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Repository: facebookresearch/DensePose
Branch: main
Commit: 51fb9f110a45
Files: 164
Total size: 9.7 MB
Directory structure:
gitextract__b9_o1il/
├── .gitignore
├── CMakeLists.txt
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── DensePoseData/
│ ├── demo_data/
│ │ └── demo_dp_single_ann.pkl
│ ├── get_DensePose_COCO.sh
│ ├── get_densepose_uv.sh
│ └── get_eval_data.sh
├── GETTING_STARTED.md
├── INSTALL.md
├── LICENSE
├── MODEL_ZOO.md
├── Makefile
├── NOTICE
├── PoseTrack/
│ ├── DensePose-PoseTrack-Visualize.ipynb
│ ├── README.md
│ ├── configs/
│ │ └── DensePose_ResNet50_FPN_s1x-e2e.yaml
│ └── get_DensePose_PoseTrack.sh
├── README.md
├── challenge/
│ ├── 2018_COCO_DensePose/
│ │ ├── data_format.md
│ │ ├── evaluation.md
│ │ ├── example_results.json
│ │ ├── readme.md
│ │ ├── results_format.md
│ │ └── upload.md
│ ├── 2018_PoseTrack_DensePose/
│ │ ├── data_format.md
│ │ ├── evaluation.md
│ │ ├── readme.md
│ │ ├── results_format.md
│ │ └── upload.md
│ ├── 2019_COCO_DensePose/
│ │ ├── data_format.md
│ │ ├── densepose_cocoeval.py
│ │ ├── evaluation.md
│ │ ├── readme.md
│ │ ├── results_format.md
│ │ └── upload.md
│ └── encode_results_for_competition.py
├── cmake/
│ ├── Summary.cmake
│ └── legacy/
│ ├── Cuda.cmake
│ ├── Dependencies.cmake
│ ├── Modules/
│ │ └── FindCuDNN.cmake
│ ├── Summary.cmake
│ ├── Utils.cmake
│ └── legacymake.cmake
├── configs/
│ ├── DensePoseKeyPointsMask_ResNet50_FPN_s1x-e2e.yaml
│ ├── DensePose_ResNet101_FPN.yaml
│ ├── DensePose_ResNet101_FPN_32x8d_s1x-e2e.yaml
│ ├── DensePose_ResNet101_FPN_32x8d_s1x.yaml
│ ├── DensePose_ResNet101_FPN_s1x-e2e.yaml
│ ├── DensePose_ResNet101_FPN_s1x.yaml
│ ├── DensePose_ResNet50_FPN.yaml
│ ├── DensePose_ResNet50_FPN_s1x-e2e.yaml
│ ├── DensePose_ResNet50_FPN_s1x.yaml
│ ├── DensePose_ResNet50_FPN_single_GPU.yaml
│ ├── rpn_densepose_only_R-50-FPN_1x.yaml
│ └── rpn_densepose_only_X-101-32x8d-FPN_1x.yaml
├── detectron/
│ ├── __init__.py
│ ├── core/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── config.py
│ │ ├── rpn_generator.py
│ │ ├── test.py
│ │ ├── test_engine.py
│ │ └── test_retinanet.py
│ ├── datasets/
│ │ ├── VOCdevkit-matlab-wrapper/
│ │ │ ├── get_voc_opts.m
│ │ │ ├── voc_eval.m
│ │ │ └── xVOCap.m
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── cityscapes_json_dataset_evaluator.py
│ │ ├── coco_to_cityscapes_id.py
│ │ ├── data/
│ │ │ └── README.md
│ │ ├── dataset_catalog.py
│ │ ├── densepose_cocoeval.py
│ │ ├── dummy_datasets.py
│ │ ├── json_dataset.py
│ │ ├── json_dataset_evaluator.py
│ │ ├── roidb.py
│ │ ├── task_evaluation.py
│ │ ├── voc_dataset_evaluator.py
│ │ └── voc_eval.py
│ ├── modeling/
│ │ ├── FPN.py
│ │ ├── ResNet.py
│ │ ├── VGG16.py
│ │ ├── VGG_CNN_M_1024.py
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── body_uv_rcnn_heads.py
│ │ ├── detector.py
│ │ ├── fast_rcnn_heads.py
│ │ ├── generate_anchors.py
│ │ ├── keypoint_rcnn_heads.py
│ │ ├── mask_rcnn_heads.py
│ │ ├── model_builder.py
│ │ ├── name_compat.py
│ │ ├── optimizer.py
│ │ ├── retinanet_heads.py
│ │ ├── rfcn_heads.py
│ │ └── rpn_heads.py
│ ├── ops/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── collect_and_distribute_fpn_rpn_proposals.py
│ │ ├── generate_proposal_labels.py
│ │ ├── generate_proposals.py
│ │ ├── pool_points_interp.cc
│ │ ├── pool_points_interp.cu
│ │ ├── pool_points_interp.h
│ │ ├── zero_even_op.cc
│ │ ├── zero_even_op.cu
│ │ └── zero_even_op.h
│ ├── roi_data/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── body_uv_rcnn.py
│ │ ├── data_utils.py
│ │ ├── fast_rcnn.py
│ │ ├── keypoint_rcnn.py
│ │ ├── loader.py
│ │ ├── mask_rcnn.py
│ │ ├── minibatch.py
│ │ ├── retinanet.py
│ │ └── rpn.py
│ ├── tests/
│ │ ├── data_loader_benchmark.py
│ │ ├── test_batch_permutation_op.py
│ │ ├── test_bbox_transform.py
│ │ ├── test_cfg.py
│ │ ├── test_loader.py
│ │ ├── test_restore_checkpoint.py
│ │ ├── test_smooth_l1_loss_op.py
│ │ ├── test_spatial_narrow_as_op.py
│ │ └── test_zero_even_op.py
│ └── utils/
│ ├── __init__.py
│ ├── blob.py
│ ├── boxes.py
│ ├── c2.py
│ ├── collections.py
│ ├── colormap.py
│ ├── coordinator.py
│ ├── cython_bbox.pyx
│ ├── cython_nms.pyx
│ ├── densepose_methods.py
│ ├── env.py
│ ├── image.py
│ ├── io.py
│ ├── keypoints.py
│ ├── logging.py
│ ├── lr_policy.py
│ ├── model_convert_utils.py
│ ├── net.py
│ ├── segms.py
│ ├── subprocess.py
│ ├── timer.py
│ ├── train.py
│ ├── training_stats.py
│ └── vis.py
├── docker/
│ └── Dockerfile
├── notebooks/
│ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ ├── DensePose-COCO-Visualize-checkpoint.ipynb
│ │ ├── DensePose-COCO-on-SMPL-checkpoint.ipynb
│ │ └── DensePose-RCNN-Texture-Transfer-checkpoint.ipynb
│ ├── DensePose-COCO-Visualize.ipynb
│ ├── DensePose-COCO-on-SMPL.ipynb
│ ├── DensePose-RCNN-Texture-Transfer.ipynb
│ └── DensePose-RCNN-Visualize-Results.ipynb
├── requirements.txt
├── setup.py
└── tools/
├── infer.py
├── infer_simple.py
├── test_net.py
├── train_net.py
└── visualize_results.py
================================================
FILE CONTENTS
================================================
================================================
FILE: .gitignore
================================================
# Byte-compiled / optimized / DLL files
__pycache__/
*.py[cod]
*$py.class
# Shared objects
*.so
# Distribution / packaging
build/
*.egg-info/
*.egg
# Temporary files
*.swn
*.swo
*.swp
*.mat
*.pkl
!DensePoseData/demo_data/demo_dp_single_ann.pkl
*.tar.gz
*.json
!challenge/2018_COCO_DensePose/example_results.json
*.DS_Store
# Dataset symlinks
detectron/datasets/data/*
!detectron/datasets/data/README.md
# Generated C files
detectron/utils/cython_*.c
notebooks_old/*
configs_old/*
.nfs*
================================================
FILE: CMakeLists.txt
================================================
cmake_minimum_required(VERSION 2.8.12 FATAL_ERROR)
# Find the Caffe2 package.
# Caffe2 exports the required targets, so find_package should work for
# the standard Caffe2 installation. If you encounter problems with finding
# the Caffe2 package, make sure you have run `make install` when installing
# Caffe2 (`make install` populates your share/cmake/Caffe2).
find_package(Caffe2 REQUIRED)
if (${CAFFE2_VERSION} VERSION_LESS 0.8.2)
# Pre-0.8.2 caffe2 does not have proper interface libraries set up, so we
# will rely on the old path.
message(WARNING
"You are using an older version of Caffe2 (version " ${CAFFE2_VERSION}
"). Please consider moving to a newer version.")
include(cmake/legacy/legacymake.cmake)
return()
endif()
# Add compiler flags.
set(CMAKE_C_FLAGS "${CMAKE_C_FLAGS} -std=c11")
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11 -O2 -fPIC -Wno-narrowing")
# Print configuration summary.
include(cmake/Summary.cmake)
detectron_print_config_summary()
# Collect custom ops sources.
file(GLOB CUSTOM_OPS_CPU_SRCS ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/detectron/ops/*.cc)
file(GLOB CUSTOM_OPS_GPU_SRCS ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/detectron/ops/*.cu)
# Install custom CPU ops lib.
add_library(
caffe2_detectron_custom_ops SHARED
${CUSTOM_OPS_CPU_SRCS})
target_link_libraries(caffe2_detectron_custom_ops caffe2_library)
install(TARGETS caffe2_detectron_custom_ops DESTINATION lib)
# Install custom GPU ops lib, if gpu is present.
if (CAFFE2_USE_CUDA OR CAFFE2_FOUND_CUDA)
# Additional -I prefix is required for CMake versions before commit (< 3.7):
# https://github.com/Kitware/CMake/commit/7ded655f7ba82ea72a82d0555449f2df5ef38594
list(APPEND CUDA_INCLUDE_DIRS -I${CAFFE2_INCLUDE_DIRS})
CUDA_ADD_LIBRARY(
caffe2_detectron_custom_ops_gpu SHARED
${CUSTOM_OPS_CPU_SRCS}
${CUSTOM_OPS_GPU_SRCS})
target_link_libraries(caffe2_detectron_custom_ops_gpu caffe2_gpu_library)
install(TARGETS caffe2_detectron_custom_ops_gpu DESTINATION lib)
endif()
================================================
FILE: CODE_OF_CONDUCT.md
================================================
# Code of Conduct
Facebook has adopted a Code of Conduct that we expect project participants to adhere to.
Please read the [full text](https://code.facebook.com/pages/876921332402685/open-source-code-of-conduct)
so that you can understand what actions will and will not be tolerated.
================================================
FILE: CONTRIBUTING.md
================================================
# Contributing to DensePose
We want to make contributing to this project as easy and transparent as
possible.
## Our Development Process
Minor changes and improvements will be released on an ongoing basis.
## Pull Requests
We actively welcome your pull requests.
1. Fork the repo and create your branch from `master`.
2. If you've added code that should be tested, add tests.
3. If you've changed APIs, update the documentation.
4. Ensure the test suite passes.
5. Make sure your code lints.
6. If you haven't already, complete the Contributor License Agreement ("CLA").
## Contributor License Agreement ("CLA")
In order to accept your pull request, we need you to submit a CLA. You only need
to do this once to work on any of Facebook's open source projects.
Complete your CLA here: <https://code.facebook.com/cla>
## Issues
We use GitHub issues to track public bugs. Please ensure your description is
clear and has sufficient instructions to be able to reproduce the issue.
## Coding Style
* 4 spaces for indentation rather than tabs
* 80 character line length
* PEP8 formatting
## License
By contributing to DensePose, you agree that your contributions will be licensed
under the LICENSE file in the root directory of this source tree.
