更换文档检测模型
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@@ -0,0 +1,299 @@
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**# config yaml配置项说明**
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KeyPoint 使用时config文件配置项说明，以[tinypose_256x192.yml](../../configs/keypoint/tiny_pose/tinypose_256x192.yml)为例
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```yaml
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use_gpu: true #是否使用gpu训练
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log_iter: 5 #打印log的iter间隔
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save_dir: output #模型保存目录
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snapshot_epoch: 10 #保存模型epoch间隔
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weights: output/tinypose_256x192/model_final #测试加载模型路径（不含后缀“.pdparams”）
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epoch: 420 #总训练epoch数量
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num_joints: &num_joints 17 #关键点数量
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pixel_std: &pixel_std 200 #变换时相对比率像素（无需关注，不动就行）
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metric: KeyPointTopDownCOCOEval #metric评估函数
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num_classes: 1 #种类数（检测模型用，不需关注）
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train_height: &train_height 256 #模型输入尺度高度变量设置
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train_width: &train_width 192 #模型输入尺度宽度变量设置
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trainsize: &trainsize [*train_width, *train_height] #模型输入尺寸，使用已定义变量
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hmsize: &hmsize [48, 64] #输出热力图尺寸（宽，高）
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flip_perm: &flip_perm [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12], [13, 14], [15, 16]] #左右关键点经图像翻转时对应关系，例如：图像翻转后，左手腕变成了右手腕，右手腕变成了左手腕
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\#####model
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architecture: TopDownHRNet #模型框架结构类选择
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TopDownHRNet: #TopDownHRNet相关配置
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backbone: LiteHRNet #模型主干网络
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post_process: HRNetPostProcess #模型后处理类
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flip_perm: *flip_perm #同上flip_perm
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num_joints: *num_joints #关键点数量（输出通道数量）
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width: &width 40 #backbone输出通道数
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loss: KeyPointMSELoss #loss函数选择
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use_dark: true #是否使用DarkPose后处理
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LiteHRNet: #LiteHRNet相关配置
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network_type: wider_naive #网络结构类型选择
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freeze_at: -1 #梯度截断branch id，截断则该branch梯度不会反传
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freeze_norm: false #是否固定normalize层参数
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return_idx: [0] #返回feature的branch id
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KeyPointMSELoss: #Loss相关配置
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use_target_weight: true #是否使用关键点权重
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loss_scale: 1.0 #loss比率调整，1.0表示不变
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\#####optimizer
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LearningRate: #学习率相关配置
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base_lr: 0.002 #初始基础学习率
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schedulers:
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\- !PiecewiseDecay #衰减策略
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milestones: [380, 410] #衰减时间对应epoch次数
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gamma: 0.1 #衰减率
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\- !LinearWarmup #Warmup策略
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start_factor: 0.001 #warmup初始学习率比率
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steps: 500 #warmup所用iter次数
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OptimizerBuilder: #学习策略设置
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optimizer:
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type: Adam #学习策略Adam
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regularizer:
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factor: 0.0 #正则项权重
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type: L2 #正则类型L2/L1
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\#####data
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TrainDataset: #训练数据集设置
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!KeypointTopDownCocoDataset #数据加载类
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image_dir: "" #图片文件夹,对应dataset_dir/image_dir
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anno_path: aic_coco_train_cocoformat.json #训练数据Json文件，coco格式
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dataset_dir: dataset #训练数据集所在路径，image_dir、anno_path路径基于此目录
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num_joints: *num_joints #关键点数量，使用已定义变量
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trainsize: *trainsize #训练使用尺寸，使用已定义变量
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pixel_std: *pixel_std #同上pixel_std
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use_gt_bbox: True #是否使用gt框
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EvalDataset: #评估数据集设置
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!KeypointTopDownCocoDataset #数据加载类
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image_dir: val2017 #图片文件夹
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anno_path: annotations/person_keypoints_val2017.json #评估数据Json文件，coco格式
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dataset_dir: dataset/coco #数据集路径，image_dir、anno_path路径基于此目录
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num_joints: *num_joints #关键点数量，使用已定义变量
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trainsize: *trainsize #训练使用尺寸，使用已定义变量
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pixel_std: *pixel_std #同上pixel_std
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use_gt_bbox: True #是否使用gt框，一般测试时用
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image_thre: 0.5 #检测框阈值设置，测试时使用非gt_bbox时用
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TestDataset: #纯测试数据集设置，无label
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!ImageFolder #数据加载类，图片文件夹类型
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anno_path: dataset/coco/keypoint_imagelist.txt #测试图片列表文件
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worker_num: 2 #数据加载worker数量，一般2-4，太多可能堵塞
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global_mean: &global_mean [0.485, 0.456, 0.406] #全局均值变量设置
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global_std: &global_std [0.229, 0.224, 0.225] #全局方差变量设置
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TrainReader: #训练数据加载类设置
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sample_transforms: #数据预处理变换设置
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\- RandomFlipHalfBodyTransform: #随机翻转&随机半身变换类
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scale: 0.25 #最大缩放尺度比例
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rot: 30 #最大旋转角度
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num_joints_half_body: 8 #关键点小于此数不做半身变换
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prob_half_body: 0.3 #半身变换执行概率（满足关键点数量前提下）
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pixel_std: *pixel_std #同上pixel_std
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trainsize: *trainsize #训练尺度，同上trainsize
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upper_body_ids: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] #上半身关键点id
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flip_pairs: *flip_perm #左右关键点对应关系，同上flip_perm
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\- AugmentationbyInformantionDropping:
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prob_cutout: 0.5 #随机擦除变换概率
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offset_factor: 0.05 #擦除位置中心点随机波动范围相对图片宽度比例
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num_patch: 1 #擦除位置数量
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trainsize: *trainsize #同上trainsize
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\- TopDownAffine:
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trainsize: *trainsize #同上trainsize
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use_udp: true #是否使用udp_unbias（flip测试使用）
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\- ToHeatmapsTopDown_DARK: #生成热力图gt类
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hmsize: *hmsize #热力图尺寸
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sigma: 2 #生成高斯核sigma值设置
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batch_transforms:
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\- NormalizeImage: #图像归一化类
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mean: *global_mean #均值设置，使用已有变量
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std: *global_std #方差设置，使用已有变量
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is_scale: true #图像元素是否除255.，即[0,255]到[0,1]
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\- Permute: {} #通道变换HWC->CHW,一般都需要
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batch_size: 128 #训练时batchsize
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shuffle: true #数据集是否shuffle
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drop_last: false #数据集对batchsize取余数量是否丢弃
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EvalReader:
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sample_transforms: #数据预处理变换设置，意义同TrainReader
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\- TopDownAffine: #Affine变换设置
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trainsize: *trainsize #训练尺寸同上trainsize，使用已有变量
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use_udp: true #是否使用udp_unbias，与训练需对应
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batch_transforms:
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\- NormalizeImage: #图片归一化，与训练需对应
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mean: *global_mean
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std: *global_std
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is_scale: true
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\- Permute: {} #通道变换HWC->CHW
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batch_size: 16 #测试时batchsize
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TestReader:
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inputs_def:
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image_shape: [3, *train_height, *train_width] #输入数据维度设置，CHW
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sample_transforms:
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\- Decode: {} #图片加载
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\- TopDownEvalAffine: #Affine类，Eval时用
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trainsize: *trainsize #输入图片尺度
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\- NormalizeImage: #输入图像归一化
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mean: *global_mean #均值
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std: *global_std #方差
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is_scale: true #图像元素是否除255.，即[0,255]到[0,1]
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\- Permute: {} #通道变换HWC->CHW
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batch_size: 1 #Test batchsize
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fuse_normalize: false #导出模型时是否内融合归一化操作（若是，预处理中可省略normalize，可以加快pipeline速度）
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