CenterNet-better 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

CenterNet-better/
├── datasets/
├── dl_lib/
├── playground/
├── tools/
├── flake8/
├── gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py

目录结构介绍

• datasets/: 存放数据集相关文件。
• dl_lib/: 包含项目的主要代码库，基于 detectron2 实现。
• playground/: 包含示例项目和训练/测试脚本。
• tools/: 包含一些实用工具。
• flake8/: 代码风格检查工具配置文件。
• gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件

• setup.py: 用于安装项目的依赖库。
• playground/centernet_res18_coco_512size/dl_train: 用于启动训练的脚本。
• playground/centernet_res18_coco_512size/dl_test: 用于启动测试的脚本。

使用方法

1. 安装依赖:

   pip install -e .
   

2. 训练模型:

   cd playground/centernet_res18_coco_512size
   dl_train --num-gpus 8
   

3. 测试模型:

   cd playground/centernet_res18_coco_512size
   dl_test --num-gpus 8
   

3. 项目的配置文件介绍

配置文件

• playground/centernet_res18_coco_512size/config.py: 包含项目的配置参数。

配置参数介绍

• BACKBONE: 指定使用的骨干网络，如 ResNet-18, ResNet-50 等。
• NUM_WORKER: 设置数据加载的线程数。
• BATCH_SIZE: 设置训练时的批量大小。
• LEARNING_RATE: 设置学习率。
• MAX_ITER: 设置最大迭代次数。

配置文件示例

# config.py
BACKBONE = 'resnet18'
NUM_WORKER = 4
BATCH_SIZE = 16
LEARNING_RATE = 0.001
MAX_ITER = 10000

通过修改配置文件中的参数，可以调整训练和测试的行为。