================================================
FILE: DensePoseData/demo_data/demo_dp_single_ann.pkl
================================================
(dp0
S'I'
p1
cnumpy.core.multiarray
_reconstruct
p2
(cnumpy
ndarray
p3
(I0
tp4
S'b'
p5
tp6
Rp7
(I1
(I125
tp8
cnumpy
dtype
p9
(S'f8'
p10
I0
I1
tp11
Rp12
(I3
S'<'
p13
NNNI-1
I-1
I0
tp14
bI00
S'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x008@\x00\x00\x00\x00\x00\x008@\x00\x00\x00\x00\x00\x007@\x00\x00\x00\x00\x00\x007@\x00\x00\x00\x00\x00\x008@\x00\x00\x00\x00\x00\x008@\x00\x00\x00\x00\x00\x007@\x00\x00\x00\x00\x00\x007@\x00\x00\x00\x00\x00\x008@\x00\x00\x00\x00\x00\x007@\x00\x00\x00\x00\x00\x007@\x00\x00\x00\x00\x00\x008@\x00\x00\x00\x00\x00\x007@\x00\x00\x00\x00\x00\x007@\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x001@\x00\x00\x00\x00\x00\x001@\x00\x00\x00\x00\x00\x001@\x00\x00\x00\x00\x00\x00.@\x00\x00\x00\x00\x00\x001@\x00\x00\x00\x00\x00\x00.@\x00\x00\x00\x00\x00\x001@\x00\x00\x00\x00\x00\x00.@\x00\x00\x00\x00\x00\x00.@\x00\x00\x00\x00\x00\x00.@\x00\x00\x00\x00\x00\x00.@\x00\x00\x00\x00\x00\x00.@\x00\x00\x00\x00\x00\x002@\x00\x00\x00\x00\x00\x000@\x00\x00\x00\x00\x00\x002@\x00\x00\x00\x00\x00\x000@\x00\x00\x00\x00\x00\x000@\x00\x00\x00\x00\x00\x002@\x00\x00\x00\x00\x00\x000@\x00\x00\x00\x00\x00\x002@\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00*@\x00\x00\x00\x00\x00\x00"@\x00\x00\x00\x00\x00\x00*@\x00\x00\x00\x00\x00\x00*@\x00\x00\x00\x00\x00\x00*@\x00\x00\x00\x00\x00\x00,@\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x00,@\x00\x00\x00\x00\x00\x00,@\x00\x00\x00\x00\x00\x00,@\x00\x00\x00\x00\x00\x00,@\x00\x00\x00\x00\x00\x00,@\x00\x00\x00\x00\x00\x00,@\x00\x00\x00\x00\x00\x00,@\x00\x00\x00\x00\x00\x005@\x00\x00\x00\x00\x00\x005@\x00\x00\x00\x00\x00\x005@\x00\x00\x00\x00\x00\x005@\x00\x00\x00\x00\x00\x003@\x00\x00\x00\x00\x00\x005@\x00\x00\x00\x00\x00\x005@\x00\x00\x00\x00\x00\x005@\x00\x00\x00\x00\x00\x005@\x00\x00\x00\x00\x00\x005@\x00\x00\x00\x00\x00\x005@\x00\x00\x00\x00\x00\x005@\x00\x00\x00\x00\x00\x004@\x00\x00\x00\x00\x00\x004@\x00\x00\x00\x00\x00\x004@\x00\x00\x00\x00\x00\x006@\x00\x00\x00\x00\x00\x006@\x00\x00\x00\x00\x00\x006@\x00\x00\x00\x00\x00\x006@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08@\x00\x00\x00\x00\x00\x005@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x10@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x10@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x10@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x10@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x10@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x10@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x10@'
p15
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\x1b\x19\x1a\x15\x1b\x1c\x17\x1b\x1c\x17\x1c\x1d\x18\x19\x1a\x15\x18\x19\x14\x15\x16\x11\x17\x18\x13\x17\x18\x13\x13\x14\x0f\x14\x15\x10\x17\x18\x13\x16\x17\x12\x17\x17\x19\x17\x17\x19\x19\x17\x18\x1a\x16\x15\x19\x15\x12\x16\x15\x11\x14\x15\x0f\x14\x15\x0f\t\r\x0e\r\r\x0b\x18\x11\x0b?1(bH;lH8uJ9xG6rD4uF6wF7xG8~J<\x84OA\x86QA\x86QA\x88TF\x88TF\x8aVH\x8eYK\x8eXL\x8dWK\x8eXL\x90ZN\x9cbV\x9b`R\x9c]N\x9cXK\xa1]P\xb0pd\xba|q\xb0vj\xc0wp\xc9\x7fv\xc5{p\xc0}m\xb2we\x86Q?a,\x1eb, \x83D5\x85?7\x8cIC\x87MB\x86H;\x95SE\x90[KnO:0#\x1b\x16\x0e\x0b\x18\x18\x18\x15\x16\x18\x1a\x1a\x18\x14\x15\x10\x16\x17\x12\x18\x19\x14\x16\x17\x12\x12\x13\x0e\x11\x12\r\x12\x13\x0e\x14\x15\x10\x1b\x1a\x15&% ))\x1f&$\x18%!\x16) \x17*!\x1a-$\x1d1*\x1aD2$S3&_;+eA1d@0iC6oC:hD6b>2c?3fA8c>5[9-X8)S6&P4\x1fM0 aG:aK@@,%Y?>\xa1~\x82c8?^1.rE@wHBuD=\x7fJB\x81H?\x7fC9\x88J?\x8fLC\x98ZO\xa5g\\\xb2of\xc4ys\xd5\x86\x81\xd8\x8f\x88\xd3\x90\x87\xd4\x95\x86\xcd\x8a\x81\xcd\x8a\x84\xca\x87\x7f\xcc\x8a~\xbd~o\xa5jZ\x9baS\x9c^O\x9a\\O\x98ZM\x95ZL\x96[M\x99`O\x9ddQ\xa1hT\x9coZ\x9et\\\xa6|c\xaa~c\xaa}h\xa2\x82w\xb0\xa1\xa4\xaa\xac\xb9\xa6\xaf\xb6\xb3\xb3\xbd\xb4\xae\xba\xb4\xb1\xbc\xb0\xb3\xbc\xab\xb2\xbc\xb2\xb4\xc0\xaf\xad\xba\xa6\xa8\xb4\xa6\xa8\xb4\xa8\xaa\xb6\xb0\xb2\xbe\xb4\xb6\xc2\xae\xb0\xbc\xa8\xaa\xb6\xac\xae\xba\xa3\xa7\xb2\xa0\xa4\xaf\x99\x9d\xa8\x98\x9c\xa7\x94\x97\xa0\x92\x95\x9c\x96\x9a\x9d\x8a\x8e\x91\x89\x88\x8d\x80\x7f\x84}|\x81{z\x7fstvoprnoqghjmnrruz\x81\x84\x8d\x8b\x8f\x9a\x8d\x91\x9d\x8f\x91\x9e\x87\x89\x96zy\x87u|\x84tx\x81orwmlqmmooprnsvmuww\x7f\x82{\x82\x88\x81\x88\x90\x83\x8a\x94\x82\x89\x93\x7f\x86\x90{\x82\x8cz\x81\x89~\x83\x89y|\x81}~\x83\x7f\x80\x85yz~w{~uz}goqQ[Z\\fe`iffljRXV2860986?>IPI<C<?F?LQMHLKLPOKONAEFDFEFHGEIHGMKJPLNSOTVSUWTU\\TV`WT^UV`WR\\SX_WV[TV[TPUOPUOOTNRWQV[UX]WVXSPRMOOMBB@GGE))\'\x11\x11\x0f\x12\x12\x10\x0e\x0e\x0c\x10\x10\x0e\x13\x13\x11\x15\x16\x11\x19\x1a\x14\x1c\x1d\x17\x1f \x1a !\x1b\x1e\x1f\x1a\x1c\x1c\x1a\x1a\x1b\x16\x1b\x1c\x17\x1c\x1d\x18\x17\x18\x13\x1b\x1c\x17\x14\x15\x10\x17\x18\x13\x1b\x1c\x17\x1b\x1c\x17\x1c\x1d\x18\x1d\x1e\x19\x1e\x1f\x1a\x1e\x1f\x1a\x1d\x1e\x19\x1c\x1d\x18\x1c\x1d\x18\x18\x1d\x17\x14\x16\x11\x19\x1a\x15"!\x1d \x1f\x1b\x1c\x1b\x17\x19\x1a\x15\x19\x1a\x15\x19\x1a\x15\x18\x19\x14\x17\x18\x13\x17\x18\x13\x16\x17\x12\x16\x17\x11\x19\x1a\x14\x1d\x1e\x18\x18\x19\x14\x16\x17\x12\x17\x18\x13\x1b\x1c\x17\x1b\x1c\x17\x18\x19\x14\x17\x18
gitextract__b9_o1il/
├── .gitignore
├── CMakeLists.txt
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── DensePoseData/
│ ├── demo_data/
│ │ └── demo_dp_single_ann.pkl
│ ├── get_DensePose_COCO.sh
│ ├── get_densepose_uv.sh
│ └── get_eval_data.sh
├── GETTING_STARTED.md
├── INSTALL.md
├── LICENSE
├── MODEL_ZOO.md
├── Makefile
├── NOTICE
├── PoseTrack/
│ ├── DensePose-PoseTrack-Visualize.ipynb
│ ├── README.md
│ ├── configs/
│ │ └── DensePose_ResNet50_FPN_s1x-e2e.yaml
│ └── get_DensePose_PoseTrack.sh
├── README.md
├── challenge/
│ ├── 2018_COCO_DensePose/
│ │ ├── data_format.md
│ │ ├── evaluation.md
│ │ ├── example_results.json
│ │ ├── readme.md
│ │ ├── results_format.md
│ │ └── upload.md
│ ├── 2018_PoseTrack_DensePose/
│ │ ├── data_format.md
│ │ ├── evaluation.md
│ │ ├── readme.md
│ │ ├── results_format.md
│ │ └── upload.md
│ ├── 2019_COCO_DensePose/
│ │ ├── data_format.md
│ │ ├── densepose_cocoeval.py
│ │ ├── evaluation.md
│ │ ├── readme.md
│ │ ├── results_format.md
│ │ └── upload.md
│ └── encode_results_for_competition.py
├── cmake/
│ ├── Summary.cmake
│ └── legacy/
│ ├── Cuda.cmake
│ ├── Dependencies.cmake
│ ├── Modules/
│ │ └── FindCuDNN.cmake
│ ├── Summary.cmake
│ ├── Utils.cmake
│ └── legacymake.cmake
├── configs/
│ ├── DensePoseKeyPointsMask_ResNet50_FPN_s1x-e2e.yaml
│ ├── DensePose_ResNet101_FPN.yaml
│ ├── DensePose_ResNet101_FPN_32x8d_s1x-e2e.yaml
│ ├── DensePose_ResNet101_FPN_32x8d_s1x.yaml
│ ├── DensePose_ResNet101_FPN_s1x-e2e.yaml
│ ├── DensePose_ResNet101_FPN_s1x.yaml
│ ├── DensePose_ResNet50_FPN.yaml
│ ├── DensePose_ResNet50_FPN_s1x-e2e.yaml
│ ├── DensePose_ResNet50_FPN_s1x.yaml
│ ├── DensePose_ResNet50_FPN_single_GPU.yaml
│ ├── rpn_densepose_only_R-50-FPN_1x.yaml
│ └── rpn_densepose_only_X-101-32x8d-FPN_1x.yaml
├── detectron/
│ ├── __init__.py
│ ├── core/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── config.py
│ │ ├── rpn_generator.py
│ │ ├── test.py
│ │ ├── test_engine.py
│ │ └── test_retinanet.py
│ ├── datasets/
│ │ ├── VOCdevkit-matlab-wrapper/
│ │ │ ├── get_voc_opts.m
│ │ │ ├── voc_eval.m
│ │ │ └── xVOCap.m
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── cityscapes_json_dataset_evaluator.py
│ │ ├── coco_to_cityscapes_id.py
│ │ ├── data/
│ │ │ └── README.md
│ │ ├── dataset_catalog.py
│ │ ├── densepose_cocoeval.py
│ │ ├── dummy_datasets.py
│ │ ├── json_dataset.py
│ │ ├── json_dataset_evaluator.py
│ │ ├── roidb.py
│ │ ├── task_evaluation.py
│ │ ├── voc_dataset_evaluator.py
│ │ └── voc_eval.py
│ ├── modeling/
│ │ ├── FPN.py
│ │ ├── ResNet.py
│ │ ├── VGG16.py
│ │ ├── VGG_CNN_M_1024.py
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── body_uv_rcnn_heads.py
│ │ ├── detector.py
│ │ ├── fast_rcnn_heads.py
│ │ ├── generate_anchors.py
│ │ ├── keypoint_rcnn_heads.py
│ │ ├── mask_rcnn_heads.py
│ │ ├── model_builder.py
│ │ ├── name_compat.py
│ │ ├── optimizer.py
│ │ ├── retinanet_heads.py
│ │ ├── rfcn_heads.py
│ │ └── rpn_heads.py
│ ├── ops/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── collect_and_distribute_fpn_rpn_proposals.py
│ │ ├── generate_proposal_labels.py
│ │ ├── generate_proposals.py
│ │ ├── pool_points_interp.cc
│ │ ├── pool_points_interp.cu
│ │ ├── pool_points_interp.h
│ │ ├── zero_even_op.cc
│ │ ├── zero_even_op.cu
│ │ └── zero_even_op.h
│ ├── roi_data/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── body_uv_rcnn.py
│ │ ├── data_utils.py
│ │ ├── fast_rcnn.py
│ │ ├── keypoint_rcnn.py
│ │ ├── loader.py
│ │ ├── mask_rcnn.py
│ │ ├── minibatch.py
│ │ ├── retinanet.py
│ │ └── rpn.py
│ ├── tests/
│ │ ├── data_loader_benchmark.py
│ │ ├── test_batch_permutation_op.py
│ │ ├── test_bbox_transform.py
│ │ ├── test_cfg.py
│ │ ├── test_loader.py
│ │ ├── test_restore_checkpoint.py
│ │ ├── test_smooth_l1_loss_op.py
│ │ ├── test_spatial_narrow_as_op.py
│ │ └── test_zero_even_op.py
│ └── utils/
│ ├── __init__.py
│ ├── blob.py
│ ├── boxes.py
│ ├── c2.py
│ ├── collections.py
│ ├── colormap.py
│ ├── coordinator.py
│ ├── cython_bbox.pyx
│ ├── cython_nms.pyx
│ ├── densepose_methods.py
│ ├── env.py
│ ├── image.py
│ ├── io.py
│ ├── keypoints.py
│ ├── logging.py
│ ├── lr_policy.py
│ ├── model_convert_utils.py
│ ├── net.py
│ ├── segms.py
│ ├── subprocess.py
│ ├── timer.py
│ ├── train.py
│ ├── training_stats.py
│ └── vis.py
├── docker/
│ └── Dockerfile
├── notebooks/
│ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ ├── DensePose-COCO-Visualize-checkpoint.ipynb
│ │ ├── DensePose-COCO-on-SMPL-checkpoint.ipynb
│ │ └── DensePose-RCNN-Texture-Transfer-checkpoint.ipynb
│ ├── DensePose-COCO-Visualize.ipynb
│ ├── DensePose-COCO-on-SMPL.ipynb
│ ├── DensePose-RCNN-Texture-Transfer.ipynb
│ └── DensePose-RCNN-Visualize-Results.ipynb
├── requirements.txt
├── setup.py
└── tools/
├── infer.py
├── infer_simple.py
├── test_net.py
├── train_net.py
└── visualize_results.py
SYMBOL INDEX (634 symbols across 85 files)
FILE: challenge/2019_COCO_DensePose/densepose_cocoeval.py
class denseposeCOCOeval (line 26) | class denseposeCOCOeval:
method __init__ (line 76) | def __init__(self, evalDataDir, cocoGt=None, cocoDt=None, iouType='seg...
