文件名称：RetinaNet-Pytorch:RetinaNet在Pytonch中的实现
文件大小：306KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 04:06:43
pytorch object-detection retinanet Python
视网膜网 这是Pytorch中RetinaNet的实现，使用ResNet作为主干和FPN。 它基于和的代码。 在VOC上训练 1.下载PASCAL VOC 2012 trainval数据集并解压缩。 其路径应为“ {root_dir} / VOCdevkit / ..”。 2.下载此仓库 git clone git@github.com:qqadssp/RetinaNet.git cd RetinaNet 3.从预训练的权重 cd checkpoint wget https://download.pythorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth cd .. 4，初始化模型 python init.py 5.在“ config”中修改配置文件。 对于VOC数据集，请用您的{root_dir}修改“ TRAIN：DATASETS_DIR”
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RetinaNet-Pytorch-master
----init.py(2KB)
----train.py(1KB)
----utils()
--------test_net.py(3KB)
--------logging.py(570B)
--------collection.py(2KB)
--------config.py(15KB)
--------__init__.pyc(136B)
--------train_net.py(4KB)
--------collection.pyc(2KB)
--------utils.py(6KB)
--------config.pyc(10KB)
--------utils.pyc(8KB)
--------__init__.py(0B)
--------.utils.py.swp(16KB)
--------logging.pyc(814B)
--------test_net.pyc(4KB)
--------train_net.pyc(4KB)
----configs()
--------RetinaNet_ResNet50_FPN_VOC.yaml(802B)
----modeling()
--------model_builder.pyc(2KB)
--------__init__.pyc(139B)
--------optimizer.pyc(1KB)
--------ResNet_FPN.pyc(6KB)
--------RetinaNet.py(2KB)
--------loss.py(4KB)
--------__init__.py(0B)
--------optimizer.py(1KB)
--------loss.pyc(4KB)
--------ResNet_FPN.py(4KB)
--------model_builder.py(3KB)
--------RetinaNet.pyc(3KB)
----test.py(1KB)
----datasets()
--------transform.py(4KB)
--------__init__.pyc(139B)
--------transform.pyc(5KB)
--------__init__.py(0B)
--------VOC.py(5KB)
--------encoder.pyc(6KB)
--------encoder.py(5KB)
--------datagen.py(739B)
--------VOC.pyc(6KB)
--------datagen.pyc(1KB)
----tools()
--------__init__.py(0B)
----README.md(1KB)
----result()
--------comp4_det_test_aeroplane.txt(46KB)
--------comp4_det_test_dog.txt(73KB)
--------comp4_det_test_bottle.txt(28KB)
--------comp4_det_test_cat.txt(70KB)
--------comp4_det_test_bird.txt(47KB)
--------comp4_det_test_pottedplant.txt(24KB)
--------comp4_det_test_horse.txt(23KB)
--------comp4_det_test_cow.txt(23KB)
--------comp4_det_test_chair.txt(37KB)
--------comp4_det_test_sofa.txt(18KB)
--------comp4_det_test_bus.txt(28KB)
--------comp4_det_test_person.txt(301KB)
--------comp4_det_test_tvmonitor.txt(27KB)
--------comp4_det_test_sheep.txt(34KB)
--------comp4_det_test_diningtable.txt(18KB)
--------comp4_det_test_car.txt(75KB)
--------comp4_det_test_boat.txt(24KB)
--------comp4_det_test_bicycle.txt(25KB)
--------comp4_det_test_motorbike.txt(32KB)
--------comp4_det_test_train.txt(33KB)