-yologesture.streamlit.app/)
HuggingFace在线服务器体验网址：[https://huggingface.co/spaces/Kedreamix/YoloGesture](https://huggingface.co/spaces/Kedreamix/YoloGesture)
- [1. 项目已完成的部分](#1-项目已完成的部分)
- [2. 部分尝试结果](#2-部分尝试结果)
- [3. 项目整体框架](#3-项目整体框架)
- [3.1. 数据集构建](#31-数据集构建)
- [3.2. 模型选择](#32-模型选择)
- [3.3. 代码实现](#33-代码实现)
- [4. 实验结果详情](#4-实验结果详情)
- [4.1. 训练权重文件下载](#41-训练权重文件下载)
- [4.2. 数据集概况](#42-数据集概况)
- [5. 环境配置](#5-环境配置)
- [6. 快速运行代码](#6-快速运行代码)
- [7. 训练预测细节解释](#7-训练预测细节解释)
- [7.1. 训练配置文件（重点）](#71-训练配置文件重点)
- [7.2. 训练自己数据集](#72-训练自己数据集)
- [7.3. 使用Tensorboard可视化结果](#73-使用tensorboard可视化结果)
- [7.4. 预测步骤](#74-预测步骤)
- [7.5. 评估步骤](#75-评估步骤)
- [8. Streamlit 项目部署](#8-streamlit-项目部署)
- [8.1. 本地运行](#81-本地运行)
- [8.2. 检测方法](#82-检测方法)
- [8.3. 选择模型以及参数](#83-选择模型以及参数)
- [9. 参考Reference](#9-参考reference)
- [10. 代码权重可复现，已开源（求🌟🌟🌟）](#10-代码权重可复现已开源求)
## 1. 项目已完成的部分
- [x] 数据集的构建
- [x] 代码的基本运行和训练
- [x] 增加数据集 800 -> 1600
- [x] 利用Mosaic数据增强，但是结果不好，之后训练不会采用，除非数据足够多
- [x] 增加yaml文件，利用yaml配置所有参数
- [x] 提高图片的输入shape，从256x256 -> 416x416
- [x] 由于结果不理想，使用部分自制数据集替换，数据集总数不变
- [x] 添加yolov4 tiny 轻量化模型
- [x] 增加注意力机制，可以比轻量化模型得到更不错的结果
## 2. 部分尝试结果
- [x] 使用Mosaic 结果较差
- [x] 在运行过程中结果十分差，原因是数据集标注出现错误，会重新修改数据集
- [x] 用SGD的结果没有Adam好
- [x] front的数据集需要重新修改才能得到更好的结果
- [x] 使用tiny模型速度更快，结果虽然差一点，但是只是一个速度与精度的trade off
## 3. 项目整体框架
1、 了解项目研究的背景以及其意义，学习其中的创新点和科研价值。
2、 使用python语言对项目中的代码进行编写。研究项目源代码，理解项目工程的代码结构、原理及其功能。
3、 学习深度学习算法。理解卷积神经网络的相关概念，包括神经元系统、局部感受野、权值共享和卷积神经网络总体结构；了解目前常见的目标检测方法和YOLOv4算法框架，以及基于YOLOv4的手势识别算法。
4、 设计并制作针对本项目手势控制数据集，并使用数据增广的方式对数据集进行扩充，同时使用图像处理的方法包括中值滤波、阈值分割等对数据进行预处理。
5、 训练模型，对目标检测性能进行测试。了解实验环境以及评价标准，测试本项目研究的手势识别算法的实验结果，然后通过采用控制变量方法对手势识别算法进行多组实验，以评估其在不同环境下的识别效果，使用验证集对手势识别算法的精度和速度进行性能测试。
6、 总结本项目的研究工作，对基于无人机的手势识别演剧提供创新点与发展建议。
### 3.1. 数据集构建
1. 设计并制作针对本项目手势控制数据集，对数据集进行分类。
2. 使用Labelimg标注工具设计针对本项目的手势数据集，对数据集进行标注。
### 3.2. 模型选择
在前期的模型选择中，简单的选择了YOLOv4的模型进行训练和测试
**YOLOv4 = CSPDarknet53（主干） + SPP** **附加模块（颈** **） +** **PANet** **路径聚合（颈** **） + YOLOv3（头部）**
### 3.3. 代码实现
- [x] 主干特征提取网络：DarkNet53 => CSPDarkNet53
- [x] 特征金字塔：SPP，PAN
- [x] 训练用到的小技巧：Mosaic数据增强、Label Smoothing平滑、CIOU、学习率余弦退火衰减
- [x] 激活函数：使用Mish激活函数
- [x] 增加yaml配置文件，只需要修改配置文件即可
- [x] 添加detect.py，利用此进行半自动标注，可以方便标注其他类似于对应👋的数据集
- [x] 修改成命令行运行的快速模式，很方便，快速运行和理解
- [x] 利用streamlit部署到服务器上，可以随时使用，在线demo [https://kedreamix-yologesture.streamlit.app/](https://kedreamix-yologesture.streamlit.app/)
- [ ] ......
