PyTorch-SSD 项目使用教程-优快云博客

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PyTorch-SSD 项目使用教程

pytorch-ssd MobileNetV1, MobileNetV2, VGG based SSD/SSD-lite implementation in Pytorch 1.0 / Pytorch 0.4. Out-of-box support for retraining on Open Images dataset. ONNX and Caffe2 support. Experiment Ideas like CoordConv. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-ssd

1. 项目目录结构及介绍

pytorch-ssd/
├── models/
│   ├── vision/
│   └── ...
├── README.md
├── LICENSE
├── train_ssd.py
├── eval_ssd.py
├── run_ssd_live_demo.py
├── run_ssd_live_caffe2.py
├── convert_to_caffe2_models.py
├── open_images_downloader.py
└── ...

目录结构说明

models/: 存放预训练模型和模型定义文件。
- vision/: 包含视觉相关的模型文件。
README.md: 项目介绍和使用说明。
LICENSE: 项目许可证文件。
train_ssd.py: 用于训练SSD模型的脚本。
eval_ssd.py: 用于评估SSD模型的脚本。
run_ssd_live_demo.py: 用于运行实时SSD演示的脚本。
run_ssd_live_caffe2.py: 用于在Caffe2中运行实时SSD演示的脚本。
convert_to_caffe2_models.py: 用于将模型转换为Caffe2格式的脚本。
open_images_downloader.py: 用于下载Open Images数据集的脚本。

2. 项目启动文件介绍

`run_ssd_live_demo.py`

该脚本用于运行实时SSD演示。可以通过以下命令启动：

python run_ssd_live_demo.py mb1-ssd models/mobilenet-v1-ssd-mp-0_675.pth models/voc-model-labels.txt

`run_ssd_live_caffe2.py`

该脚本用于在Caffe2中运行实时SSD演示。可以通过以下命令启动：

python run_ssd_live_caffe2.py models/mobilenet-v1-ssd_init_net.pb models/mobilenet-v1-ssd_predict_net.pb models/voc-model-labels.txt

3. 项目配置文件介绍

`train_ssd.py`

该脚本用于训练SSD模型。可以通过命令行参数进行配置，例如：

python train_ssd.py --dataset_type voc --datasets ~/data/VOC0712/VOC2007 ~/data/VOC0712/VOC2012 --validation_dataset ~/data/VOC0712/test/VOC2007/ --net mb2-ssd-lite --base_net models/mb2-imagenet-71_8.pth --scheduler cosine --lr 0.01 --t_max 200 --validation_epochs 5 --num_epochs 200

`eval_ssd.py`

该脚本用于评估训练好的SSD模型。可以通过命令行参数进行配置，例如：

python eval_ssd.py --net mb1-ssd --dataset ~/data/VOC0712/test/VOC2007/ --trained_model models/mobilenet-v1-ssd-mp-0_675.pth --label_file models/voc-model-labels.txt

`convert_to_caffe2_models.py`

该脚本用于将PyTorch模型转换为Caffe2格式。可以通过命令行参数进行配置，例如：

python convert_to_caffe2_models.py mb1-ssd models/mobilenet-v1-ssd-mp-0_675.pth models/voc-model-labels.txt

通过以上配置和启动文件的介绍，您可以顺利地使用和配置PyTorch-SSD项目。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考