Rotated_IoU 项目使用教程

Rotated_IoU 项目使用教程

Rotated_IoU Differentiable IoU of rotated bounding boxes using Pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/Rotated_IoU

1. 项目目录结构及介绍

Rotated_IoU/
├── cuda_op/
│   ├── ...
│   └── setup.py
├── image/
│   └── ...
├── demo.py
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── test_box_intersection_2d.py
├── test_corner_cases.py
└── utiles.py

目录结构说明

• cuda_op/: 包含CUDA扩展的源代码和编译脚本 setup.py。
• image/: 可能包含项目相关的图像文件。
• demo.py: 项目的启动文件，用于演示和验证项目的功能。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• test_box_intersection_2d.py: 用于测试旋转矩形交集功能的测试文件。
• test_corner_cases.py: 用于测试边界情况的测试文件。
• utiles.py: 包含项目中使用的工具函数。

2. 项目的启动文件介绍

demo.py

demo.py 是项目的启动文件，主要用于演示和验证项目的功能。该文件的主要功能包括：

• 数据生成: 生成用于训练的旋转矩形数据。
• 模型训练: 使用生成的数据训练一个模型，该模型预测旋转矩形的参数（如中心点坐标、宽、高和角度）。
• 交集计算: 使用CUDA扩展计算旋转矩形的交集面积。
• 损失计算: 计算GIoU或DIoU损失，并进行反向传播。

使用方法

python demo.py

运行上述命令后，程序会生成数据并开始训练模型。训练过程中会输出每轮的训练损失和平均IoU值。

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的Python包及其版本。以下是文件内容示例：

cudatoolkit==10.2
pytorch==1.5
numpy
matplotlib
argparse

安装依赖

在项目根目录下运行以下命令安装依赖：

pip install -r requirements.txt

setup.py

setup.py 文件位于 cuda_op/ 目录下，用于编译CUDA扩展。编译CUDA扩展的步骤如下：

cd cuda_op
python setup.py install

编译完成后，即可在项目中使用CUDA扩展进行旋转矩形交集的计算。

总结

本教程介绍了 Rotated_IoU 项目的目录结构、启动文件和配置文件。通过本教程，您可以了解如何启动项目、安装依赖以及编译CUDA扩展。希望本教程能帮助您顺利使用该项目。

Rotated_IoU Differentiable IoU of rotated bounding boxes using Pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/Rotated_IoU