## 4. 实验结果详情
| 训练数据集 | 权值文件名称 | 迭代次数 | Batch-size | 图片shape | 平均准确率 | mAP 0.5 | fps |
| :--------: | :----------------------------------------------------------: | :------: | :--------: | :-------: | :--------: | :-----: | ----- |
| Gesture v1 | yolo4_gesture_weights.pth | 150 | 4->8 | 256x256 | 61.65 | 51.66 | |
| Gesture v2 | yolo4tiny_gesture_SE.pth | 100 | 64->32 | 416x416 | 83.6 | 95.18 | 76.08 |
| Gesture v2 | yolo4tiny_gesture_CBAM.pth | 100 | 64->32 | 416x416 | 89.35 | 98.85 | 70.01 |
| Gesture v2 | yolo4tiny_gesture_ECA.pth | 100 | 64->32 | 416x416 | 88.37 | 96.26 | 77.19 |
| Gesture v2 | yolo4tiny_gesture.pth | 100 | 64->32 | 416x416 | 87.01 | 95.86 | 81.81 |
| Gesture v2 | yolo4_gesture_weightsv2.pth | 100 | 4->8 | 256x256 | 84.51 | 90.77 | 24.21 |
| Gesture v3 | [yolov4_tiny.pth](https://github.com/Kedreamix/YoloGesture/releases/download/v1.0/yolov4_tiny.pth) | 150 | 64->32 | 416x416 | 75.05 | 91.30 | |
| Gesture v3 | [yolov4_SE.pth](https://github.com/Kedreamix/YoloGesture/releases/download/v1.0/yolov4_SE.pth) | 150 | 64->32 | 416x416 | 78.06 | 90.13 | |
| Gesture v3 | [yolov4_CBAM.pth](https://github.com/Kedreamix/YoloGesture/releases/download/v1.0/yolov4_CBAM.pth) | 150 | 64->32 | 416x416 | 91.09 | 94.97 | |
| Gesture v3 | [yolov4_ECA.pth](https://github.com/Kedreamix/YoloGesture/releases/download/v1.0/yolov4_ECA.pth) | 150 | 64->32 | 416x416 | 94.58 | 83.24 | |
| Gesture v3 | [yolov4_weights_ep150_416.pth](https://github.com/Kedreamix/YoloGesture/releases/download/v1.0/yolov4_weights_ep150_416.pth) | 150 | 64->32 | 416x416 | 95.145 | 98.35 | |
| Gesture v3 | [yolov4_weights_ep150_608.pth](https://github.com/Kedreamix/YoloGesture/releases/download/v1.0/yolov4_weights_ep150_608.pth) | 150 | 64->32 | 608x608 | 93.64 | 97.23 | |
> Gesture v1中存在数据集问题，所以模型结构不好
>
> Gesture v2中重新修改数据集
>
> Gesture v3中修改front数据集
Batch-Size 64->32是指在进行训练的时候，前半段冻结的时候使用的bs为64，在后续不冻结训练使用bs=32
### 4.1. 训练权重文件下载
训练所需的yolo4_weights.pth有两种方式下载。（release包含所有过程的权重，百度网盘和奶牛只记录最新的权重）
- 可以从我的release下载权重 [https://github.com/Kedreamix/YoloGesture/releases/tag/v1.0](https://github.com/Kedreamix/YoloGesture/releases/tag/v1.0)
- 可以从我的huggingface的model下载权重 [https://huggingface.co/Kedreamix/YoloGestureWeights](https://huggingface.co/Kedreamix/YoloGestureWeights)
- 也可以百度网盘下载
链接：https://pan.baidu.com/s/1Pt11VHMaHqSsPjb50W5IeQ
提取码：6666
- 由于百度网盘下载速度较慢，这里也给一个不限速的链接 （永久有效）
传输链接：https://cowtransfer.com/s/dc5e0f7f43a940 或 打开【奶牛快传】cowtransfer.com 使用传输口令：ftyvu0 提取；