method _loadGEval (line 105) | def _loadGEval(self):
method _decodeUvData (line 140) | def _decodeUvData(self, dt):
method _prepare (line 152) | def _prepare(self):
method evaluate (line 261) | def evaluate(self, calc_mode='GPSm', tracking=True, UB_geo_iuvgt=False,
method computeIoU (line 332) | def computeIoU(self, imgId, catId):
method GetDensePoseMask (line 361) | def GetDensePoseMask(self, Polys):
method computeDPIoU (line 369) | def computeDPIoU(self, imgId, catId):
method computeOks (line 450) | def computeOks(self, imgId, catId):
method computeOgps (line 493) | def computeOgps(self, imgId, catId):
method computeOgpsDraft (line 573) | def computeOgpsDraft(self, imgId, catId):
method evaluateImg (line 658) | def evaluateImg(self, imgId, catId, aRng, maxDet, check_scores):
method accumulate (line 784) | def accumulate(self, p = None):
method summarize (line 889) | def summarize(self):
method __str__ (line 990) | def __str__(self):
method findAllClosestVerts (line 994) | def findAllClosestVerts(self, gt, U_points, V_points, Index_points):
method findAllClosestVertsIUV (line 1026) | def findAllClosestVertsIUV(self, U_gt, V_gt, I_gt, U_points, V_points,...
method findAllClosestVertsSingleImage (line 1059) | def findAllClosestVertsSingleImage(self, U_points, V_points, Index_poi...
method getDistances (line 1074) | def getDistances(self, cVertsGT, cVerts):
method getDistancesPair (line 1113) | def getDistancesPair(self, cVerts00, cVerts01):
class Params (line 1151) | class Params:
method setDetParams (line 1155) | def setDetParams(self):
method setKpParams (line 1166) | def setKpParams(self):
method setUvParams (line 1177) | def setUvParams(self):
method __init__ (line 1197) | def __init__(self, iouType='segm'):
FILE: challenge/encode_results_for_competition.py
function _parseArguments (line 23) | def _parseArguments():
function _encodePngData (line 33) | def _encodePngData(arr):
function _statusStr (line 54) | def _statusStr(i, dataLen):
function _savePngJson (line 65) | def _savePngJson(hInPklResultsFile, hOutJsonPackedFile):
function main (line 82) | def main():
FILE: detectron/core/config.py
function assert_and_infer_cfg (line 1106) | def assert_and_infer_cfg(cache_urls=True, make_immutable=True):
function cache_cfg_urls (line 1124) | def cache_cfg_urls():
function get_output_dir (line 1138) | def get_output_dir(datasets, training=True):
function load_cfg (line 1152) | def load_cfg(cfg_to_load):
function merge_cfg_from_file (line 1166) | def merge_cfg_from_file(cfg_filename):
function merge_cfg_from_cfg (line 1173) | def merge_cfg_from_cfg(cfg_other):
function merge_cfg_from_list (line 1178) | def merge_cfg_from_list(cfg_list):
function _merge_a_into_b (line 1202) | def _merge_a_into_b(a, b, stack=None):
function _key_is_deprecated (line 1237) | def _key_is_deprecated(full_key):
function _key_is_renamed (line 1246) | def _key_is_renamed(full_key):
function _raise_key_rename_error (line 1250) | def _raise_key_rename_error(full_key):
function _decode_cfg_value (line 1263) | def _decode_cfg_value(v):
function _check_and_coerce_cfg_value_type (line 1296) | def _check_and_coerce_cfg_value_type(value_a, value_b, key, full_key):
FILE: detectron/core/rpn_generator.py
function generate_rpn_on_dataset (line 48) | def generate_rpn_on_dataset(
function multi_gpu_generate_rpn_on_dataset (line 80) | def multi_gpu_generate_rpn_on_dataset(
function generate_rpn_on_range (line 114) | def generate_rpn_on_range(
function generate_proposals_on_roidb (line 163) | def generate_proposals_on_roidb(
function im_proposals (line 201) | def im_proposals(model, im):
function get_roidb (line 246) | def get_roidb(dataset_name, ind_range):
function evaluate_proposal_file (line 265) | def evaluate_proposal_file(dataset, proposal_file, output_dir):
FILE: detectron/core/test.py
function im_detect_all (line 44) | def im_detect_all(model, im, box_proposals, timers=None):
function im_conv_body_only (line 111) | def im_conv_body_only(model, im, target_scale, target_max_size):
function im_detect_bbox (line 121) | def im_detect_bbox(model, im, target_scale, target_max_size, boxes=None):
function im_detect_bbox_aug (line 197) | def im_detect_bbox_aug(model, im, box_proposals=None):
function im_detect_bbox_hflip (line 294) | def im_detect_bbox_hflip(
function im_detect_bbox_scale (line 319) | def im_detect_bbox_scale(
function im_detect_bbox_aspect_ratio (line 336) | def im_detect_bbox_aspect_ratio(
function im_detect_mask (line 373) | def im_detect_mask(model, im_scale, boxes):
function im_detect_mask_aug (line 416) | def im_detect_mask_aug(model, im, boxes):
function im_detect_mask_hflip (line 489) | def im_detect_mask_hflip(model, im, target_scale, target_max_size, boxes):
function im_detect_mask_scale (line 506) | def im_detect_mask_scale(
function im_detect_mask_aspect_ratio (line 520) | def im_detect_mask_aspect_ratio(model, im, aspect_ratio, boxes, hflip=Fa...
function im_detect_keypoints (line 540) | def im_detect_keypoints(model, im_scale, boxes):
function im_detect_keypoints_aug (line 581) | def im_detect_keypoints_aug(model, im, boxes):
function im_detect_keypoints_hflip (line 668) | def im_detect_keypoints_hflip(model, im, target_scale, target_max_size, ...
function im_detect_keypoints_scale (line 685) | def im_detect_keypoints_scale(
function im_detect_keypoints_aspect_ratio (line 699) | def im_detect_keypoints_aspect_ratio(
function combine_heatmaps_size_dep (line 721) | def combine_heatmaps_size_dep(hms_ts, ds_ts, us_ts, boxes, heur_f):
function box_results_with_nms_and_limit (line 749) | def box_results_with_nms_and_limit(scores, boxes):
function segm_results (line 812) | def segm_results(cls_boxes, masks, ref_boxes, im_h, im_w):
function keypoint_results (line 870) | def keypoint_results(cls_boxes, pred_heatmaps, ref_boxes):
function im_detect_body_uv (line 889) | def im_detect_body_uv(model, im_scale, boxes):
function _get_rois_blob (line 971) | def _get_rois_blob(im_rois, im_scale):
function _project_im_rois (line 987) | def _project_im_rois(im_rois, scales):
function _add_multilevel_rois_for_test (line 1003) | def _add_multilevel_rois_for_test(blobs, name):
function _get_blobs (line 1024) | def _get_blobs(im, rois, target_scale, target_max_size):
FILE: detectron/core/test_engine.py
function get_eval_functions (line 44) | def get_eval_functions():
function get_inference_dataset (line 58) | def get_inference_dataset(index, is_parent=True):
function run_inference (line 77) | def run_inference(
function test_net_on_dataset (line 132) | def test_net_on_dataset(
function multi_gpu_test_net_on_dataset (line 163) | def multi_gpu_test_net_on_dataset(
function test_net (line 216) | def test_net(
function initialize_model_from_cfg (line 330) | def initialize_model_from_cfg(weights_file, gpu_id=0):
function get_roidb_and_dataset (line 350) | def get_roidb_and_dataset(dataset_name, proposal_file, ind_range):
function empty_results (line 376) | def empty_results(num_classes, num_images):
function extend_results (line 401) | def extend_results(index, all_res, im_res):
FILE: detectron/core/test_retinanet.py
function _create_cell_anchors (line 30) | def _create_cell_anchors():
function im_detect_bbox (line 59) | def im_detect_bbox(model, im, timers=None):
FILE: detectron/datasets/cityscapes_json_dataset_evaluator.py
function evaluate_masks (line 28) | def evaluate_masks(
FILE: detectron/datasets/coco_to_cityscapes_id.py
function cityscapes_to_coco (line 30) | def cityscapes_to_coco(cityscapes_id):
function cityscapes_to_coco_with_rider (line 45) | def cityscapes_to_coco_with_rider(cityscapes_id):
function cityscapes_to_coco_without_person_rider (line 60) | def cityscapes_to_coco_without_person_rider(cityscapes_id):
function cityscapes_to_coco_all_random (line 75) | def cityscapes_to_coco_all_random(cityscapes_id):
FILE: detectron/datasets/dataset_catalog.py
function datasets (line 237) | def datasets():
function contains (line 242) | def contains(name):
function get_im_dir (line 247) | def get_im_dir(name):
function get_ann_fn (line 252) | def get_ann_fn(name):
function get_im_prefix (line 257) | def get_im_prefix(name):
function get_devkit_dir (line 262) | def get_devkit_dir(name):
function get_raw_dir (line 267) | def get_raw_dir(name):
FILE: detectron/datasets/densepose_cocoeval.py
class denseposeCOCOeval (line 23) | class denseposeCOCOeval:
method __init__ (line 73) | def __init__(self, cocoGt=None, cocoDt=None, iouType='segm', sigma=1.):
method _loadGEval (line 101) | def _loadGEval(self):
method _prepare (line 137) | def _prepare(self):
method evaluate (line 239) | def evaluate(self):
method computeIoU (line 284) | def computeIoU(self, imgId, catId):
method computeOks (line 313) | def computeOks(self, imgId, catId):
method computeOgps (line 356) | def computeOgps(self, imgId, catId):
method evaluateImg (line 421) | def evaluateImg(self, imgId, catId, aRng, maxDet):
method accumulate (line 540) | def accumulate(self, p = None):
method summarize (line 645) | def summarize(self):
method __str__ (line 746) | def __str__(self):
method findAllClosestVerts (line 750) | def findAllClosestVerts(self, gt, U_points, V_points, Index_points):
method getDistances (line 783) | def getDistances(self, cVertsGT, cVerts):
class Params (line 823) | class Params:
method setDetParams (line 827) | def setDetParams(self):
method setKpParams (line 838) | def setKpParams(self):
method setUvParams (line 849) | def setUvParams(self):
method __init__ (line 859) | def __init__(self, iouType='segm'):
FILE: detectron/datasets/dummy_datasets.py
function get_coco_dataset (line 20) | def get_coco_dataset():
FILE: detectron/datasets/json_dataset.py
class JsonDataset (line 42) | class JsonDataset(object):
method __init__ (line 45) | def __init__(self, name):
method get_roidb (line 74) | def get_roidb(
method _prep_roidb_entry (line 119) | def _prep_roidb_entry(self, entry):
method _add_gt_annotations (line 164) | def _add_gt_annotations(self, entry):
method _add_proposals_from_file (line 295) | def _add_proposals_from_file(
method _init_keypoints (line 326) | def _init_keypoints(self):
method _get_gt_keypoints (line 355) | def _get_gt_keypoints(self, obj):
function add_proposals (line 375) | def add_proposals(roidb, rois, scales, crowd_thresh):
function _merge_proposal_boxes_into_roidb (line 391) | def _merge_proposal_boxes_into_roidb(roidb, box_list):
function _filter_crowd_proposals (line 455) | def _filter_crowd_proposals(roidb, crowd_thresh):
function _add_class_assignments (line 475) | def _add_class_assignments(roidb):
function _sort_proposals (line 496) | def _sort_proposals(proposals, id_field):
FILE: detectron/datasets/json_dataset_evaluator.py
function evaluate_masks (line 33) | def evaluate_masks(
function _write_coco_segms_results_file (line 60) | def _write_coco_segms_results_file(
function _coco_segms_results_one_category (line 83) | def _coco_segms_results_one_category(json_dataset, boxes, segms, cat_id):
function _do_segmentation_eval (line 109) | def _do_segmentation_eval(json_dataset, res_file, output_dir):
function evaluate_boxes (line 121) | def evaluate_boxes(
function _write_coco_bbox_results_file (line 142) | def _write_coco_bbox_results_file(json_dataset, all_boxes, res_file):
function _coco_bbox_results_one_category (line 162) | def _coco_bbox_results_one_category(json_dataset, boxes, cat_id):
function _do_detection_eval (line 186) | def _do_detection_eval(json_dataset, res_file, output_dir):
function _log_detection_eval_metrics (line 198) | def _log_detection_eval_metrics(json_dataset, coco_eval):
function evaluate_box_proposals (line 231) | def evaluate_box_proposals(
function evaluate_keypoints (line 315) | def evaluate_keypoints(
function _write_coco_keypoint_results_file (line 342) | def _write_coco_keypoint_results_file(
function _coco_kp_results_one_category (line 364) | def _coco_kp_results_one_category(json_dataset, boxes, kps, cat_id):
function _do_keypoint_eval (line 412) | def _do_keypoint_eval(json_dataset, res_file, output_dir):
function evaluate_body_uv (line 428) | def evaluate_body_uv(
function _write_coco_body_uv_results_file (line 459) | def _write_coco_body_uv_results_file(
function _coco_body_uv_results_one_category (line 492) | def _coco_body_uv_results_one_category(json_dataset, boxes, body_uvs, ca...
