使用Nanodet进行目标检测模型的训练和转换

使用Nanodet进行目标检测模型的训练和转换

当我们需要进行目标检测时，可以使用Nanodet模型。那么如何进行模型的训练和转换呢？接下来，我们将为大家介绍。

训练模型

首先，需要安装相关软件包：

pip install torch torchvision opencv-python numpy tqdm

然后，下载COCO 2017数据集：

mkdir dataset && cd dataset
wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
unzip train2017.zip
wget http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip
unzip annotations_trainval2017.zip

接着，下载训练代码：

git clone https://github.com/RangiLyu/nanodet.git
cd nanodet

将上面下载的数据集解压到nanodet/data/coco目录下，数据准备工作就完成了。

运行以下命令来开始训练模型：

python ./tools/train.py -n nanodet -d coco -b 8 -w 2 --epochs 300 --lr-stages 200 250 --save-all