Skip to content

RyanCCC/CenterNet

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

17 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

CenterNet

基于Tensorflow实现CenterNet

image

项目结构

    ├──net:存放centernet的基本网络结构代码,包括resnet、hourglass以及loss
    ├──checkpoint:存放模型训练的checkpoint
    ├──train_dataset:训练数据集
       ├──Annotation:保存目标的标记
       ├──ImageSets:记录训练集、测试集和验证集
       ├──JPEGImages:图像
       ├──train.txt:记录训练集,不同于ImageSets里的train.txt,该文件保存了训练集图像的位置,目标信息
       ├──val.txt:同train.txt
       ├──test.txt:同train.txt
       └──train.names:类别名称
    ├──data:保存基础数据,包括类别名称的文件、字体等
    ├──evaluate:对模型进行评估代码
    ├──logs:训练日志
    ├──models:训练保存的checkpoint所在的文件夹
    ├──utils:一些基础方法:如dataloader、callbacks、fit等
    ├──config.py:配置文件
    ├──inference.py:推理文件
    └──train.py:训练文件

训练步骤

config.py中设置好训练集路径以及配置好训练的参数之后,执行train.py文件即可开始训练。

推理验证

  1. config.py配置好你的推理参数,然后运行inference.py,查看推理结果
  2. 在evaluate文件夹里面有cal_map.py文件对模型的性能进行评估。

更新

  1. 20221223:增加了pytorch分支,基于pytorch实现CenterNet

参考

  1. 目标检测 Anchor Free:CenterNet

About

基于Tensorflow实现CenterNet

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages