1.專案實作了一個什么功能
答：司機開車，注意力分散檢測，（distract driver detection）
或者說： 駕駛員狀態檢測
分類：
c0: 安全駕駛
c1: 右手打字
c2: 右手打電話
c3: 左手打字
c4: 左手打電話
c5: 調收音機
c6: 喝飲料
c7: 拿后面的東西
c8: 整理頭發和化妝
c9: 和其他乘客說話
2、環境配置
pip install cython -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
下載pycocotools到本地(我已經打包)，然后執行python setup.py build_ext --inplace
pip install paddlex -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install scikit-learn==0.21.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install paddlehub==1.8.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
3.總結一下
第一步 準備資料集：
Train TEST 檔案夾
train檔案夾，通過data_gen.py將train檔案夾下的資料分為了
訓練集（80%）和測驗集（10%），10%給到valid（驗證集）
Test: 是給predict.py用的
第二步：用data_gen.py 產生 訓練集.txt 測驗集.txt 驗證集.txt
Txt檔案存放格式： Train/c2/img_83017.jpg 2表示在train檔案夾下的C2檔案夾下有一張名字叫做
Img_83017.jpg的圖片，然后后面的數字2 表示的是該圖片表示的類別 然后所有的類別存放在 labels.txt中，一共10類
第三步： 執行train.py開始訓練
訓練完畢之后：會在inference_model下面保存訓練好的模型檔案
第四步：加載訓練好的模型檔案去測驗
Predict.py
然后將檢測結果以文字的形式輸出到圖片上
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