- 仓库更新 Top News
- 性能情况 Performance
- 所需环境 Environment
- 注意事项 Attention
- 文件下载 Download
- 训练步骤 How2train
- 预测步骤 How2predict
- 评估步骤 How2eval
- 参考资料 Reference
2022-04
:进行了大幅度的更新,支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整、新增图片裁剪。支持多GPU训练,新增各个种类目标数量计算,新增heatmap。
BiliBili视频中的原仓库地址为:https://github.com/bubbliiiing/centernet-pytorch/tree/bilibili
2021-10
:进行了大幅度的更新,增加了大量注释、增加了大量可调整参数、对代码的组成模块进行修改、增加fps、视频预测、批量预测等功能。
训练数据集 | 权值文件名称 | 测试数据集 | 输入图片大小 | mAP 0.5:0.95 | mAP 0.5 |
---|---|---|---|---|---|
VOC07+12 | centernet_resnet50_voc.pth | VOC-Test07 | 512x512 | - | 77.1 |
COCO-Train2017 | centernet_hourglass_coco.pth | COCO-Val2017 | 512x512 | 38.4 | 56.8 |
torch==1.2.0
代码中的centernet_resnet50_voc.pth是使用voc数据集训练的。
代码中的centernet_hourglass_coco.pth是使用coco数据集训练的。
注意不要使用中文标签,文件夹中不要有空格!
在训练前需要务必在model_data下新建一个txt文档,文档中输入需要分的类,在train.py中将classes_path指向该文件。
训练所需的centernet_resnet50_voc.pth、centernet_hourglass_coco.pth和主干的权值可在百度网盘中下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1YOQgpCiXPKiXC9Wgn6Kt0w
提取码: 589g
centernet_resnet50_voc.pth是voc数据集的权重。
centernet_hourglass_coco.pth是coco数据集的权重。
VOC数据集下载地址如下,里面已经包括了训练集、测试集、验证集(与测试集一样),无需再次划分:
链接: https://pan.baidu.com/s/1-1Ej6dayrx3g0iAA88uY5A
提取码: ph32
-
数据集的准备
本文使用VOC格式进行训练,训练前需要下载好VOC07+12的数据集,解压后放在根目录 -
数据集的处理
修改voc_annotation.py里面的annotation_mode=2,运行voc_annotation.py生成根目录下的2007_train.txt和2007_val.txt。 -
开始网络训练
train.py的默认参数用于训练VOC数据集,直接运行train.py即可开始训练。 -
训练结果预测
训练结果预测需要用到两个文件,分别是centernet.py和predict.py。我们首先需要去centernet.py里面修改model_path以及classes_path,这两个参数必须要修改。
model_path指向训练好的权值文件,在logs文件夹里。
classes_path指向检测类别所对应的txt。
完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。
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数据集的准备
本文使用VOC格式进行训练,训练前需要自己制作好数据集,
训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。
训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。 -
数据集的处理
在完成数据集的摆放之后,我们需要利用voc_annotation.py获得训练用的2007_train.txt和2007_val.txt。
修改voc_annotation.py里面的参数。第一次训练可以仅修改classes_path,classes_path用于指向检测类别所对应的txt。
训练自己的数据集时,可以自己建立一个cls_classes.txt,里面写自己所需要区分的类别。
model_data/cls_classes.txt文件内容为:
cat
dog
...
修改voc_annotation.py中的classes_path,使其对应cls_classes.txt,并运行voc_annotation.py。
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开始网络训练
训练的参数较多,均在train.py中,大家可以在下载库后仔细看注释,其中最重要的部分依然是train.py里的classes_path。
classes_path用于指向检测类别所对应的txt,这个txt和voc_annotation.py里面的txt一样!训练自己的数据集必须要修改!
