【文件属性】：
文件名称：centernet-tf2:这是一个centernet-tf2的源码，可以用于训练自己的模型
文件大小：5.31MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-07 19:02:22
Python
CenterNet:Objects as Points目标检测模型在Tensorflow2当中的实现
目录
性能情况
训练数据集
权值文件名称
测试数据集
输入图片大小
mAP 0.5:0.95
mAP 0.5
VOC07+12
VOC-Test07
512x512
-
77.1
COCO-Train2017
COCO-Val2017
512x512
39.0
57.6
所需环境
tensorflow-gpu==2.2.0
由于tensorflow2中已经有keras部分，所以不需要额外装keras
注意事项
代码中的centernet_resnet50_voc.h5是使用voc数据集训练的。
代码中的centernet_hourglass_coco.h5是使用voc数据集训练的。
注意不要使用中文标签，文件夹中不要有空格！
在训练前需要务必在model_data下新建一个txt文档，文档
【文件预览】：
centernet-tf2-main
----常见问题汇总.md(20KB)
----FPS_test.py(5KB)
----train_eager.py(10KB)
----nets()
--------center_training.py(13KB)
--------centernet.py(8KB)
--------hourglass.py(7KB)
--------resnet.py(6KB)
----model_data()
--------simhei.ttf(9.3MB)
--------coco_classes.txt(705B)
--------voc_classes.txt(153B)
----video.py(1KB)
----get_gt_txt.py(3KB)
----get_dr_txt.py(6KB)
----Vision_for_centernet.py(2KB)
----LICENSE(1KB)
----centernet.py(9KB)
----get_map.py(33KB)
----utils()
--------utils.py(8KB)
----README.md(6KB)
----test.py(457B)
----VOCdevkit()
--------VOC2007()
----voc_annotation.py(2KB)
----predict.py(2KB)
----img()
--------street.jpg(437KB)
----logs()
--------README.md(24B)
----train.py(6KB)