function _do_body_uv_eval (line 531) | def _do_body_uv_eval(json_dataset, res_file, output_dir):
FILE: detectron/datasets/roidb.py
function combined_roidb_for_training (line 28) | def combined_roidb_for_training(dataset_names, proposal_files):
function extend_with_flipped_entries (line 68) | def extend_with_flipped_entries(roidb, dataset):
function filter_for_training (line 103) | def filter_for_training(roidb):
function add_bbox_regression_targets (line 134) | def add_bbox_regression_targets(roidb):
function compute_bbox_regression_targets (line 140) | def compute_bbox_regression_targets(entry):
function _compute_and_log_stats (line 174) | def _compute_and_log_stats(roidb):
FILE: detectron/datasets/task_evaluation.py
function evaluate_all (line 45) | def evaluate_all(
function evaluate_boxes (line 71) | def evaluate_boxes(dataset, all_boxes, output_dir, use_matlab=False):
function evaluate_masks (line 100) | def evaluate_masks(dataset, all_boxes, all_segms, output_dir):
function evaluate_keypoints (line 131) | def evaluate_keypoints(dataset, all_boxes, all_keyps, output_dir):
function evaluate_body_uv (line 149) | def evaluate_body_uv(dataset, all_boxes, all_bodys, output_dir):
function evaluate_box_proposals (line 165) | def evaluate_box_proposals(dataset, roidb):
function log_box_proposal_results (line 179) | def log_box_proposal_results(results):
function log_copy_paste_friendly_results (line 189) | def log_copy_paste_friendly_results(results):
function check_expected_results (line 203) | def check_expected_results(results, atol=0.005, rtol=0.1):
function _use_json_dataset_evaluator (line 259) | def _use_json_dataset_evaluator(dataset):
function _use_cityscapes_evaluator (line 264) | def _use_cityscapes_evaluator(dataset):
function _use_voc_evaluator (line 269) | def _use_voc_evaluator(dataset):
function _coco_eval_to_box_results (line 294) | def _coco_eval_to_box_results(coco_eval):
function _coco_eval_to_mask_results (line 307) | def _coco_eval_to_mask_results(coco_eval):
function _coco_eval_to_keypoint_results (line 320) | def _coco_eval_to_keypoint_results(coco_eval):
function _coco_eval_to_body_uv_results (line 332) | def _coco_eval_to_body_uv_results(coco_eval):
function _voc_eval_to_box_results (line 344) | def _voc_eval_to_box_results(voc_eval):
function _cs_eval_to_mask_results (line 349) | def _cs_eval_to_mask_results(cs_eval):
function _empty_box_results (line 354) | def _empty_box_results():
function _empty_mask_results (line 370) | def _empty_mask_results():
function _empty_keypoint_results (line 386) | def _empty_keypoint_results():
function _empty_body_uv_results (line 401) | def _empty_body_uv_results():
function _empty_box_proposal_results (line 416) | def _empty_box_proposal_results():
FILE: detectron/datasets/voc_dataset_evaluator.py
function evaluate_boxes (line 29) | def evaluate_boxes(
function _write_voc_results_files (line 49) | def _write_voc_results_files(json_dataset, all_boxes, salt):
function _get_voc_results_file_template (line 86) | def _get_voc_results_file_template(json_dataset, salt):
function _do_python_eval (line 96) | def _do_python_eval(json_dataset, salt, output_dir='output'):
function _do_matlab_eval (line 137) | def _do_matlab_eval(json_dataset, salt, output_dir='output'):
function voc_info (line 155) | def voc_info(json_dataset):
FILE: detectron/datasets/voc_eval.py
function parse_rec (line 26) | def parse_rec(filename):
function voc_ap (line 46) | def voc_ap(rec, prec, use_07_metric=False):
function voc_eval (line 78) | def voc_eval(detpath,
FILE: detectron/modeling/FPN.py
function add_fpn_ResNet50_conv5_body (line 38) | def add_fpn_ResNet50_conv5_body(model):
function add_fpn_ResNet50_conv5_P2only_body (line 44) | def add_fpn_ResNet50_conv5_P2only_body(model):
function add_fpn_ResNet101_conv5_body (line 53) | def add_fpn_ResNet101_conv5_body(model):
function add_fpn_ResNet101_conv5_P2only_body (line 59) | def add_fpn_ResNet101_conv5_P2only_body(model):
function add_fpn_ResNet152_conv5_body (line 68) | def add_fpn_ResNet152_conv5_body(model):
function add_fpn_ResNet152_conv5_P2only_body (line 74) | def add_fpn_ResNet152_conv5_P2only_body(model):
function add_fpn_onto_conv_body (line 87) | def add_fpn_onto_conv_body(
function add_fpn (line 109) | def add_fpn(model, fpn_level_info):
function add_topdown_lateral_module (line 251) | def add_topdown_lateral_module(
function get_min_max_levels (line 293) | def get_min_max_levels():
function add_fpn_rpn_outputs (line 315) | def add_fpn_rpn_outputs(model, blobs_in, dim_in, spatial_scales):
function add_fpn_rpn_losses (line 432) | def add_fpn_rpn_losses(model):
function map_rois_to_fpn_levels (line 485) | def map_rois_to_fpn_levels(rois, k_min, k_max):
function add_multilevel_roi_blobs (line 500) | def add_multilevel_roi_blobs(
function fpn_level_info_ResNet50_conv5 (line 539) | def fpn_level_info_ResNet50_conv5():
function fpn_level_info_ResNet101_conv5 (line 547) | def fpn_level_info_ResNet101_conv5():
function fpn_level_info_ResNet152_conv5 (line 555) | def fpn_level_info_ResNet152_conv5():
FILE: detectron/modeling/ResNet.py
function add_ResNet50_conv4_body (line 27) | def add_ResNet50_conv4_body(model):
function add_ResNet50_conv5_body (line 31) | def add_ResNet50_conv5_body(model):
function add_ResNet101_conv4_body (line 35) | def add_ResNet101_conv4_body(model):
function add_ResNet101_conv5_body (line 39) | def add_ResNet101_conv5_body(model):
function add_ResNet152_conv5_body (line 43) | def add_ResNet152_conv5_body(model):
function add_stage (line 52) | def add_stage(
function add_ResNet_convX_body (line 83) | def add_ResNet_convX_body(model, block_counts, freeze_at=2):
function add_ResNet_roi_conv5_head (line 120) | def add_ResNet_roi_conv5_head(model, blob_in, dim_in, spatial_scale):
function add_residual_block (line 144) | def add_residual_block(
function basic_bn_shortcut (line 194) | def basic_bn_shortcut(model, prefix, blob_in, dim_in, dim_out, stride):
function basic_gn_shortcut (line 214) | def basic_gn_shortcut(model, prefix, blob_in, dim_in, dim_out, stride):
function basic_bn_stem (line 237) | def basic_bn_stem(model, data, **kwargs):
function basic_gn_stem (line 250) | def basic_gn_stem(model, data, **kwargs):
function bottleneck_transformation (line 267) | def bottleneck_transformation(
function bottleneck_gn_transformation (line 327) | def bottleneck_gn_transformation(
FILE: detectron/modeling/VGG16.py
function add_VGG16_conv5_body (line 18) | def add_VGG16_conv5_body(model):
function add_VGG16_roi_fc_head (line 53) | def add_VGG16_roi_fc_head(model, blob_in, dim_in, spatial_scale):
FILE: detectron/modeling/VGG_CNN_M_1024.py
function add_VGG_CNN_M_1024_conv5_body (line 18) | def add_VGG_CNN_M_1024_conv5_body(model):
function add_VGG_CNN_M_1024_roi_fc_head (line 39) | def add_VGG_CNN_M_1024_roi_fc_head(model, blob_in, dim_in, spatial_scale):
FILE: detectron/modeling/body_uv_rcnn_heads.py
function add_body_uv_outputs (line 24) | def add_body_uv_outputs(model, blob_in, dim, pref=''):
function add_body_uv_losses (line 54) | def add_body_uv_losses(model, pref=''):
function add_ResNet_roi_conv5_head_for_bodyUV (line 158) | def add_ResNet_roi_conv5_head_for_bodyUV(
function add_roi_body_uv_head_v1convX (line 186) | def add_roi_body_uv_head_v1convX(model, blob_in, dim_in, spatial_scale):
FILE: detectron/modeling/detector.py
class DetectionModelHelper (line 35) | class DetectionModelHelper(cnn.CNNModelHelper):
method __init__ (line 36) | def __init__(self, **kwargs):
method TrainableParams (line 60) | def TrainableParams(self, gpu_id=-1):
method AffineChannel (line 73) | def AffineChannel(self, blob_in, blob_out, dim, inplace=False):
method GenerateProposals (line 99) | def GenerateProposals(self, blobs_in, blobs_out, anchors, spatial_scale):
method GenerateProposalLabels (line 132) | def GenerateProposalLabels(self, blobs_in):
method CollectAndDistributeFpnRpnProposals (line 164) | def CollectAndDistributeFpnRpnProposals(self):
method DropoutIfTraining (line 220) | def DropoutIfTraining(self, blob_in, dropout_rate):
method RoIFeatureTransform (line 230) | def RoIFeatureTransform(
method ConvShared (line 295) | def ConvShared(
method BilinearInterpolation (line 330) | def BilinearInterpolation(
method ConvAffine (line 376) | def ConvAffine( # args in the same order of Conv()
method ConvGN (line 406) | def ConvGN( # args in the same order of Conv()
method DisableCudnn (line 448) | def DisableCudnn(self):
method RestorePreviousUseCudnn (line 452) | def RestorePreviousUseCudnn(self):
method UpdateWorkspaceLr (line 457) | def UpdateWorkspaceLr(self, cur_iter, new_lr):
method _SetNewLr (line 475) | def _SetNewLr(self, cur_lr, new_lr):
method _CorrectMomentum (line 487) | def _CorrectMomentum(self, correction):
method GetLossScale (line 509) | def GetLossScale(self):
method AddLosses (line 516) | def AddLosses(self, losses):
method AddMetrics (line 523) | def AddMetrics(self, metrics):
function _get_lr_change_ratio (line 529) | def _get_lr_change_ratio(cur_lr, new_lr):
FILE: detectron/modeling/fast_rcnn_heads.py
function add_fast_rcnn_outputs (line 38) | def add_fast_rcnn_outputs(model, blob_in, dim):
function add_fast_rcnn_losses (line 67) | def add_fast_rcnn_losses(model):
function add_roi_2mlp_head (line 92) | def add_roi_2mlp_head(model, blob_in, dim_in, spatial_scale):
function add_roi_Xconv1fc_head (line 112) | def add_roi_Xconv1fc_head(model, blob_in, dim_in, spatial_scale):
function add_roi_Xconv1fc_gn_head (line 143) | def add_roi_Xconv1fc_gn_head(model, blob_in, dim_in, spatial_scale):
FILE: detectron/modeling/generate_anchors.py
function generate_anchors (line 46) | def generate_anchors(
function _generate_anchors (line 60) | def _generate_anchors(base_size, scales, aspect_ratios):
function _whctrs (line 72) | def _whctrs(anchor):
function _mkanchors (line 81) | def _mkanchors(ws, hs, x_ctr, y_ctr):
function _ratio_enum (line 98) | def _ratio_enum(anchor, ratios):
function _scale_enum (line 109) | def _scale_enum(anchor, scales):
FILE: detectron/modeling/keypoint_rcnn_heads.py
function add_keypoint_outputs (line 38) | def add_keypoint_outputs(model, blob_in, dim):
function add_keypoint_losses (line 102) | def add_keypoint_losses(model):
function add_ResNet_roi_conv5_head_for_keypoints (line 148) | def add_ResNet_roi_conv5_head_for_keypoints(
function add_roi_pose_head_v1convX (line 179) | def add_roi_pose_head_v1convX(model, blob_in, dim_in, spatial_scale):
FILE: detectron/modeling/mask_rcnn_heads.py
function add_mask_rcnn_outputs (line 39) | def add_mask_rcnn_outputs(model, blob_in, dim):
function add_mask_rcnn_losses (line 87) | def add_mask_rcnn_losses(model, blob_mask):
function mask_rcnn_fcn_head_v1up4convs (line 103) | def mask_rcnn_fcn_head_v1up4convs(model, blob_in, dim_in, spatial_scale):
function mask_rcnn_fcn_head_v1up4convs_gn (line 110) | def mask_rcnn_fcn_head_v1up4convs_gn(model, blob_in, dim_in, spatial_sca...
function mask_rcnn_fcn_head_v1up (line 117) | def mask_rcnn_fcn_head_v1up(model, blob_in, dim_in, spatial_scale):
function mask_rcnn_fcn_head_v1upXconvs (line 124) | def mask_rcnn_fcn_head_v1upXconvs(
function mask_rcnn_fcn_head_v1upXconvs_gn (line 174) | def mask_rcnn_fcn_head_v1upXconvs_gn(
function mask_rcnn_fcn_head_v0upshare (line 224) | def mask_rcnn_fcn_head_v0upshare(model, blob_in, dim_in, spatial_scale):
function mask_rcnn_fcn_head_v0up (line 266) | def mask_rcnn_fcn_head_v0up(model, blob_in, dim_in, spatial_scale):
function add_ResNet_roi_conv5_head_for_masks (line 293) | def add_ResNet_roi_conv5_head_for_masks(model, blob_in, dim_in, spatial_...
