NAS-FPN TensorFlow 项目使用教程

NAS-FPN TensorFlow 项目使用教程

NAS_FPN_Tensorflow NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NAS_FPN_Tensorflow

1. 项目的目录结构及介绍

NAS_FPN_Tensorflow/
├── checkpoints/
├── data/
├── eval/
├── lib/
│   ├── __init__.py
│   ├── config.py
│   ├── dataset.py
│   ├── model.py
│   ├── nas_fpn.py
│   ├── ops.py
│   ├── utils.py
├── logs/
├── main.py
├── README.md
├── requirements.txt
├── train.py
└── utils/
    ├── __init__.py
    ├── logger.py
    ├── misc.py
    └── timer.py

• checkpoints/: 存放训练过程中生成的模型检查点文件。
• data/: 存放数据集文件。
• eval/: 存放评估脚本和结果。
• lib/: 核心代码库，包含模型定义、数据处理、配置文件等。
  • config.py: 配置文件，定义了模型的超参数和训练参数。
  • dataset.py: 数据集处理脚本。
  • model.py: 模型定义脚本。
  • nas_fpn.py: NAS-FPN 网络结构定义。
  • ops.py: 自定义操作脚本。
  • utils.py: 通用工具函数。
• logs/: 存放训练日志文件。
• main.py: 项目的主入口文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• train.py: 训练脚本。
• utils/: 通用工具库。
  • logger.py: 日志记录工具。
  • misc.py: 杂项工具函数。
  • timer.py: 计时工具。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、启动训练或评估等任务。以下是 main.py 的主要功能：

• 初始化配置: 从 lib/config.py 中加载配置参数。
• 数据加载: 使用 lib/dataset.py 中的函数加载训练或评估数据。
• 模型构建: 使用 lib/model.py 中的函数构建 NAS-FPN 模型。
• 训练或评估: 根据配置参数，启动训练或评估过程。

train.py

train.py 是训练脚本，负责具体的训练过程。以下是 train.py 的主要功能：

• 模型训练: 根据配置参数，进行模型的训练。
• 保存检查点: 定期保存训练过程中的模型检查点。
• 日志记录: 记录训练过程中的损失、准确率等指标。

3. 项目的配置文件介绍

lib/config.py

lib/config.py 是项目的配置文件，定义了模型的超参数、训练参数、数据路径等。以下是 config.py 中的一些关键配置项：

• 数据路径: 定义了训练和评估数据的路径。
• 模型参数: 定义了 NAS-FPN 模型的结构参数，如输入图像大小、特征图层数等。
• 训练参数: 定义了训练的超参数，如学习率、批量大小、训练轮数等。
• 评估参数: 定义了评估的超参数，如评估频率、评估数据集等。

通过修改 config.py 中的配置项，可以调整模型的训练和评估行为。

NAS_FPN_Tensorflow NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NAS_FPN_Tensorflow