1adrianb / 1adrianb/face-alignment-training

Error in building dataset, confusion on training data directory structure?

Đang mở
#17 3 bình luận 2 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub
Ngôn ngữ chính
Lua
Star
152
Fork
44
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

Hi, thanks for posting the code for the face alignment training, really appreciate the awesome work!

I'm trying to simply recreate the training results for my own understanding, although I'm having trouble understanding the initial instructions

I've downloaded the `LS3D-W` dataset from https://adrianbulat.com/face-alignment
and after untarring I see a directory with
```
images/
|---- 300VW-3D
|---- 300VW-Testset-3D
|---- AFLW2000-3D-Reannotated
|---- Menpo-3D
|---- plot.lua
|---- Readme.txt
```
After downloading the `landmarks.zip` from https://www.adrianbulat.com/downloads/FaceAlignment/landmarks.zip

Here's where I begin to get confused... When I unzip the folder I get
```
landmarks/
|---- AFW
|---- HELEN
|---- IBUG
|---- LFPW
```

Firstly, when I run `th main.lua`, what exactly is the `path_to_300W_LP_dataset`? From the names I'm unsure which is the correct directory.
Furthermore, the directory searching code within `dataloader.lua` at `DataLoader.getDataFaces(opt, split)` fails to correctly build the dataset?

Perhaps I've downloaded the wrong directory, or have misunderstanding on which dataset to be downloading?

Thanks in advance for the clarification,
Joseph

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Hướng nghiên cứu

The issue is about dataset directory structure confusion for training. Look at dataloader.lua's DataLoader.getDataFaces function to understand expected paths. Compare with the downloaded LS3D-W and landmarks directories. Determine the correct path_to_300W_LP_dataset by matching dataset names in code to folder names. Run th main.lua with different paths to see which one works.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
lua
Lĩnh vực
data, machine-learning
Loại issue
Lỗi
Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức phù hợp với người mới
45/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.