### 4.2. 数据集概况
- **Gesture v1** 只有800张图片，数量较少
- **Gesture** **v2** 增加了800张图片，数量增多，一共1600张图片
在运行过程中结果十分差，原因是数据集标注出现错误，会重新修改数据集
- **Gesture v3** 中修改了front的手势，使得front结果大大提升，平均准确率增大
> 上述展示图是关于Gesture v1的手势，后续数据进行了修改
整体数据集一共含有1600张，8个类别的手势，我的Gesture v3最后就是8个类别，大概1600张的数据集，类别分别是
- up
- down
- left
- right
- front
- back
- clockwise
- anticlockwise
数据已经放在release中了，可以下载自用
> 之后我也做了类似的手势识别的任务，里面的数据集有18个类别 HaGRID手势识别数据集，里面的手势结果更多，并且也更大，总共有716G，建议可以缩小以后进行训练增强，如果有机会，我可以拿一个多类别的我也来训练一下
>
> 以下是HaGRID的手势识别的类别，支持更多的手势识别的结果，这是官方下载地址：[https://github.com/hukenovs/hagrid](https://github.com/hukenovs/hagrid)
>
> [](https://github.com/hukenovs/hagrid/blob/master/images/gestures.jpg)
## 5. 环境配置
我用的是torch==1.8.1 torchvision==0.9.1
> 代码在更高的版本也是适配的，我觉得可能去>=1.7的应该都是可以的
相对应的库可以直接利用以下代码在当前路径进行运行，利用清华源进行换源
```bash
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
```
## 6. 快速运行代码
以下可以在命令行中运行，在命令行运行可能会更好一点
Install
```bash
git clone https://github.com/Kedreamix/YoloGesture.git
cd YoloGesture
pip install -r requirements.txt # -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # install 可以加上清华源
```
Data
这一部分会生成两个文件，分别是2007_train.txt和2007_val.txt，在每一行包括了图片路径和对应的标签，之后代码会读取文件夹VOCdevkit/VOC2007下的图片和标签
```python
python voc_annotation.py
```
Optional
可选，yolov4有对anchors进行Kmeans计算，但是用yolov4自带的也可以，这一部分是可选择的，做完有一个可视化的结果
```python
python kmeans_for_anchors.py
```
Training
我们可以在里面设置所需要的参数，phi代表着不同的注意力机制，weights代表着权重，其他的是我们的一些参数的设置，都是可调的，参数的部分解释都可以从python train.py --help看到
```bash
usage: train.py [-h] [--init INIT] [--epochs EPOCHS] [--weights WEIGHTS]
[--freeze] [--freeze-epochs FREEZE_EPOCHS]
[--freeze-size FREEZE_SIZE] [--batch-size BATCH_SIZE]
[--optimizer {sgd,adam,adamw}] [--num_workers NUM_WORKERS]
[--lr LR] [--tiny] [--phi PHI] [--weight-decay WEIGHT_DECAY]
[--momentum MOMENTUM] [--save-period SAVE_PERIOD] [--cuda]
[--shape SHAPE] [--fp16] [--mosaic]
[--lr_decay_type {cos,step}] [--distributed]
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
--init INIT 从init epoch开始训练
--epochs EPOCHS epochs for training
--weights WEIGHTS initial weights path 初始权重的路径
--freeze 表示是否冻结训练
--freeze-epochs FREEZE_EPOCHS
epochs for feeze 冻结训练的迭代次数
--freeze-size FREEZE_SIZE
total batch size for Freezeing
--batch-size BATCH_SIZE
total batch size for all GPUs
--optimizer {sgd,adam,adamw}
训练使用的optimizer
--num_workers NUM_WORKERS
用于设置是否使用多线程读取数据
--lr LR Learning Rate 学习率的初始值
--tiny 使用yolov4-tiny模型
--phi PHI yolov4-tiny所使用的注意力机制的类型
--weight-decay WEIGHT_DECAY
权值衰减，可防止过拟合
--momentum MOMENTUM 优化器中的参数
