DETIC 开源项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

DETIC 项目的目录结构如下：

Detic/
├── configs/
│   ├── BASE_RCNN_4x.yaml
│   ├── ...
├── datasets/
│   ├── README.md
│   ├── ...
├── demo/
│   ├── demo.py
│   ├── ...
├── Detic/
│   ├── modeling/
│   ├── structures/
│   ├── ...
├── tools/
│   ├── train_net.py
│   ├── ...
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py

目录介绍：

• configs/: 包含项目的配置文件，如模型训练和评估的配置。
• datasets/: 用于存放数据集的目录。
• demo/: 包含演示脚本，如 demo.py 用于运行模型进行推理。
• Detic/: 核心代码目录，包含模型的实现和相关工具。
• tools/: 包含训练和评估模型的脚本，如 train_net.py。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

demo.py

demo.py 文件位于 demo/ 目录下，是用于运行模型进行推理的启动文件。其主要功能包括：

• 加载预训练模型。
• 对输入图像进行推理。
• 输出检测结果。

使用方法：

python demo/demo.py --config-file configs/BASE_RCNN_4x.yaml --input input.jpg --output output.jpg

3. 项目的配置文件介绍

BASE_RCNN_4x.yaml

BASE_RCNN_4x.yaml 文件位于 configs/ 目录下，是用于配置模型训练和评估的文件。其主要内容包括：

• 模型参数设置。
• 数据集路径。
• 训练和评估的超参数。

示例内容：

MODEL:
  META_ARCHITECTURE: "GeneralizedRCNN"
  BACKBONE:
    NAME: "build_resnet_backbone"
  ...
DATASETS:
  TRAIN: ("coco_2017_train",)
  TEST: ("coco_2017_val",)
SOLVER:
  IMS_PER_BATCH: 16
  BASE_LR: 0.02
  ...

通过修改这些配置，可以调整模型的训练和评估行为。

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以上是 DETIC 开源项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。