FILE: detectron/modeling/model_builder.py
function generalized_rcnn (line 68) | def generalized_rcnn(model):
function rfcn (line 88) | def rfcn(model):
function retinanet (line 93) | def retinanet(model):
function create (line 102) | def create(model_type_func, train=False, gpu_id=0):
function get_func (line 122) | def get_func(func_name):
function build_generic_detection_model (line 150) | def build_generic_detection_model(
function _narrow_to_fpn_roi_levels (line 237) | def _narrow_to_fpn_roi_levels(blobs, spatial_scales):
function _add_fast_rcnn_head (line 253) | def _add_fast_rcnn_head(
function _add_roi_mask_head (line 268) | def _add_roi_mask_head(
function _add_roi_keypoint_head (line 298) | def _add_roi_keypoint_head(
function _add_roi_body_uv_head (line 328) | def _add_roi_body_uv_head(
function build_generic_rfcn_model (line 358) | def build_generic_rfcn_model(model, add_conv_body_func, dim_reduce=None):
function build_generic_retinanet_model (line 375) | def build_generic_retinanet_model(
function add_training_inputs (line 402) | def add_training_inputs(model, roidb=None):
function add_inference_inputs (line 440) | def add_inference_inputs(model):
function fast_rcnn (line 475) | def fast_rcnn(model):
function mask_rcnn (line 480) | def mask_rcnn(model):
function keypoint_rcnn (line 488) | def keypoint_rcnn(model):
function mask_and_keypoint_rcnn (line 496) | def mask_and_keypoint_rcnn(model):
function rpn (line 504) | def rpn(model):
function fpn_rpn (line 512) | def fpn_rpn(model):
function faster_rcnn (line 520) | def faster_rcnn(model):
function fast_rcnn_frozen_features (line 528) | def fast_rcnn_frozen_features(model):
function rpn_frozen_features (line 538) | def rpn_frozen_features(model):
function fpn_rpn_frozen_features (line 545) | def fpn_rpn_frozen_features(model):
function mask_rcnn_frozen_features (line 552) | def mask_rcnn_frozen_features(model):
function keypoint_rcnn_frozen_features (line 563) | def keypoint_rcnn_frozen_features(model):
function VGG_CNN_M_1024_fast_rcnn (line 579) | def VGG_CNN_M_1024_fast_rcnn(model):
function VGG16_fast_rcnn (line 586) | def VGG16_fast_rcnn(model):
function ResNet50_fast_rcnn (line 592) | def ResNet50_fast_rcnn(model):
function ResNet101_fast_rcnn (line 598) | def ResNet101_fast_rcnn(model):
function ResNet50_fast_rcnn_frozen_features (line 604) | def ResNet50_fast_rcnn_frozen_features(model):
function ResNet101_fast_rcnn_frozen_features (line 613) | def ResNet101_fast_rcnn_frozen_features(model):
function VGG_CNN_M_1024_rpn (line 627) | def VGG_CNN_M_1024_rpn(model):
function VGG16_rpn (line 633) | def VGG16_rpn(model):
function ResNet50_rpn_conv4 (line 637) | def ResNet50_rpn_conv4(model):
function ResNet101_rpn_conv4 (line 641) | def ResNet101_rpn_conv4(model):
function VGG_CNN_M_1024_rpn_frozen_features (line 645) | def VGG_CNN_M_1024_rpn_frozen_features(model):
function VGG16_rpn_frozen_features (line 653) | def VGG16_rpn_frozen_features(model):
function ResNet50_rpn_conv4_frozen_features (line 659) | def ResNet50_rpn_conv4_frozen_features(model):
function ResNet101_rpn_conv4_frozen_features (line 665) | def ResNet101_rpn_conv4_frozen_features(model):
function VGG16_faster_rcnn (line 676) | def VGG16_faster_rcnn(model):
function ResNet50_faster_rcnn (line 683) | def ResNet50_faster_rcnn(model):
function ResNet101_faster_rcnn (line 690) | def ResNet101_faster_rcnn(model):
function ResNet50_rfcn (line 702) | def ResNet50_rfcn(model):
function ResNet101_rfcn (line 708) | def ResNet101_rfcn(model):
FILE: detectron/modeling/name_compat.py
function get_new_name (line 51) | def get_new_name(func_name):
FILE: detectron/modeling/optimizer.py
function build_data_parallel_model (line 25) | def build_data_parallel_model(model, single_gpu_build_func):
function _build_forward_graph (line 49) | def _build_forward_graph(model, single_gpu_build_func):
function _add_allreduce_graph (line 59) | def _add_allreduce_graph(model):
function add_single_gpu_param_update_ops (line 82) | def add_single_gpu_param_update_ops(model, gpu_id):
FILE: detectron/modeling/retinanet_heads.py
function get_retinanet_bias_init (line 21) | def get_retinanet_bias_init(model):
function add_fpn_retinanet_outputs (line 55) | def add_fpn_retinanet_outputs(model, blobs_in, dim_in, spatial_scales):
function add_fpn_retinanet_losses (line 240) | def add_fpn_retinanet_losses(model):
FILE: detectron/modeling/rfcn_heads.py
function add_rfcn_outputs (line 22) | def add_rfcn_outputs(model, blob_in, dim_in, dim_reduce, spatial_scale):
FILE: detectron/modeling/rpn_heads.py
function add_generic_rpn_outputs (line 25) | def add_generic_rpn_outputs(model, blob_in, dim_in, spatial_scale_in):
function add_single_scale_rpn_outputs (line 47) | def add_single_scale_rpn_outputs(model, blob_in, dim_in, spatial_scale):
function add_single_scale_rpn_losses (line 117) | def add_single_scale_rpn_losses(model):
FILE: detectron/ops/collect_and_distribute_fpn_rpn_proposals.py
class CollectAndDistributeFpnRpnProposalsOp (line 23) | class CollectAndDistributeFpnRpnProposalsOp(object):
method __init__ (line 24) | def __init__(self, train):
method forward (line 27) | def forward(self, inputs, outputs):
function collect (line 63) | def collect(inputs, is_training):
function distribute (line 83) | def distribute(rois, label_blobs, outputs, train):
FILE: detectron/ops/generate_proposal_labels.py
class GenerateProposalLabelsOp (line 23) | class GenerateProposalLabelsOp(object):
method forward (line 25) | def forward(self, inputs, outputs):
FILE: detectron/ops/generate_proposals.py
class GenerateProposalsOp (line 25) | class GenerateProposalsOp(object):
method __init__ (line 30) | def __init__(self, anchors, spatial_scale, train):
method forward (line 36) | def forward(self, inputs, outputs):
method proposals_for_one_image (line 101) | def proposals_for_one_image(
function _filter_boxes (line 166) | def _filter_boxes(boxes, min_size, im_info):
FILE: detectron/ops/pool_points_interp.cc
type caffe2 (line 12) | namespace caffe2 {
class GetPoolPointsInterpGradient (line 26) | class GetPoolPointsInterpGradient : public GradientMakerBase {
method GetGradientDefs (line 28) | vector<OperatorDef> GetGradientDefs() override {
FILE: detectron/ops/pool_points_interp.h
function namespace (line 17) | namespace caffe2 {
FILE: detectron/ops/zero_even_op.cc
type caffe2 (line 11) | namespace caffe2 {
FILE: detectron/ops/zero_even_op.h
function namespace (line 16) | namespace caffe2 {
FILE: detectron/roi_data/body_uv_rcnn.py
function add_body_uv_rcnn_blobs (line 35) | def add_body_uv_rcnn_blobs(blobs, sampled_boxes, roidb, im_scale, batch_...
FILE: detectron/roi_data/data_utils.py
function get_field_of_anchors (line 42) | def get_field_of_anchors(
function unmap (line 96) | def unmap(data, count, inds, fill=0):
function compute_targets (line 113) | def compute_targets(ex_rois, gt_rois, weights=(1.0, 1.0, 1.0, 1.0)):
FILE: detectron/roi_data/fast_rcnn.py
function get_fast_rcnn_blob_names (line 34) | def get_fast_rcnn_blob_names(is_training=True):
function add_fast_rcnn_blobs (line 124) | def add_fast_rcnn_blobs(blobs, im_scales, roidb):
function _sample_rois (line 148) | def _sample_rois(roidb, im_scale, batch_idx):
function _expand_bbox_targets (line 231) | def _expand_bbox_targets(bbox_target_data):
function _add_multilevel_rois (line 260) | def _add_multilevel_rois(blobs):
FILE: detectron/roi_data/keypoint_rcnn.py
function add_keypoint_rcnn_blobs (line 29) | def add_keypoint_rcnn_blobs(
function finalize_keypoint_minibatch (line 86) | def finalize_keypoint_minibatch(blobs, valid):
function _within_box (line 106) | def _within_box(points, boxes):
FILE: detectron/roi_data/loader.py
class RoIDataLoader (line 58) | class RoIDataLoader(object):
method __init__ (line 59) | def __init__(
method minibatch_loader_thread (line 89) | def minibatch_loader_thread(self):
method enqueue_blobs_thread (line 107) | def enqueue_blobs_thread(self, gpu_id, blob_names):
method get_next_minibatch (line 120) | def get_next_minibatch(self):
method _shuffle_roidb_inds (line 129) | def _shuffle_roidb_inds(self):
method _get_next_minibatch_inds (line 155) | def _get_next_minibatch_inds(self):
method get_output_names (line 169) | def get_output_names(self):
method enqueue_blobs (line 172) | def enqueue_blobs(self, gpu_id, blob_names, blobs):
method create_threads (line 197) | def create_threads(self):
method start (line 217) | def start(self, prefill=False):
method shutdown (line 235) | def shutdown(self):
method create_blobs_queues (line 242) | def create_blobs_queues(self):
method close_blobs_queues (line 255) | def close_blobs_queues(self):
method create_enqueue_blobs (line 265) | def create_enqueue_blobs(self):
method register_sigint_handler (line 276) | def register_sigint_handler(self):
FILE: detectron/roi_data/mask_rcnn.py
function add_mask_rcnn_blobs (line 29) | def add_mask_rcnn_blobs(blobs, sampled_boxes, roidb, im_scale, batch_idx):
function _expand_to_class_specific_mask_targets (line 97) | def _expand_to_class_specific_mask_targets(masks, mask_class_labels):
FILE: detectron/roi_data/minibatch.py
function get_minibatch_blob_names (line 36) | def get_minibatch_blob_names(is_training=True):
function get_minibatch (line 56) | def get_minibatch(roidb):
function _get_image_blob (line 81) | def _get_image_blob(roidb):
FILE: detectron/roi_data/retinanet.py
function get_retinanet_blob_names (line 26) | def get_retinanet_blob_names(is_training=True):
function add_retinanet_blobs (line 70) | def add_retinanet_blobs(blobs, im_scales, roidb, image_width, image_heig...