--save-period SAVE_PERIOD
多少个epochs保存一次权重
--cuda 表示是否使用GPU
--shape SHAPE 输入图像的shape，一定要是32的倍数
--fp16 是否使用混合精度训练
--mosaic Yolov4的tricks应用 马赛克数据增强
--lr_decay_type {cos,step}
cos
--distributed 是否使用多卡运行
```
这里对一些常用参数进行解释
- fp16
由于训练神经网络，有时候得到的权重的精度都是64位或者32位的，保存和训练的时候都占了很多显存，但是有时候这些是不必要的，所以可以利用fp16将精度设为16位，这样大概可以减少一半的显存
- phi
这里解释一下，phi = 0代表的是yolov4_tiny，也就是改进的轻量化yolov4，而phi = 1,2,3分别是加了SE，CBAM，ECA三种注意力机制得到的结果。具体对SE，CBAM，ECA注意力机制不懂的，可以看看这篇博文，我觉得写的蛮好的：[https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/121371986](https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/121371986)，这里不过多介绍。
- freeze
除此之外，可以从下面的代码看出，我们可以冻结进行迁移学习，也可以选择不冻结，通过参数freeze来控制，还可以控制冻结次数的冻结时的batch-size，冻结的时候，可以把batch-size调高一点，并且还可以调一下freeze-epochs参数和freeze-size参数
如果对于不同模型训练的不动的，可以看看下面的训练预测细节解释
```python
# 冻结进行迁移学习，利用已有的yolov4_SE.pth的权重进行
python train.py --tiny --phi 1 --epochs 100 \
--weights model_data/yolov4_SE.pth \
--freeze --freeze-epochs 50 --freeze-size 8 \
--batch-size 4 --shape 416 \
--fp16 --cuda
# 快速运行尝试，重新学习
python train.py --tiny --phi 1 --epochs 10 \
--batch-size 4 --shape 416 \
--fp16 --cuda
```
在后续为了简化操作，不用打那么多的字母，还进行了缩写的修改，把--freeze简化成-f，--weights 简化成 -w, --freeze-epochsj简化成-fe，--freeze-size 简化成fb， --batch-size简化成-bs，这是为了方便运行的时候设置参数
这段代码和上面是等价的
```python
# 冻结进行迁移学习
python train.py --tiny --phi 1 --epochs 100 \
-w model_data/yolov4_SE.pth \
-f -fe 50 -fs 8 \
--bs 4 --shape 416 \
--fp16 --cuda
# 快速运行尝试，重新学习
python train.py --tiny --phi 1 --epochs 10 \
--batch-size 4 --shape 416 \
--fp16 --cuda
```
Predict
predict也有一些参数，比如以什么模式运行，分别有['dir_predict', 'video', 'fps','predict','heatmap']，默认是用predict来推理img文件夹下的所有图片
```python
# python predict.py --mode dir_predict \
# --tiny --phi 1 \
# --weights model_data/yolov4_SE.pth \
# --cuda --shape 416
python predict.py --tiny --cuda
```
Get Map
这一部分可以得到召回率和精确率等可视化的图片，可以清晰的看到结果
```python
# 对验证集进行计算
# python get_map.py --mode 0 \
# --tiny --phi 1 \
# --weights model_data/yolov4_SE.pth \
# --cuda --shape 416
# python .\get_map.py --cuda --mode 0 --tiny --phi 3 --weights model_data/yolotv4_ECA.pth
python get_map.py --tiny --cuda
```
所有的参数都可以通过，通过help看到解释
```python
python train.py -h
python get_map.py -h
python predict.py -h
```
除此之外，如果有多个GPU，需要设定指定的GPU，在python前加上配置CUDA_VISIBLE_DEVICES=3，表示使用第四块GPU
```python
# 比如使用第4块GPU
CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train.py ...
```
或者是多块GPU，比如有0，1两块GPU
```python
# 比如使用第0,1块GPU
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py ...
