HCP_MRI行为 用于使用来自年轻成人人类Connectome项目的数据来预测来自静止状态fMRI功能连接的行为变量（例如，智力，人格）中个体差异的代码。 该代码取决于HCP数​​据结构。 可从HCP网站（ ）获得HCP数据（MRI和行为/人口统计学） 作者：Julien Dubois（ ）和Paola Galdi（ ） 该代码按原样提供，用于文档目的。 包括以下文件： HCP_helpers.py ：包含所有助手功能和模块导入，用于静态fMRI预处理和行为预测 person.ipynb ：重现以下内容的分析： Dubois，J。*，Galdi，P。*，Han，Y.，Paul，LK和Adolphs，R。静止状态的功能性大脑连通性最能预测开放性的人格维度。 人格神经科学，印刷中。 预印本： : Intelligence.ipynb ：在以下位置重现分析 Dubois，

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运行环境： 1.python 3.7.4 2.pytorch 1.4.0 3.python-opencv 说明 预训练的权重文件[vgg_16] 具体的配置文件请看Config.py文件 训练运行python Train.py 单张测试 python Test.py ##目前进度： 1、PERCLOS计算 DONE 2、眨眼频率计算 DONE 3、打哈欠检测及计算 DONE 4、疲劳检测 DONE 5、人脸情绪检测 DONE 6、口罩检测Done 网络检测性能：准确率82.18% 主要文件说明： ssd_net_vgg.py 定义class SSD的文件 Train.py 训练代码 voc0712.py 数据集处理代码（没有改文件名，改的话还要改其他代码） loss_function.py 损失函数 detection.py 检测结果的处理代码，将SSD返回结果处理为opencv可以处理的

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