LW-DETR 开源项目使用教程

LW-DETR 开源项目使用教程

LW-DETRThis repository is an official implementation of the paper "LW-DETR: A Transformer Replacement to YOLO for Real-Time Detection".项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lw/LW-DETR

1. 项目的目录结构及介绍

LW-DETR 项目的目录结构如下:

LW-DETR/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── config/
│   ├── default.yaml
│   └── custom.yaml
├── data/
│   ├── annotations/
│   └── images/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── lw_detr.py
│   └── utils.py
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── eval.py
│   └── demo.py
└── tests/
    ├── __init__.py
    └── test_model.py

目录结构介绍

  • README.md: 项目说明文档。
  • requirements.txt: 项目依赖文件。
  • setup.py: 项目安装脚本。
  • config/: 配置文件目录,包含默认配置和自定义配置。
  • data/: 数据目录,包含标注文件和图像文件。
  • models/: 模型相关文件,包括模型定义和工具函数。
  • scripts/: 脚本目录,包含训练、评估和演示脚本。
  • tests/: 测试目录,包含模型测试脚本。

2. 项目的启动文件介绍

训练脚本

scripts/train.py 是项目的训练启动文件,用于启动模型训练过程。使用方法如下:

python scripts/train.py --config config/default.yaml

评估脚本

scripts/eval.py 是项目的评估启动文件,用于评估模型性能。使用方法如下:

python scripts/eval.py --config config/default.yaml

演示脚本

scripts/demo.py 是项目的演示启动文件,用于演示模型的实际应用。使用方法如下:

python scripts/demo.py --config config/default.yaml

3. 项目的配置文件介绍

默认配置文件

config/default.yaml 是项目的默认配置文件,包含了模型训练和评估所需的所有默认参数。以下是部分配置示例:

model:
  name: lw_detr
  backbone: vit
  decoder: shallow_detr

train:
  batch_size: 16
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001

data:
  root: data/
  annotations: annotations/
  images: images/

自定义配置文件

config/custom.yaml 是项目的自定义配置文件,用户可以根据需要修改配置参数。使用自定义配置文件时,需要在启动脚本中指定:

python scripts/train.py --config config/custom.yaml

通过以上教程,您可以了解 LW-DETR 项目的目录结构、启动文件和配置文件的使用方法。希望这些信息对您有所帮助!

LW-DETRThis repository is an official implementation of the paper "LW-DETR: A Transformer Replacement to YOLO for Real-Time Detection".项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lw/LW-DETR

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 使用 LWDetr 模型训练自定义数据集 为了使用LWDetr模型训练自定义的数据集,准备阶段至关重要。这包括环境配置、安装必要的依赖库以及获取预训练权重文件[^1]。 #### 数据集准备 对于任何目标检测任务来说,合适的标注格式是成功的关键之一。LWDetr支持COCO格式的标注文件。因此,确保自定义数据集转换成这种标准格式是非常重要的。具体而言,图像路径和对应的标签应该被整理到JSON文件中,该文件描述了每张图片中的对象类别及其边界框位置[^2]。 ```json { "images": [ {"id": 0, "file_name": "image_0.jpg", ...}, ... ], "annotations": [ {"id": 1, "image_id": 0, "category_id": 1, "bbox":[x,y,width,height],... }, ... ] } ``` #### 修改配置文件 通常情况下,默认参数可能不适合特定的应用场景或硬件条件。所以,在开始训练之前调整超参数设置也是必不可少的工作。比如学习率、批量大小(batch size)等都可以依据实际情况做出相应修改。这些更改一般是在配置文件(config file)里完成的,而具体的选项取决于所使用的框架版本[^3]。 #### 开始训练过程 当一切准备工作就绪之后就可以启动实际的训练流程了。下面给出了一段Python脚本作为示范,展示了如何加载数据并调用`train()`函数来执行整个训练周期: ```python from lw_detr import Trainer, Configs # 加载配置项 configs = Configs('path/to/config.yaml') # 初始化Trainer类实例 trainer = Trainer( model='lw-detr', data_dir='path/to/dataset/', config=configs, ) # 启动训练 trainer.train() ``` 通过上述步骤可以有效地利用LWDetr模型对自己的数据集进行训练。值得注意的是,由于不同项目间存在差异性较大,所以在实践过程中还需要不断探索最适合自己需求的最佳做法。
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