```
## 7. 训练预测细节解释
### 7.1. 训练配置文件（重点）
这个重中之重，在model_data文件夹下，有一个yaml文件，里面包括部分需要运行的参数
只需要调节里面的参数，然后运行就可以得到我们的结果，完全是ok的，只需要改配置文件，其他参数可以在命令行修改，直接运行也是可以使用的，下面会详细介绍，主要是修改train.py的部分，因为这样可以方便我们训练
```yaml
#------------------------------detect.py--------------------------------#
# 这一部分是为了半自动标注数据，可以减轻负担，需要提前训练一个权重，以Labelme格式保存
# dir_origin_path 图片存放位置
# dir_save_path Annotation保存位置
# ----------------------------------------------------------------------#
dir_detect_path: ./JPEGImages
detect_save_path: ./Annotation
# ----------------------------- train.py -------------------------------#
nc: 8 # 类别的数量
classes: ["up","down","left","right","front","back","clockwise","anticlockwise"] # 类别
confidence: 0.5 # 置信度
nms_iou: 0.3
letterbox_image: False
lr_decay_type: cos # 使用到的学习率下降方式，可选的有step、cos
# 用于设置是否使用多线程读取数据
# 开启后会加快数据读取速度，但是会占用更多内存
# 内存较小的电脑可以设置为2或者0，win建议设为0
num_workers: 4
```
### 7.2. 训练自己数据集
1. 数据集的准备
训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。
训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
2. 数据集的处理
在完成数据集的摆放之后，我们需要利用voc_annotation.py获得训练用的2007_train.txt和2007_val.txt。
修改voc_annotation.py里面的参数。第一次训练可以仅修改classes_path，classes_path用于指向检测类别所对应的txt。
然后再前面所说的data.yaml中写清楚自己的类别以及类别的数量
```bash
nc: 8 # 类别的数量
classes: ["up","down","left","right","front","back","clockwise","anticlockwise"] # 类别
```
3. 开始网络训练
之后根据快速运行train.py，运行train.py开始训练了，在训练多个epoch后，权值会生成在logs文件夹中，可以自己设迭代次数保存权重，如上述快速运行即可。
这里面我内置了5个模型，分别是最原始的yolov4模型，以及yolov4-tiny，yolov4-SE，yolov4-ECA，yolov4-CBAM四种模型，这四种模型都可以进行训练，其中yolov4-tiny，yolov4-SE，yolov4-ECA，yolov4-CBAM都属于小模型，所以认为是tiny模型，得到的权重也比较小速度也会比较快，这几种方式有不同的参数，我现在简单的介绍，我用tiny和phi的参数对他们进行分开
- phi = 0 yolov4-tiny
- phi = 1 yolov4-SE
- phi = 2 yolov4-CBAM
- phi = 3 yolov4-ECA
```python
# yolov4 模型
python train.py --epochs 10 --shape 416 --cuda --batch-size 4
# yolov4-tiny
python train.py --epochs 10 --shape 416 --cuda --batch-size 8 --tiny --phi 0
# yolov4-SE
python train.py --epochs 10 --shape 416 --cuda --batch-size 8 --tiny --phi 1
# yolov4-CBAM
python train.py --epochs 10 --shape 416 --cuda --batch-size 8 --tiny --phi 2
# yolov4-ECA
python train.py --epochs 10 --shape 416 --cuda --batch-size 8 --tiny --phi 3
```
如果还要做其他参数对，也可以看到快速运行代码的训练部分，进行增加一些参数
4. 训练结果预测
训练结果预测需要用到两个文件，分别是yolo.py和predict.py。
完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。 （可以自己设置模式得到结果）
### 7.3. 使用Tensorboard可视化结果
在我们训练的过程中，我们可以用TensorBoard实时查看训练情况，也可以看到训练的网络模型结构，非常方便
只需要在我们的文件夹的命令行下，运行
```bash
tensorboard --logdir='logs/'
```
之后大概我们的6006端口就可以实时看到我们的结果，即是https://localhost:6006
> 如果是使用Ubuntu，有可能会出现一些bug，所以需要进行一些操作，因为会显示无法找到命令
>
> 这时候首先需要找到TensorBoard在库的哪里
>
> ```bash
> pip show tensorboard
> ```
>
> 这样子就能看到自己tensorboard下载的路径
>
> 然后找到TensorBoard的文件夹下，找到main.py文件，就可以进行了，利用绝对路径就可以了
>
> ```
> python .../python3.8/site-packages/tensorboard/main.py --logdir='logs/'
> ```
### 7.4. 预测步骤
1. 下载完库后解压，在百度网盘后者其他地方下载yolo_gesture_weights.pth，放入model_data，运行predict.py，调整权重路径
在predict.py中事先设置了`dir_predict`表示遍历文件夹进行检测并保存。默认遍历img文件夹，保存img_out文件夹，这样就可以在img_out中得到文件
