# RotNet

**Repository Path**: fkgeek/RotNet

## Basic Information

- **Project Name**: RotNet
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-12-02
- **Last Updated**: 2021-12-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

<div align="right">
  语言:
    🇨🇳
  <a title="英语" href="./README.md">🇺🇸</a>
</div>

 <div align="center"><a title="" href="https://github.com/ZJCV/RotNet"><img align="center" src="./imgs/RotNet.png"></a></div>

<p align="center">
  «RotNet»实现了基于深度学习的图像旋转校正 
<br>
<br>
  <a href="https://github.com/RichardLitt/standard-readme"><img src="https://img.shields.io/badge/standard--readme-OK-green.svg?style=flat-square"></a>
  <a href="https://conventionalcommits.org"><img src="https://img.shields.io/badge/Conventional%20Commits-1.0.0-yellow.svg"></a>
  <a href="http://commitizen.github.io/cz-cli/"><img src="https://img.shields.io/badge/commitizen-friendly-brightgreen.svg"></a>
</p>

![](./imgs/demo.png)

## 内容列表

- [内容列表](#内容列表)
- [背景](#背景)
- [安装](#安装)
- [使用](#使用)
  - [如何操作](#如何操作)
  - [如何添加数据集](#如何添加数据集)
- [主要维护人员](#主要维护人员)
- [致谢](#致谢)
- [参与贡献方式](#参与贡献方式)
- [许可证](#许可证)

## 背景

在网上找资料，发现可以通过深度学习算法检测图像旋转角度，参考：

* [d4nst/RotNet](https://github.com/d4nst/RotNet)
* [Correcting Image Orientation Using Convolutional Neural Networks](https://d4nst.github.io/2017/01/12/image-orientation/)
* [Image Orientation Estimation with Convolutional Networks](https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/Publications/2015/FDB15/image_orientation.pdf)
* [UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING BY PREDICTING IMAGE ROTATIONS](https://arxiv.org/pdf/1803.07728.pdf)

其相应的实现并不能满足当前的性能要求，所以自己实现一个

## 安装

```angular2html
$ pip install -r requirements.txt
```

## 使用

### 如何操作

* 训练

```
$ export PYTHONPATH=<root path>
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py -cfg=configs/xxx.yaml
```

* 测试

```
$ export PYTHONPATH=<root path>
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python demo/demo.py -cfg=demo/xxx.yaml
```

### 如何添加数据集

假定数据集格式按以下方式排列：

```
root/dog/xxx.png
root/dog/xxy.png
root/dog/xxz.png

root/cat/123.png
root/cat/nsdf3.png
root/cat/asd932_.png
```

修改配置文件如下：

```
DATASET:
  NAME: 'GeneralDataset'
  TRAIN_ROOT: /path/to/train_root
  TEST_ROOT: /path/to/test_root
  TOP_K: (1, 5)
```

## 主要维护人员

* zhujian - *Initial work* - [zjykzj](https://github.com/zjykzj)

## 致谢

* [d4nst/RotNet](https://github.com/d4nst/RotNet)
* [ZJCV/ZCls](https://github.com/ZJCV/ZCls)

## 参与贡献方式

欢迎任何人的参与！打开[issue](https://github.com/zjykzj/RotNet/issues)或提交合并请求。

注意:

* `GIT`提交，请遵守[Conventional Commits](https://www.conventionalcommits.org/en/v1.0.0-beta.4/)规范
* 语义版本化，请遵守[Semantic Versioning 2.0.0](https://semver.org)规范
* `README`编写，请遵守[standard-readme](https://github.com/RichardLitt/standard-readme)规范

## 许可证

[Apache License 2.0](LICENSE) © 2020 zjykzj