function _get_retinanet_blobs (line 174) | def _get_retinanet_blobs(
FILE: detectron/roi_data/rpn.py
function get_rpn_blob_names (line 27) | def get_rpn_blob_names(is_training=True):
function add_rpn_blobs (line 54) | def add_rpn_blobs(blobs, im_scales, roidb):
function _get_rpn_blobs (line 128) | def _get_rpn_blobs(im_height, im_width, foas, all_anchors, gt_boxes):
FILE: detectron/tests/data_loader_benchmark.py
function parse_args (line 43) | def parse_args():
function loader_loop (line 72) | def loader_loop(roi_data_loader):
function main (line 83) | def main(opts):
FILE: detectron/tests/test_batch_permutation_op.py
class BatchPermutationOpTest (line 25) | class BatchPermutationOpTest(unittest.TestCase):
method _run_op_test (line 26) | def _run_op_test(self, X, I, check_grad=False):
method _run_speed_test (line 47) | def _run_speed_test(self, iters=5, N=1024):
method test_forward_and_gradient (line 73) | def test_forward_and_gradient(self):
method test_size_exceptions (line 86) | def test_size_exceptions(self):
FILE: detectron/tests/test_bbox_transform.py
function random_boxes (line 21) | def random_boxes(mean_box, stdev, N):
class TestBboxTransform (line 26) | class TestBboxTransform(unittest.TestCase):
method test_bbox_transform_and_inverse (line 27) | def test_bbox_transform_and_inverse(self):
method test_bbox_dataset_to_prediction_roundtrip (line 41) | def test_bbox_dataset_to_prediction_roundtrip(self):
method test_cython_bbox_iou_against_coco_api_bbox_iou (line 69) | def test_cython_bbox_iou_against_coco_api_bbox_iou(self):
FILE: detectron/tests/test_cfg.py
class TestAttrDict (line 24) | class TestAttrDict(unittest.TestCase):
method test_immutability (line 25) | def test_immutability(self):
class TestCfg (line 59) | class TestCfg(unittest.TestCase):
method test_copy_cfg (line 60) | def test_copy_cfg(self):
method test_merge_cfg_from_cfg (line 66) | def test_merge_cfg_from_cfg(self):
method test_merge_cfg_from_file (line 112) | def test_merge_cfg_from_file(self):
method test_merge_cfg_from_list (line 121) | def test_merge_cfg_from_list(self):
method test_deprecated_key_from_list (line 136) | def test_deprecated_key_from_list(self):
method test_deprecated_key_from_file (line 150) | def test_deprecated_key_from_file(self):
method test_renamed_key_from_list (line 163) | def test_renamed_key_from_list(self):
method test_renamed_key_from_file (line 173) | def test_renamed_key_from_file(self):
FILE: detectron/tests/test_loader.py
function get_roidb_blobs (line 29) | def get_roidb_blobs(roidb):
function get_net (line 35) | def get_net(data_loader, name):
function get_roidb_sample_data (line 53) | def get_roidb_sample_data(sample_data):
function create_loader_and_network (line 60) | def create_loader_and_network(sample_data, name):
function run_net (line 69) | def run_net(net):
class TestRoIDataLoader (line 79) | class TestRoIDataLoader(unittest.TestCase):
method test_two_parallel_loaders (line 88) | def test_two_parallel_loaders(self, _1, _2):
FILE: detectron/tests/test_restore_checkpoint.py
function get_params (line 33) | def get_params(model):
function add_momentum_init_ops (line 52) | def add_momentum_init_ops(model):
function init_weights (line 58) | def init_weights(model):
function test_restore_checkpoint (line 64) | def test_restore_checkpoint():
FILE: detectron/tests/test_smooth_l1_loss_op.py
class SmoothL1LossTest (line 25) | class SmoothL1LossTest(unittest.TestCase):
method test_forward_and_gradient (line 26) | def test_forward_and_gradient(self):
FILE: detectron/tests/test_spatial_narrow_as_op.py
class SpatialNarrowAsOpTest (line 25) | class SpatialNarrowAsOpTest(unittest.TestCase):
method _run_test (line 26) | def _run_test(self, A, B, check_grad=False):
method test_small_forward_and_gradient (line 48) | def test_small_forward_and_gradient(self):
method test_large_forward (line 57) | def test_large_forward(self):
method test_size_exceptions (line 66) | def test_size_exceptions(self):
FILE: detectron/tests/test_zero_even_op.py
class ZeroEvenOpTest (line 23) | class ZeroEvenOpTest(unittest.TestCase):
method _run_zero_even_op (line 25) | def _run_zero_even_op(self, X):
method _run_zero_even_op_gpu (line 32) | def _run_zero_even_op_gpu(self, X):
method test_throws_on_non_1D_arrays (line 40) | def test_throws_on_non_1D_arrays(self):
method test_handles_empty_arrays (line 45) | def test_handles_empty_arrays(self):
method test_sets_vals_at_even_inds_to_zero (line 51) | def test_sets_vals_at_even_inds_to_zero(self):
method test_preserves_vals_at_odd_inds (line 57) | def test_preserves_vals_at_odd_inds(self):
method test_handles_even_length_arrays (line 63) | def test_handles_even_length_arrays(self):
method test_handles_odd_length_arrays (line 70) | def test_handles_odd_length_arrays(self):
method test_gpu_throws_on_non_1D_arrays (line 77) | def test_gpu_throws_on_non_1D_arrays(self):
method test_gpu_handles_empty_arrays (line 82) | def test_gpu_handles_empty_arrays(self):
method test_gpu_sets_vals_at_even_inds_to_zero (line 88) | def test_gpu_sets_vals_at_even_inds_to_zero(self):
method test_gpu_preserves_vals_at_odd_inds (line 94) | def test_gpu_preserves_vals_at_odd_inds(self):
method test_gpu_handles_even_length_arrays (line 100) | def test_gpu_handles_even_length_arrays(self):
method test_gpu_handles_odd_length_arrays (line 107) | def test_gpu_handles_odd_length_arrays(self):
FILE: detectron/utils/blob.py
function get_image_blob (line 32) | def get_image_blob(im, target_scale, target_max_size):
function im_list_to_blob (line 59) | def im_list_to_blob(ims):
function prep_im_for_blob (line 92) | def prep_im_for_blob(im, pixel_means, target_size, max_size):
function zeros (line 120) | def zeros(shape, int32=False):
function ones (line 127) | def ones(shape, int32=False):
function py_op_copy_blob (line 134) | def py_op_copy_blob(blob_in, blob_out):
function get_loss_gradients (line 153) | def get_loss_gradients(model, loss_blobs):
function serialize (line 162) | def serialize(obj):
function deserialize (line 169) | def deserialize(arr):
FILE: detectron/utils/boxes.py
function boxes_area (line 49) | def boxes_area(boxes):
function unique_boxes (line 58) | def unique_boxes(boxes, scale=1.0):
function xywh_to_xyxy (line 66) | def xywh_to_xyxy(xywh):
function xyxy_to_xywh (line 84) | def xyxy_to_xywh(xyxy):
function filter_small_boxes (line 100) | def filter_small_boxes(boxes, min_size):
function clip_boxes_to_image (line 108) | def clip_boxes_to_image(boxes, height, width):
function clip_xyxy_to_image (line 115) | def clip_xyxy_to_image(x1, y1, x2, y2, height, width):
function clip_tiled_boxes (line 124) | def clip_tiled_boxes(boxes, im_shape):
function bbox_transform (line 142) | def bbox_transform(boxes, deltas, weights=(1.0, 1.0, 1.0, 1.0)):
function bbox_transform_inv (line 185) | def bbox_transform_inv(boxes, gt_boxes, weights=(1.0, 1.0, 1.0, 1.0)):
function expand_boxes (line 219) | def expand_boxes(boxes, scale):
function flip_boxes (line 238) | def flip_boxes(boxes, im_width):
function aspect_ratio (line 246) | def aspect_ratio(boxes, aspect_ratio):
function box_voting (line 254) | def box_voting(top_dets, all_dets, thresh, scoring_method='ID', beta=1.0):
function nms (line 306) | def nms(dets, thresh):
function soft_nms (line 313) | def soft_nms(
FILE: detectron/utils/c2.py
function import_contrib_ops (line 26) | def import_contrib_ops():
function import_detectron_ops (line 31) | def import_detectron_ops():
function import_custom_ops (line 37) | def import_custom_ops():
function SuffixNet (line 43) | def SuffixNet(name, net, prefix_len, outputs):
function BlobReferenceList (line 72) | def BlobReferenceList(blob_ref_or_list):
function UnscopeName (line 87) | def UnscopeName(possibly_scoped_name):
function NamedCudaScope (line 96) | def NamedCudaScope(gpu_id):
function GpuNameScope (line 105) | def GpuNameScope(gpu_id):
function CudaScope (line 112) | def CudaScope(gpu_id):
function CpuScope (line 120) | def CpuScope():
function CudaDevice (line 127) | def CudaDevice(gpu_id):
function gauss_fill (line 132) | def gauss_fill(std):
function const_fill (line 137) | def const_fill(value):
FILE: detectron/utils/collections.py
class AttrDict (line 16) | class AttrDict(dict):
method __init__ (line 20) | def __init__(self, *args, **kwargs):
method __getattr__ (line 24) | def __getattr__(self, name):
method __setattr__ (line 32) | def __setattr__(self, name, value):
method immutable (line 44) | def immutable(self, is_immutable):
method is_immutable (line 57) | def is_immutable(self):
FILE: detectron/utils/colormap.py
function colormap (line 18) | def colormap(rgb=False):
FILE: detectron/utils/coordinator.py
class Coordinator (line 24) | class Coordinator(object):
method __init__ (line 26) | def __init__(self):
method request_stop (line 29) | def request_stop(self):
method should_stop (line 33) | def should_stop(self):
method wait_for_stop (line 36) | def wait_for_stop(self):
method stop_on_exception (line 40) | def stop_on_exception(self):
function coordinated_get (line 49) | def coordinated_get(coordinator, queue):
function coordinated_put (line 58) | def coordinated_put(coordinator, queue, element):
FILE: detectron/utils/densepose_methods.py
class DensePoseMethods (line 15) | class DensePoseMethods:
method __init__ (line 16) | def __init__(self):
method get_symmetric_densepose (line 31) | def get_symmetric_densepose(self,I,U,V,x,y,Mask):
method barycentric_coordinates_exists (line 62) | def barycentric_coordinates_exists(self,P0, P1, P2, P):
method barycentric_coordinates (line 84) | def barycentric_coordinates(self,P0, P1, P2, P):
method IUV2FBC (line 101) | def IUV2FBC( self, I_point , U_point, V_point):
method FBC2PointOnSurface (line 134) | def FBC2PointOnSurface( self, FaceIndex, bc1,bc2,bc3,Vertices ):
FILE: detectron/utils/env.py
function get_runtime_dir (line 22) | def get_runtime_dir():
function get_py_bin_ext (line 27) | def get_py_bin_ext():
function set_up_matplotlib (line 32) | def set_up_matplotlib():
function exit_on_error (line 39) | def exit_on_error():
function import_nccl_ops (line 44) | def import_nccl_ops():
function get_detectron_ops_lib (line 51) | def get_detectron_ops_lib():
function get_custom_ops_lib (line 68) | def get_custom_ops_lib():
FILE: detectron/utils/image.py
function aspect_ratio_rel (line 19) | def aspect_ratio_rel(im, aspect_ratio):
function aspect_ratio_abs (line 27) | def aspect_ratio_abs(im, aspect_ratio):
FILE: detectron/utils/io.py
function save_object (line 26) | def save_object(obj, file_name):
function cache_url (line 33) | def cache_url(url_or_file, cache_dir):
function assert_cache_file_is_ok (line 63) | def assert_cache_file_is_ok(url, file_path):
function _progress_bar (line 77) | def _progress_bar(count, total):
function download_url (line 97) | def download_url(
function _get_file_md5sum (line 122) | def _get_file_md5sum(file_name):
function _get_reference_md5sum (line 130) | def _get_reference_md5sum(url):
FILE: detectron/utils/keypoints.py
function get_keypoints (line 22) | def get_keypoints():
function get_person_class_index (line 58) | def get_person_class_index():
function flip_keypoints (line 63) | def flip_keypoints(keypoints, keypoint_flip_map, keypoint_coords, width):
function flip_heatmaps (line 82) | def flip_heatmaps(heatmaps):
function heatmaps_to_keypoints (line 95) | def heatmaps_to_keypoints(maps, rois):
function keypoints_to_heatmap_labels (line 152) | def keypoints_to_heatmap_labels(keypoints, rois):
function scores_to_probs (line 206) | def scores_to_probs(scores):
function nms_oks (line 217) | def nms_oks(kp_predictions, rois, thresh):
function compute_oks (line 235) | def compute_oks(src_keypoints, src_roi, dst_keypoints, dst_roi):
FILE: detectron/utils/logging.py
function log_json_stats (line 27) | def log_json_stats(stats, sort_keys=True):
class SmoothedValue (line 31) | class SmoothedValue(object):
method __init__ (line 36) | def __init__(self, window_size):
method AddValue (line 42) | def AddValue(self, value):
method GetMedianValue (line 48) | def GetMedianValue(self):
method GetAverageValue (line 51) | def GetAverageValue(self):
method GetGlobalAverageValue (line 54) | def GetGlobalAverageValue(self):
function send_email (line 58) | def send_email(subject, body, to):
function setup_logging (line 66) | def setup_logging(name):
FILE: detectron/utils/lr_policy.py
function get_lr_at_iter (line 20) | def get_lr_at_iter(it):
function lr_func_steps_with_lrs (line 42) | def lr_func_steps_with_lrs(cur_iter):
function lr_func_steps_with_decay (line 59) | def lr_func_steps_with_decay(cur_iter):
function lr_func_step (line 78) | def lr_func_step(cur_iter):
function get_step_index (line 90) | def get_step_index(cur_iter):
function get_lr_func (line 100) | def get_lr_func():
FILE: detectron/utils/model_convert_utils.py
class OpFilter (line 23) | class OpFilter(object):
method __init__ (line 24) | def __init__(self, **kwargs):
method check (line 37) | def check(self, op):
function filter_op (line 56) | def filter_op(op, **kwargs):
function op_filter (line 61) | def op_filter(**filter_args):
function op_func_chain (line 73) | def op_func_chain(convert_func_list):
function convert_op_in_ops (line 87) | def convert_op_in_ops(ops_ref, func_or_list):
function convert_op_in_proto (line 104) | def convert_op_in_proto(proto, func_or_list):
function get_op_arg (line 108) | def get_op_arg(op, arg_name):
function get_op_arg_valf (line 115) | def get_op_arg_valf(op, arg_name, default_val):
function update_mobile_engines (line 120) | def update_mobile_engines(net):
function pairwise (line 128) | def pairwise(iterable):
function blob_uses (line 136) | def blob_uses(net, blob):
function fuse_first_affine (line 144) | def fuse_first_affine(net, params, removed_tensors):
function fuse_affine (line 230) | def fuse_affine(net, params, ignore_failure):
function fuse_net (line 247) | def fuse_net(fuse_func, net, blobs, ignore_failure=False):
function fuse_net_affine (line 262) | def fuse_net_affine(net, blobs):
function add_tensor (line 266) | def add_tensor(net, name, blob):
function gen_init_net_from_blobs (line 299) | def gen_init_net_from_blobs(blobs, blobs_to_use=None, excluded_blobs=None):
function get_ws_blobs (line 319) | def get_ws_blobs(blob_names=None):
function get_device_option_cpu (line 330) | def get_device_option_cpu():
function get_device_option_cuda (line 335) | def get_device_option_cuda(gpu_id=0):
function create_input_blobs_for_net (line 342) | def create_input_blobs_for_net(net_def):
function compare_model (line 349) | def compare_model(model1_func, model2_func, test_image, check_blobs):
function save_graph (line 382) | def save_graph(net, file_name, graph_name="net", op_only=True):
FILE: detectron/utils/net.py
function initialize_from_weights_file (line 34) | def initialize_from_weights_file(model, weights_file, broadcast=True):
function initialize_gpu_from_weights_file (line 44) | def initialize_gpu_from_weights_file(model, weights_file, gpu_id=0):
function save_model_to_weights_file (line 127) | def save_model_to_weights_file(weights_file, model):
function broadcast_parameters (line 163) | def broadcast_parameters(model):
function sum_multi_gpu_blob (line 189) | def sum_multi_gpu_blob(blob_name):
function average_multi_gpu_blob (line 197) | def average_multi_gpu_blob(blob_name):
function print_net (line 202) | def print_net(model, namescope='gpu_0'):
function configure_bbox_reg_weights (line 248) | def configure_bbox_reg_weights(model, saved_cfg):
function get_group_gn (line 273) | def get_group_gn(dim):
FILE: detectron/utils/segms.py
function GetDensePoseMask (line 27) | def GetDensePoseMask(Polys):
function flip_segms (line 36) | def flip_segms(segms, height, width):
function polys_to_mask (line 65) | def polys_to_mask(polygons, height, width):
function mask_to_bbox (line 79) | def mask_to_bbox(mask):
function polys_to_mask_wrt_box (line 94) | def polys_to_mask_wrt_box(polygons, box, M):
function polys_to_boxes (line 121) | def polys_to_boxes(polys):
function rle_mask_voting (line 135) | def rle_mask_voting(
function rle_mask_nms (line 199) | def rle_mask_nms(masks, dets, thresh, mode='IOU'):
function rle_masks_to_boxes (line 244) | def rle_masks_to_boxes(masks):
FILE: detectron/utils/subprocess.py
function process_in_parallel (line 31) | def process_in_parallel(
function log_subprocess_output (line 98) | def log_subprocess_output(i, p, output_dir, tag, start, end):
FILE: detectron/utils/timer.py
class Timer (line 26) | class Timer(object):
method __init__ (line 29) | def __init__(self):
method tic (line 32) | def tic(self):
method toc (line 37) | def toc(self, average=True):
method reset (line 47) | def reset(self):
FILE: detectron/utils/train.py
function train_model (line 42) | def train_model():
function create_model (line 88) | def create_model():
function optimize_memory (line 132) | def optimize_memory(model):
function setup_model_for_training (line 146) | def setup_model_for_training(model, weights_file, output_dir):
function add_model_training_inputs (line 168) | def add_model_training_inputs(model):
function dump_proto_files (line 179) | def dump_proto_files(model, output_dir):
FILE: detectron/utils/training_stats.py
class TrainingStats (line 27) | class TrainingStats(object):
method __init__ (line 30) | def __init__(self, model):
method IterTic (line 49) | def IterTic(self):
method IterToc (line 52) | def IterToc(self):
method ResetIterTimer (line 55) | def ResetIterTimer(self):
method UpdateIterStats (line 58) | def UpdateIterStats(self):
method LogIterStats (line 75) | def LogIterStats(self, cur_iter, lr):
method GetStats (line 82) | def GetStats(self, cur_iter, lr):
FILE: detectron/utils/vis.py
function kp_connections (line 39) | def kp_connections(keypoints):
function convert_from_cls_format (line 60) | def convert_from_cls_format(cls_boxes, cls_segms, cls_keyps):
function get_class_string (line 83) | def get_class_string(class_index, score, dataset):
function vis_mask (line 89) | def vis_mask(img, mask, col, alpha=0.4, show_border=True, border_thick=1):
function vis_class (line 106) | def vis_class(img, pos, class_str, font_scale=0.35):
function vis_bbox (line 123) | def vis_bbox(img, bbox, thick=1):
function vis_keypoints (line 132) | def vis_keypoints(img, kps, kp_thresh=2, alpha=0.7):
function vis_one_image_opencv (line 193) | def vis_one_image_opencv(
function vis_one_image (line 243) | def vis_one_image(
FILE: tools/infer.py
function parse_args (line 55) | def parse_args():
function get_rpn_box_proposals (line 93) | def get_rpn_box_proposals(im, args):
function main (line 108) | def main(args):
function check_args (line 172) | def check_args(args):
FILE: tools/infer_simple.py
function parse_args (line 46) | def parse_args():
function main (line 85) | def main(args):
FILE: tools/test_net.py
function parse_args (line 44) | def parse_args():
FILE: tools/train_net.py
function parse_args (line 42) | def parse_args():
function main (line 77) | def main():
function test_model (line 107) | def test_model(model_file, multi_gpu_testing, opts=None):
FILE: tools/visualize_results.py
function parse_args (line 29) | def parse_args():
function vis (line 73) | def vis(dataset, detections_pkl, thresh, output_dir, limit=0):
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[
{
"path": ".gitignore",
"chars": 495,
"preview": "# Byte-compiled / optimized / DLL files\n__pycache__/\n*.py[cod]\n*$py.class\n\n# Shared objects\n*.so\n\n# Distribution / packa"
},
{
"path": "CMakeLists.txt",
"chars": 2012,
"preview": "cmake_minimum_required(VERSION 2.8.12 FATAL_ERROR)\n\n# Find the Caffe2 package.\n# Caffe2 exports the required targets, so"
},
{
"path": "CODE_OF_CONDUCT.md",
"chars": 286,
"preview": "# Code of Conduct\n\nFacebook has adopted a Code of Conduct that we expect project participants to adhere to.\nPlease read "
},
{
"path": "CONTRIBUTING.md",
"chars": 1250,
"preview": "# Contributing to DensePose\nWe want to make contributing to this project as easy and transparent as\npossible.\n\n## Our De"
},
{
"path": "DensePoseData/demo_data/demo_dp_single_ann.pkl",
"chars": 980845,
"preview": "(dp0\nS'I'\np1\ncnumpy.core.multiarray\n_reconstruct\np2\n(cnumpy\nndarray\np3\n(I0\ntp4\nS'b'\np5\ntp6\nRp7\n(I1\n(I125\ntp8\ncnumpy\ndtyp"
},
{
"path": "DensePoseData/get_DensePose_COCO.sh",
"chars": 370,
"preview": "#!/bin/bash\nmkdir DensePose_COCO\ncd DensePose_COCO\nwget https://dl.fbaipublicfiles.com/densepose/densepose_coco_2014_tra"
},
{
"path": "DensePoseData/get_densepose_uv.sh",
"chars": 169,
"preview": "#!/bin/bash\nmkdir UV_data\ncd UV_data\nwget https://dl.fbaipublicfiles.com/densepose/densepose_uv_data.tar.gz\ntar xvf dens"
},
{
"path": "DensePoseData/get_eval_data.sh",
"chars": 179,
"preview": "#!/bin/bash\nmkdir eval_data\ncd eval_data\nwget https://dl.fbaipublicfiles.com/densepose/densepose_eval_data.tar.gz\ntar xv"
},
{
"path": "GETTING_STARTED.md",
"chars": 2827,
"preview": "# Using Detectron\n\nThis document provides brief tutorials covering DensePose for inference and training on the DensePose"
},
{
"path": "INSTALL.md",
"chars": 6712,
"preview": "# Installing DensePose\n\nThe DensePose-RCNN system is implemented within the [`detectron`](https://github.com/facebookres"
},
{
"path": "LICENSE",
"chars": 19329,
"preview": "Attribution-NonCommercial 4.0 International\n\n=======================================================================\n\nCr"
},
{
"path": "MODEL_ZOO.md",
"chars": 3200,
"preview": "# DensePose Model Zoo\n\n## RPN Files\nHerein, we provide RPN files for DensePose-COCO dataset `train`, `minival` and `valm"
},
{
"path": "Makefile",
"chars": 491,
"preview": "# Don't use the --user flag for setup.py develop mode with virtualenv.\nDEV_USER_FLAG=$(shell python2 -c \"import sys; pri"
},
{
"path": "NOTICE",
"chars": 1344,
"preview": "Portions of this software are derived from py-faster-rcnn.\n\n============================================================"
},
{
"path": "PoseTrack/DensePose-PoseTrack-Visualize.ipynb",
"chars": 792870,
"preview": "{\n \"cells\": [\n {\n \"cell_type\": \"markdown\",\n \"metadata\": {},\n \"source\": [\n \"# Visualization of DensePose-PoseTr"
},
{
"path": "PoseTrack/README.md",
"chars": 3358,
"preview": "# DensePose-PoseTrack\nWe introduce the DensePose-Posetrack dataset, which consists of videos of multiple persons contai"
},
{
"path": "PoseTrack/configs/DensePose_ResNet50_FPN_s1x-e2e.yaml",
"chars": 1972,
"preview": "MODEL:\n TYPE: generalized_rcnn\n CONV_BODY: FPN.add_fpn_ResNet50_conv5_body\n NUM_CLASSES: 2\n FASTER_RCNN: True\n BODY"
},
{
"path": "PoseTrack/get_DensePose_PoseTrack.sh",
"chars": 696,
"preview": "#!/bin/bash\nmkdir DensePose_PoseTrack\ncd DensePose_PoseTrack\nwget -O densepose_only_posetrack_train2017.json https://www"
},
{
"path": "README.md",
"chars": 3639,
"preview": "# DensePose: \n**Dense Human Pose Estimation In The Wild**\n\n_Rıza Alp Güler, Natalia Neverova, Iasonas Kokkinos_\n\n[[`dens"
},
{
"path": "challenge/2018_COCO_DensePose/data_format.md",
"chars": 3303,
"preview": "# Data Format\n\nThe annotations are stored in [JSON](http://json.org/). Please note that\n[COCO API](https://github.com/co"
},
{
"path": "challenge/2018_COCO_DensePose/evaluation.md",
"chars": 4691,
"preview": "# DensePose Evaluation\n\nThis page describes the DensePose evaluation metrics used by COCO. The\nevaluation code provided "
},
{
"path": "challenge/2018_COCO_DensePose/example_results.json",
"chars": 181922,
"preview": "[\n {\n \"category_id\": 1, \n \"uv_shape\": [\n 3, \n 342, \n 215\n ], \n "
},
{
"path": "challenge/2018_COCO_DensePose/readme.md",
"chars": 3819,
"preview": "# COCO 2018 DensePose Task\n\n\n\n## Overview\n\n"
},
{
"path": "challenge/2018_COCO_DensePose/results_format.md",
"chars": 2153,
"preview": "# Results Format\n\nThis page describes the results format used by COCO DensePose evaluation\nprocedure. The results format"
},
{
"path": "challenge/2018_COCO_DensePose/upload.md",
"chars": 3787,
"preview": "# Upload Results to Evaluation Server\n\nThis page describes the upload instructions for submitting results to the\nevaluat"
},
{
"path": "challenge/2018_PoseTrack_DensePose/data_format.md",
"chars": 4449,
"preview": "# Data Format\n\nThe annotations are stored in [JSON](http://json.org/). Please note that\n[COCO API](https://github.com/fa"
},
{
"path": "challenge/2018_PoseTrack_DensePose/evaluation.md",
"chars": 4638,
"preview": "# PoseTrack DensePose Evaluation\n\nThis page describes the DensePose evaluation metrics. The\nevaluation code provided her"
},
{
"path": "challenge/2018_PoseTrack_DensePose/readme.md",
"chars": 3592,
"preview": "# ECCV 2018 PoseTrack DensePose Task\n\n![PoseTrack DensePose Splash Image](https://posetrack.net/workshops/eccv2018/asset"
},
{
"path": "challenge/2018_PoseTrack_DensePose/results_format.md",
"chars": 2157,
"preview": "# Results Format\n\nThis page describes the results format used by PoseTrack DensePose evaluation\nprocedure. The results f"
},
{
"path": "challenge/2018_PoseTrack_DensePose/upload.md",
"chars": 3837,
"preview": "# Upload Results to Evaluation Server\n\nThis page describes the upload instructions for submitting results to the\nevaluat"
},
{
"path": "challenge/2019_COCO_DensePose/data_format.md",
"chars": 3303,
"preview": "# Data Format\n\nThe annotations are stored in [JSON](http://json.org/). Please note that\n[COCO API](https://github.com/co"
},
{
"path": "challenge/2019_COCO_DensePose/densepose_cocoeval.py",
"chars": 52965,
"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
},
{
"path": "challenge/2019_COCO_DensePose/evaluation.md",
"chars": 6876,
"preview": "# DensePose Evaluation\n\nThis page describes the DensePose evaluation metrics used by COCO. The\nevaluation code provided "
},
{
"path": "challenge/2019_COCO_DensePose/readme.md",
"chars": 3954,
"preview": "# COCO 2019 DensePose Task\n\n\n\n## Overview\n\n"
},
{
"path": "challenge/2019_COCO_DensePose/results_format.md",
"chars": 2153,
"preview": "# Results Format\n\nThis page describes the results format used by COCO DensePose evaluation\nprocedure. The results format"
},
{
"path": "challenge/2019_COCO_DensePose/upload.md",
"chars": 3787,
"preview": "# Upload Results to Evaluation Server\n\nThis page describes the upload instructions for submitting results to the\nevaluat"
},
{
"path": "challenge/encode_results_for_competition.py",
"chars": 3508,
"preview": "#!/usr/bin/env python2\n\n\"\"\"encode_results.py: script to encode dense human pose estimation results\nin DensePose format i"
},
{
"path": "cmake/Summary.cmake",
"chars": 1020,
"preview": "# Adapted from https://github.com/caffe2/caffe2/blob/master/cmake/Summary.cmake\n\n# Prints configuration summary.\nfunctio"
},
{
"path": "cmake/legacy/Cuda.cmake",
"chars": 9531,
"preview": "# Copied from https://github.com/caffe2/caffe2/blob/master/cmake/Cuda.cmake\n\n# Caffe2 cmake utility to prepare for cuda "
},
{
"path": "cmake/legacy/Dependencies.cmake",
"chars": 1341,
"preview": "# Adapted from https://github.com/caffe2/caffe2/blob/master/cmake/Dependencies.cmake\n\n# Find CUDA.\ninclude(cmake/legacy/"
},
{
"path": "cmake/legacy/Modules/FindCuDNN.cmake",
"chars": 2100,
"preview": "# Copied from https://github.com/caffe2/caffe2/blob/master/cmake/Modules/FindCuDNN.cmake\n\n# - Try to find cuDNN\n#\n# The "
},
{
"path": "cmake/legacy/Summary.cmake",
"chars": 940,
"preview": "# Adapted from https://github.com/caffe2/caffe2/blob/master/cmake/Summary.cmake\n\n# Prints configuration summary.\nfunctio"
},
{
"path": "cmake/legacy/Utils.cmake",
"chars": 10724,
"preview": "# Copied from https://github.com/caffe2/caffe2/blob/master/cmake/Utils.cmake\n\n##########################################"
},
{
"path": "cmake/legacy/legacymake.cmake",
"chars": 1621,
"preview": "# This file contains legacy cmake scripts that is going to be removed\n# in a future release.\n\n# Add CMake modules.\nlist("
},
{
"path": "configs/DensePoseKeyPointsMask_ResNet50_FPN_s1x-e2e.yaml",
"chars": 2677,
"preview": "MODEL:\n TYPE: generalized_rcnn\n CONV_BODY: FPN.add_fpn_ResNet50_conv5_body\n NUM_CLASSES: 2\n FASTER_RCNN: True\n BODY"
},
{
"path": "configs/DensePose_ResNet101_FPN.yaml",
"chars": 1971,
"preview": "MODEL:\n TYPE: generalized_rcnn\n CONV_BODY: FPN.add_fpn_ResNet101_conv5_body\n NUM_CLASSES: 2\n BODY_UV_ON: True\nNUM_GP"
},
{
"path": "configs/DensePose_ResNet101_FPN_32x8d_s1x-e2e.yaml",
"chars": 2147,
"preview": "MODEL:\n TYPE: generalized_rcnn\n CONV_BODY: FPN.add_fpn_ResNet101_conv5_body\n NUM_CLASSES: 2\n FASTER_RCNN: True\n BOD"
},
{
"path": "configs/DensePose_ResNet101_FPN_32x8d_s1x.yaml",
"chars": 2151,
"preview": "MODEL:\n TYPE: generalized_rcnn\n CONV_BODY: FPN.add_fpn_ResNet101_conv5_body\n NUM_CLASSES: 2\n BODY_UV_ON: True\nNUM_GP"
},
{
"path": "configs/DensePose_ResNet101_FPN_s1x-e2e.yaml",
"chars": 1973,
"preview": "MODEL:\n TYPE: generalized_rcnn\n CONV_BODY: FPN.add_fpn_ResNet101_conv5_body\n NUM_CLASSES: 2\n FASTER_RCNN: True\n BOD"
},
{
"path": "configs/DensePose_ResNet101_FPN_s1x.yaml",
"chars": 2131,
"preview": "MODEL:\n TYPE: generalized_rcnn\n CONV_BODY: FPN.add_fpn_ResNet101_conv5_body\n NUM_CLASSES: 2\n BODY_UV_ON: True\nNUM_GP"
},
{
"path": "configs/DensePose_ResNet50_FPN.yaml",
"chars": 1970,
"preview": "MODEL:\n TYPE: generalized_rcnn\n CONV_BODY: FPN.add_fpn_ResNet50_conv5_body\n NUM_CLASSES: 2\n BODY_UV_ON: True\nNUM_GPU"
},
{
"path": "configs/DensePose_ResNet50_FPN_s1x-e2e.yaml",
"chars": 1971,
"preview": "MODEL:\n TYPE: generalized_rcnn\n CONV_BODY: FPN.add_fpn_ResNet50_conv5_body\n NUM_CLASSES: 2\n FASTER_RCNN: True\n BODY"
},
{
"path": "configs/DensePose_ResNet50_FPN_s1x.yaml",
"chars": 2129,
"preview": "MODEL:\n TYPE: generalized_rcnn\n CONV_BODY: FPN.add_fpn_ResNet50_conv5_body\n NUM_CLASSES: 2\n BODY_UV_ON: True\nNUM_GPU"
},
{
"path": "configs/DensePose_ResNet50_FPN_single_GPU.yaml",
"chars": 2123,
"preview": "MODEL:\n TYPE: generalized_rcnn\n CONV_BODY: FPN.add_fpn_ResNet50_conv5_body\n NUM_CLASSES: 2\n BODY_UV_ON: True\nNUM_GPU"
},
{
"path": "configs/rpn_densepose_only_R-50-FPN_1x.yaml",
"chars": 1067,
"preview": "MODEL:\n TYPE: generalized_rcnn\n CONV_BODY: FPN.add_fpn_ResNet50_conv5_body\n NUM_CLASSES: 2\n RPN_ONLY: True\nNUM_GPUS:"
},
{
"path": "configs/rpn_densepose_only_X-101-32x8d-FPN_1x.yaml",
"chars": 1255,
"preview": "MODEL:\n TYPE: generalized_rcnn\n CONV_BODY: FPN.add_fpn_ResNet101_conv5_body\n NUM_CLASSES: 2\n RPN_ONLY: True\nNUM_GPUS"
},
{
"path": "detectron/__init__.py",
"chars": 0,
"preview": ""
},
{
"path": "detectron/core/__init__.py",
"chars": 0,
"preview": ""
},
{
"path": "detectron/core/config.py",
"chars": 47570,
"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
},
{
"path": "detectron/core/rpn_generator.py",
"chars": 9280,
"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
},
{
"path": "detectron/core/test.py",
"chars": 37386,
"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
},
{
"path": "detectron/core/test_engine.py",
"chars": 15303,
"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
},
{
"path": "detectron/core/test_retinanet.py",
"chars": 7104,
"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
},
{
"path": "detectron/datasets/VOCdevkit-matlab-wrapper/get_voc_opts.m",
"chars": 231,
"preview": "function VOCopts = get_voc_opts(path)\n\ntmp = pwd;\ncd(path);\ntry\n addpath('VOCcode');\n VOCinit;\ncatch\n rmpath('VOCcode"
},
{
"path": "detectron/datasets/VOCdevkit-matlab-wrapper/voc_eval.m",
"chars": 1332,
"preview": "function res = voc_eval(path, comp_id, test_set, output_dir)\n\nVOCopts = get_voc_opts(path);\nVOCopts.testset = test_set;\n"
},
{
"path": "detectron/datasets/VOCdevkit-matlab-wrapper/xVOCap.m",
"chars": 258,
"preview": "function ap = xVOCap(rec,prec)\r\n% From the PASCAL VOC 2011 devkit\r\n\r\nmrec=[0 ; rec ; 1];\r\nmpre=[0 ; prec ; 0];\r\nfor i=nu"
},
{
"path": "detectron/datasets/__init__.py",
"chars": 0,
"preview": ""
},
{
"path": "detectron/datasets/cityscapes_json_dataset_evaluator.py",
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"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
},
{
"path": "detectron/datasets/coco_to_cityscapes_id.py",
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"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
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{
"path": "detectron/datasets/data/README.md",
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"preview": "# Setting Up Datasets\n\nThis directory contains symlinks to data locations.\n\n## Creating Symlinks for COCO\n\nSymlink the C"
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{
"path": "detectron/datasets/dataset_catalog.py",
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"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
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{
"path": "detectron/datasets/densepose_cocoeval.py",
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"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
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{
"path": "detectron/datasets/dummy_datasets.py",
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"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
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{
"path": "detectron/datasets/json_dataset.py",
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"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
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{
"path": "detectron/datasets/json_dataset_evaluator.py",
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"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
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{
"path": "detectron/datasets/roidb.py",
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"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
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{
"path": "detectron/datasets/task_evaluation.py",
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"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
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{
"path": "detectron/datasets/voc_dataset_evaluator.py",
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{
"path": "detectron/datasets/voc_eval.py",
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{
"path": "detectron/modeling/FPN.py",
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"path": "detectron/modeling/VGG16.py",
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{
"path": "detectron/modeling/VGG_CNN_M_1024.py",
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{
"path": "detectron/modeling/__init__.py",
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{
"path": "detectron/modeling/body_uv_rcnn_heads.py",
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"path": "detectron/modeling/generate_anchors.py",
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"path": "detectron/modeling/model_builder.py",
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"path": "detectron/modeling/name_compat.py",
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{
"path": "detectron/modeling/retinanet_heads.py",
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"path": "detectron/ops/__init__.py",
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{
"path": "detectron/ops/collect_and_distribute_fpn_rpn_proposals.py",
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"path": "detectron/ops/generate_proposals.py",
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"path": "detectron/ops/pool_points_interp.cu",
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"path": "detectron/ops/pool_points_interp.h",
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"path": "detectron/ops/zero_even_op.cu",
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{
"path": "detectron/ops/zero_even_op.h",
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{
"path": "detectron/roi_data/__init__.py",
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{
"path": "detectron/roi_data/body_uv_rcnn.py",
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"path": "detectron/roi_data/data_utils.py",
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{
"path": "detectron/roi_data/fast_rcnn.py",
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"path": "detectron/roi_data/keypoint_rcnn.py",
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{
"path": "detectron/roi_data/mask_rcnn.py",
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{
"path": "detectron/roi_data/minibatch.py",
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"path": "detectron/roi_data/rpn.py",
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{
"path": "detectron/tests/data_loader_benchmark.py",
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"path": "detectron/tests/test_loader.py",
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{
"path": "detectron/tests/test_smooth_l1_loss_op.py",
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{
"path": "detectron/utils/cython_bbox.pyx",
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"preview": "# Copyright (c) 2017-present, Facebook, Inc.\n#\n# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n# you m"
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{
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"path": "docker/Dockerfile",
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"preview": "# Use Caffe2 image as parent image\nFROM caffe2/caffe2:snapshot-py2-cuda9.0-cudnn7-ubuntu16.04\n\nRUN mv /usr/local/caffe2 "
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{
"path": "notebooks/.ipynb_checkpoints/DensePose-COCO-Visualize-checkpoint.ipynb",
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{
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{
"path": "notebooks/DensePose-COCO-on-SMPL.ipynb",
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{
"path": "notebooks/DensePose-RCNN-Texture-Transfer.ipynb",
"chars": 2081127,
"preview": "{\n \"cells\": [\n {\n \"cell_type\": \"markdown\",\n \"metadata\": {},\n \"source\": [\n \"# Texture Transfer Using Estimated "
},
{
"path": "notebooks/DensePose-RCNN-Visualize-Results.ipynb",
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"preview": "{\n \"cells\": [\n {\n \"cell_type\": \"code\",\n \"execution_count\": 78,\n \"metadata\": {\n \"collapsed\": false\n },\n \"ou"
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{
"path": "requirements.txt",
"chars": 105,
"preview": "numpy>=1.13\npyyaml>=3.12\nmatplotlib\nopencv-python>=3.2\nsetuptools\nCython\nmock\nscipy\nh5py\nmemory_profiler\n"
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{
"path": "setup.py",
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"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
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{
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"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
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{
"path": "tools/infer_simple.py",
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"preview": "# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.\n# All rights reserved.\n#\n# This source code is licensed under the lic"
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{
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{
"path": "tools/train_net.py",
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{
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]
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This page contains the full source code of the facebookresearch/DensePose GitHub repository, extracted and formatted as plain text for AI agents and large language models (LLMs). The extraction includes 164 files (9.7 MB), approximately 2.6M tokens, and a symbol index with 634 extracted functions, classes, methods, constants, and types. Use this with OpenClaw, Claude, ChatGPT, Cursor, Windsurf, or any other AI tool that accepts text input. You can copy the full output to your clipboard or download it as a .txt file.
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