有很多种模式，可以通过mode来调节，这一部分还可以设置参数，我们都可以从help里看到
```bash
predict.py -h
usage: predict.py [-h] [--weights WEIGHTS] [--tiny] [--phi PHI]
[--mode {dir_predict,video,fps,predict,heatmap,export_onnx}]
[--cuda] [--shape SHAPE] [--video VIDEO]
[--save-video SAVE_VIDEO] [--confidence CONFIDENCE]
[--nms_iou NMS_IOU]
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
--weights WEIGHTS initial weights path
--tiny 使用yolotiny模型
--phi PHI yolov4tiny注意力机制类型
--mode {dir_predict,video,fps,predict,heatmap,export_onnx}
预测的模式
--cuda 表示是否使用GPU
--shape SHAPE 输入图像的shape
--video VIDEO 需要检测的视频文件
--save-video SAVE_VIDEO
保存视频的位置
--confidence CONFIDENCE
只有得分大于置信度的预测框会被保留下来
--nms_iou NMS_IOU 非极大抑制所用到的nms_iou大小
```
如果下载了权重于路径model_data/yolov4_tiny.pth，默认是文件夹中的图片模式运行，我们就可以直接运行得到结果
```python
python predict.py --tiny --phi 0 --weights model_data/yolov4_tiny.pth
```
2. 在predict.py里面进行设置可以进行fps测试和video视频检测。 （这一部分可以自己尝试）
这一部分只要设置一下路径和视频即可，分别有多种模式
### 7.5. 评估步骤
1. 本文使用VOC格式进行评估。
2. 如果在训练前已经运行过voc_annotation.py文件，代码会自动将数据集划分成训练集、验证集和测试集。如果想要修改测试集的比例，可以修改voc_annotation.py文件下的trainval_percent。trainval_percent用于指定(训练集+验证集)与测试集的比例，默认情况下 (训练集+验证集):测试集 = 9:1。train_percent用于指定(训练集+验证集)中训练集与验证集的比例，默认情况下 训练集:验证集 = 9:1。
3. 利用voc_annotation.py划分测试集
4. 运行get_map.py即可获得评估结果，评估结果会保存在map_out文件夹中。
## 8. Streamlit 项目部署
经过上述学习过程，最后我利用streamlit进行了项目部署，可以在本地部署，也可以在云端部署，代码已经上传的了，并且我最后部署到了streamlit的服务器中，大家都可以在线体验 [https://kedreamix-yologesture.streamlit.app/](https://kedreamix-yologesture.streamlit.app/)，然后选择“Run the app”即可，不需要过多的操作，云端服务器会会自动从我的release中下载模型，所以这个不用担心。
> 关于streamlit的一些方法，可以看一下我另一篇博客，也有对应的github链接，那个简单一点[https://redamancy.blog.csdn.net/article/details/121788919](https://redamancy.blog.csdn.net/article/details/121788919)
### 8.1. 本地运行
打开命令行运行以下代码，记住，首先进行pip install streamlit
```python
streamlit run gesture.streamlit.py
```
运行之后，打开的 https://localhost:8501 就可以看到自己的streamlit的界面了
### 8.2. 检测方法
在这个部署界面中，我一共设了几种方式，分别是
| 测试模型方式 | 测试方式描述 |
| ------------ | ------------------------------------------------------------ |
| Example | 已有一部分数据在服务器的文件夹里，可以读取进行检测 |
| Image | 可以自主上传对应的图片进行检测 |
| Camera | 利用电脑摄像头进行检测，对摄像头进行拍照，然后可以检测fps，heatmap |
| FPS | 上传一张图片进行FPS |
| Heatmap | 进行一个热力图的检测，可以看到模型关注哪一部分 |
| Real Time | 实时检测，可能这一部分在云服务器有点bug，可能要在自己电脑下才能正常运行，云端不可用 |
| Video | 传入视频进行检测 |
### 8.3. 选择模型以及参数
并且在下面的部分，也设置了几个参数，首先是使用的模型，根据前面所说的，一共有五种模型，并且可以调节传入的shape，这里注意一下，如果选择tiny模型，要勾选☑️使用tiny模型，要不默认全是yolov4模型，然后tiny模型的shape统一只有416，只有yolov4模型有一个608和416，可以根据自己的情况选择。
除此之外，还可以调节一下confidence和nms的参数，默认分别是0.5和0.3，这个是可以通过滑动杆来修改的
## 9. 参考Reference
- [https://github.com/bubbliiiing/yolov4-pytorch](https://github.com/bubbliiiing/yolov4-pytorch)
- [https://github.com/qqwweee/keras-yolo3/](https://github.com/qqwweee/keras-yolo3/)
- [https://github.com/Ma-Dan/keras-yolo4](https://github.com/Ma-Dan/keras-yolo4)
## 10. 代码权重可复现，已开源（求🌟🌟🌟）
所有的上述代码权重全部可复现，已经全部开源，有需要可以自取https://github.com/Kedreamix/YoloGesture
有问题欢迎在issue中讨论，最后创作不易，给我个星星吧哈哈哈star一下，🌟🌟🌟