ubuntu16.04下FSA-Net环境安装和训练

代码下载

下载代码， 可以使用码云下载代码

git clone FSA-Net: [CVPR19] FSA-Net: Learning Fine-Grained Structure Aggregation for Head Pose Estimation from a Single Image

环境配置

1. 配置一个python3.6的环境

conda create tensorflow -n python=3.6

2. 安装一些依赖

conda install cudatoolkit=8.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/
conda install cudnn==7.1.3
pip install tensorflow==1.10.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install tensorflow-gpu==1.10.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install keras==2.2.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

其他的依赖环境 

pip install pandas -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install Pillow -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install sklearn -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install matplotlib==3.1.1 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install opencv-python==4.1.1.26 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install tqdm
pip install moviepy==1.0.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install pydot
pip install mtcnn 

可能还会遇到

问题1

OSError: `pydot` failed to call GraphViz.Please install GraphViz (https://www.graphviz.org/) and ensure that its executables are in the $PATH.

解决方法：

sudo apt install graphviz

问题2 

DEBUG:root:Running training...

Epoch 1/90

2021-09-07 17:27:13.491941: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:352] Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

Segmentation fault (core dumped)

显存太小了，我换到服务器就可以了。 

训练数据集处理

首先下载300W-LP数据集，

将300W-LP和AFLW2000放到data/type1/里面

将数据放在data/type1里面，

cd data/type1
sh run_created_db_type1.sh

针对BIWI数据集的处理，将Biwi Kinect Head Pose Database中的hpdb文件命名为BIWI，然后传到FSA-Net/data里面了，使用TYY_create_db_biwi.py处理数据。

训练和测试

训练
sh run_fsanet_train.sh

修改run_fsanet_train.sh（里面好多模型训练），随便 选择一个模型去训练。

KERAS_BACKEND=tensorflow python FSANET_train.py --batch_size 16 --nb_epochs 90 --model_type 5 --db_name '300W_LP'

测试

sh run_fsanet_test.sh​​​​​​​

问题

好像是不容易转成onnx模型，可以使用其他人使用pytorch代码实现的FSANet

如下：

https://github.com/omasaht/headpose-fsanet-pytorch

yydyz/headpose-fsanet-pytorch