KerasPersonLab使用手册

1. 目录结构及介绍

KerasPersonLab项目基于Keras与TensorFlow实现多人姿态估计和实例分割。下面是该项目的基本目录结构以及主要文件的功能简介：

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├── LICENSE                # 许可证文件
├── README.md              # 项目说明文档
├── bilinear.py            # 双线性插值相关功能
├── config.py              # 配置文件，用于设置训练参数
├── data_generator.py      # 数据生成器，处理数据输入
├── data_iterator.py       # 数据迭代器逻辑
├── data_prep.py           # 数据预处理脚本
├── demo.ipynb             # 演示如何进行模型推理的Jupyter Notebook
├── frozen_batchnorm.py    # 冻结批量归一化层的代码
├── generate_hdf5.py       # 脚本，用于构造所需的HDF5格式的数据集
├── model.py               # 主模型定义，包括网络架构
├── plot.py                # 可视化结果的工具函数
├── polyak_callback.py     # 实现Polyak平均策略的回调函数
├── post_proc.py           # 后处理步骤，从预测结果到最终输出的转换
├── resnet101.py           # ResNet-101模型定义或加载
├── resnet50.py            # ResNet-50模型定义或加载
├── tf_data_generator.py   # 使用TensorFlow特性的数据生成器
├── train.py               # 训练主程序
└── transformer.py         # 数据变换相关操作

2. 项目的启动文件介绍

• train.py: 核心的训练脚本。在准备好了数据集和配置之后，通过运行这个脚本可以开始模型的训练过程。它负责初始化模型，配置训练过程（如学习率调度、损失函数等），并开始多GPU或单GPU环境下的训练。

• demo.ipynb: 这是一个Jupyter Notebook文件，主要用于演示如何加载训练好的模型并进行推理，展示模型预测的人体关键点和实例分割结果。

3. 项目的配置文件介绍

• config.py: 包含了所有训练和测试过程中需要的重要参数。你可以在这里自定义输入图像的分辨率、使用的GPU数量、是否冻结BatchNorm层的权重等关键训练选项。此外，如果要调整更底层的网络结构或优化算法，可能还需直接修改train.py或其他相关源代码文件。

为了开始使用KerasPersonLab，首先确保你的开发环境已经安装了必要的依赖，如TensorFlow 1.7、Keras 2.1.3等，并且符合项目的测试环境要求。按照generate_hdf5.py中的指南准备COCO数据集，并修改相应的路径。接下来，根据你的实验需求修改config.py文件，最后执行train.py以开始训练模型。对于模型的测试和应用，参考demo.ipynb来体验实例分割和人体姿态估计的效果。