修改完classes_path后就可以运行train.py开始训练了,在训练多个epoch后,权值会生成在logs文件夹中。 -
训练结果预测
训练结果预测需要用到两个文件,分别是centernet.py和predict.py。在centernet.py里面修改model_path以及classes_path。
model_path指向训练好的权值文件,在logs文件夹里。
classes_path指向检测类别所对应的txt。
完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。
- 下载完库后解压,在百度网盘下载权值,放入model_data,运行predict.py,输入
img/street.jpg
- 在predict.py里面进行设置可以进行fps测试和video视频检测。
- 按照训练步骤训练。
- 在centernet.py文件里面,在如下部分修改model_path和classes_path使其对应训练好的文件;model_path对应logs文件夹下面的权值文件,classes_path是model_path对应分的类。
_defaults = {
#--------------------------------------------------------------------------#
# 使用自己训练好的模型进行预测一定要修改model_path和classes_path!
# model_path指向logs文件夹下的权值文件,classes_path指向model_data下的txt
# 如果出现shape不匹配,同时要注意训练时的model_path和classes_path参数的修改
#--------------------------------------------------------------------------#
"model_path" : 'model_data/centernet_resnet50_voc.pth',
"classes_path" : 'model_data/voc_classes.txt',
#--------------------------------------------------------------------------#
# 用于选择所使用的模型的主干
# resnet50, hourglass
#--------------------------------------------------------------------------#
"backbone" : 'resnet50',
#--------------------------------------------------------------------------#
# 输入图片的大小,设置成32的倍数
#--------------------------------------------------------------------------#
"input_shape" : [512, 512],
#--------------------------------------------------------------------------#
# 只有得分大于置信度的预测框会被保留下来
#--------------------------------------------------------------------------#
"confidence" : 0.3,
#---------------------------------------------------------------------#
# 非极大抑制所用到的nms_iou大小
#---------------------------------------------------------------------#
"nms_iou" : 0.3,
#--------------------------------------------------------------------------#
# 是否进行非极大抑制,可以根据检测效果自行选择
# backbone为resnet50时建议设置为True、backbone为hourglass时建议设置为False
#--------------------------------------------------------------------------#
"nms" : True,
#---------------------------------------------------------------------#
# 该变量用于控制是否使用letterbox_image对输入图像进行不失真的resize,
# 在多次测试后,发现关闭letterbox_image直接resize的效果更好
#---------------------------------------------------------------------#
"letterbox_image" : False,
#-------------------------------#
# 是否使用Cuda
# 没有GPU可以设置成False
#-------------------------------#
"cuda" : True
}
- 运行predict.py,输入
img/street.jpg
- 在predict.py里面进行设置可以进行fps测试和video视频检测。
- 本文使用VOC格式进行评估。VOC07+12已经划分好了测试集,无需利用voc_annotation.py生成ImageSets文件夹下的txt。
- 在centernet.py里面修改model_path以及classes_path。model_path指向训练好的权值文件,在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。
- 运行get_map.py即可获得评估结果,评估结果会保存在map_out文件夹中。
- 本文使用VOC格式进行评估。
- 如果在训练前已经运行过voc_annotation.py文件,代码会自动将数据集划分成训练集、验证集和测试集。如果想要修改测试集的比例,可以修改voc_annotation.py文件下的trainval_percent。trainval_percent用于指定(训练集+验证集)与测试集的比例,默认情况下 (训练集+验证集):测试集 = 9:1。train_percent用于指定(训练集+验证集)中训练集与验证集的比例,默认情况下 训练集:验证集 = 9:1。
- 利用voc_annotation.py划分测试集后,前往get_map.py文件修改classes_path,classes_path用于指向检测类别所对应的txt,这个txt和训练时的txt一样。评估自己的数据集必须要修改。
- 在centernet.py里面修改model_path以及classes_path。model_path指向训练好的权值文件,在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。
- 运行get_map.py即可获得评估结果,评估结果会保存在map_out文件夹中。
https://github.com/xuannianz/keras-CenterNet
https://github.com/see--/keras-centernet
https://github.com/xingyizhou/CenterNet