AdelaiDet 开源项目安装与使用教程
1. 项目目录结构及介绍
AdelaiDet 是一个用于多实例级检测和识别任务的开源工具箱,基于 Detectron2 构建。以下是项目的目录结构及其介绍:
AdelaiDet/
├── configs/ # 配置文件目录
│ ├── FCOS-Detection/
│ ├── BlendMask/
│ ├── MEInst/
│ ├── ABCNet/
│ ├── CondInst/
│ └── ...
├── datasets/ # 数据集配置和处理脚本
├── demo/ # 演示脚本
├── docker/ # Docker 相关文件
├── docs/ # 文档
├── onnx/ # ONNX 模型相关文件
├── tools/ # 工具脚本
├── .gitignore # Git 忽略文件配置
├── LICENSE # 项目许可证
├── MODEL_ZOO.md # 模型库文档
├── README.md # 项目主文档
└── setup.py # 项目安装脚本
主要目录介绍
- configs/: 包含各种模型的配置文件,每个子目录对应一个特定的模型或任务。
- datasets/: 用于配置和处理数据集的脚本。
- demo/: 包含用于演示的 Python 脚本。
- docker/: 包含 Docker 相关的配置文件。
- docs/: 项目文档。
- onnx/: 包含 ONNX 模型相关的文件。
- tools/: 包含各种工具脚本,如训练和评估脚本。
2. 项目启动文件介绍
项目的启动文件主要是 demo/demo.py
和 tools/train_net.py
。
demo/demo.py
demo.py
是一个用于演示的脚本,可以加载预训练模型并对输入图像进行推理。以下是使用示例:
python demo/demo.py \
--config-file configs/FCOS-Detection/R_50_1x.yaml \
--input input1.jpg input2.jpg \
--opts MODEL.WEIGHTS fcos_R_50_1x.pth
tools/train_net.py
train_net.py
是用于训练模型的脚本。以下是训练模型的示例:
OMP_NUM_THREADS=1 python tools/train_net.py \
--config-file configs/FCOS-Detection/R_50_1x.yaml \
--num-gpus 8 \
OUTPUT_DIR training_dir/fcos_R_50_1x
3. 项目的配置文件介绍
配置文件位于 configs/
目录下,每个子目录对应一个特定的模型或任务。以下是一些常见的配置文件及其介绍:
configs/FCOS-Detection/R_50_1x.yaml
该配置文件用于 FCOS 模型的训练和推理。包含模型的超参数、数据集路径、训练策略等。
configs/BlendMask/R_101_3x.yaml
该配置文件用于 BlendMask 模型的训练和推理。包含 BlendMask 模型的超参数和训练策略。
configs/MEInst/R_50_3x.yaml
该配置文件用于 MEInst 模型的训练和推理。包含 MEInst 模型的超参数和训练策略。
configs/CondInst/MS_R_50_1x.yaml
该配置文件用于 CondInst 模型的训练和推理。包含 CondInst 模型的超参数和训练策略。
通过这些配置文件,用户可以自定义模型的训练和推理过程,以适应不同的任务需求。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考