【目标检测】深度学习代码框架解析

PyTorch深度学习框架：代码结构与猫狗检测教程

最新推荐文章于 2023-01-23 21:02:43 发布

原创最新推荐文章于 2023-01-23 21:02:43 发布 · 567 阅读

4 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #深度学习

目标检测论文专栏收录该内容

17 篇文章

订阅专栏

本文将解析陈云的《深度学习框架PyTorch入门》中的猫狗检测案例，探讨代码组织结构，包括数据处理、模型定义、配置文件和主入口。从checkpoints到dataset，理解关键文件作用并学习主函数核心结构。

部署运行你感兴趣的模型镜像

笔记链接：代码结构分析
以下为笔记内容：
目标检测一般代码结构
以陈云—<深度学习框架PyTorch入门与实践>中猫狗大战实例进行，有兴趣可以看博客中pytorch入门推荐，有相关资源推荐！
陈云的链接------资源链接
程序功能：

一般文件组织结构：
├── checkpoints/ # 用于保持训练的模型
├── data/ #　数据相关操作，数据预处理，dataset实现等
│ ├── init.py
│ ├── dataset.py
│ └── get_data.sh
├── models/ # 模型定义存放多个模型
│ ├── init.py
│ ├── AlexNet.py
│ ├── BasicModule.py
│ └── ResNet34.py
└── utils/ #　可能用到的工具函数
│ ├── init.py
│ └── visualize.py
├── config.py　　# 配置文件，所有可配置变量都集中在此，并且提供默认值
├── main.py #　主文件，训练和测试程序的入口
├── requirements.txt　　#　程序依赖的第三方库
├── README.md 提供程序的必要说明
主函数主要大致结构