开源项目 `small-object-detection-benchmark` 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

small-object-detection-benchmark/
├── configs/
│   ├── config1.yaml
│   └── config2.yaml
├── data/
│   ├── annotations/
│   ├── images/
│   └── README.md
├── models/
│   ├── model1.py
│   └── model2.py
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── README.md
└── setup.py

目录结构介绍

• configs/: 存放项目的配置文件，如 config1.yaml 和 config2.yaml。
• data/: 存放数据集，包括标注文件 annotations/ 和图像文件 images/。
• models/: 存放模型定义文件，如 model1.py 和 model2.py。
• scripts/: 存放训练和评估脚本，如 train.py 和 evaluate.py。
• README.md: 项目说明文档。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

scripts/train.py

该文件是项目的训练脚本，用于启动模型训练过程。主要功能包括：

• 加载配置文件
• 初始化模型
• 加载数据集
• 开始训练

scripts/evaluate.py

该文件是项目的评估脚本，用于评估训练好的模型的性能。主要功能包括：

• 加载配置文件
• 加载模型
• 加载测试数据集
• 进行评估

3. 项目的配置文件介绍

configs/config1.yaml

该配置文件包含了训练和评估所需的各种参数，如：

• 数据集路径
• 模型参数
• 训练参数（如学习率、批次大小等）

configs/config2.yaml

该配置文件与 config1.yaml 类似，但可能针对不同的模型或数据集进行了特定的调整。

通过修改这些配置文件，用户可以灵活地调整项目的运行参数，以适应不同的需求。