AnchorDETR 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

AnchorDETR/
├── datasets/
│   └── ...  # 数据集相关文件
├── models/
│   └── ...  # 模型定义文件
├── util/
│   └── ...  # 工具函数文件
├── LICENSE
├── README.md
├── compute_flops.py
├── compute_speeds.py
├── engine.py
├── main.py
├── requirements.txt

目录结构介绍

• datasets/: 存放数据集处理相关的文件。
• models/: 存放模型定义的文件。
• util/: 存放工具函数和辅助功能的文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• compute_flops.py: 计算模型浮点运算次数的脚本。
• compute_speeds.py: 计算模型推理速度的脚本。
• engine.py: 训练和评估引擎的实现文件。
• main.py: 项目的主启动文件。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是 AnchorDETR 项目的主启动文件，负责训练和评估模型的主要逻辑。以下是该文件的主要功能：

• 训练模型: 通过调用 engine.py 中的训练函数，启动模型的训练过程。
• 评估模型: 通过调用 engine.py 中的评估函数，对训练好的模型进行评估。
• 参数配置: 支持通过命令行参数配置训练和评估的各项参数，如数据集路径、模型检查点路径等。

使用示例

训练模型

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --use_env main.py --coco_path /path/to/coco

评估模型

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --use_env main.py --eval --coco_path /path/to/coco --resume /path/to/checkpoint.pth

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了运行 AnchorDETR 项目所需的所有 Python 依赖包。通过以下命令可以安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

主要依赖包

• torch: PyTorch 深度学习框架。
• torchvision: PyTorch 的计算机视觉库。
• numpy: 数值计算库。
• matplotlib: 数据可视化库。

其他配置

• main.py 中的命令行参数: 通过命令行参数可以配置训练和评估的各项参数，如数据集路径、模型检查点路径、学习率等。

通过以上配置和启动文件的介绍，您可以顺利地开始使用 AnchorDETR 项目进行模型训练和评估。