CenterNet 项目使用教程

CenterNet 项目使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cen/CenterNet

1. 项目的目录结构及介绍

CenterNet 项目的目录结构如下：

CenterNet/
├── data/
│   ├── DATA.md
│   └── ...
├── experiments/
│   └── ...
├── GETTING_STARTED.md
├── DEVELOP.md
├── LICENSE
├── NOTICE
├── README.md
├── scripts/
│   └── ...
└── src/
    └── ...

目录结构介绍

• data/: 包含数据集设置和相关文件。
• experiments/: 包含所有实验的脚本。
• GETTING_STARTED.md: 指导如何复现论文中的结果。
• DEVELOP.md: 指导如何在新的数据集或任务中使用 CenterNet，或使用新的网络架构。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• NOTICE: 包含项目中使用的第三方代码的许可证信息。
• README.md: 项目的主文档。
• scripts/: 包含各种脚本文件。
• src/: 包含项目的源代码。

2. 项目的启动文件介绍

CenterNet 项目的启动文件通常位于 scripts/ 目录下。以下是一个典型的启动文件示例：

#!/bin/bash

# 设置数据集路径
DATASET_PATH="data/coco"

# 设置模型配置文件
CONFIG_FILE="configs/centernet_resnet18_fpn.yaml"

# 启动训练
python src/train.py --dataset $DATASET_PATH --config $CONFIG_FILE

启动文件介绍

• DATASET_PATH: 指定数据集的路径。
• CONFIG_FILE: 指定模型配置文件的路径。
• python src/train.py: 启动训练脚本，传入数据集路径和配置文件路径。

3. 项目的配置文件介绍

CenterNet 项目的配置文件通常位于 configs/ 目录下。以下是一个典型的配置文件示例：

model:
  name: "CenterNet"
  backbone: "resnet18"
  fpn: true

train:
  batch_size: 16
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

data:
  dataset: "coco"
  input_size: [512, 512]
  augmentation:
    flip: true
    rotate: 10

配置文件介绍

• model: 定义模型的名称和骨干网络。
  • name: 模型名称。
  • backbone: 骨干网络类型。
  • fpn: 是否使用特征金字塔网络。
• train: 定义训练参数。
  • batch_size: 批量大小。
  • learning_rate: 学习率。
  • epochs: 训练轮数。
• data: 定义数据集和数据增强参数。
  • dataset: 数据集名称。
  • input_size: 输入图像尺寸。
  • augmentation: 数据增强设置。
    • flip: 是否进行水平翻转。
    • rotate: 旋转角度。

以上是 CenterNet 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 CenterNet 项目。

CenterNet Codes for our paper "CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection" . 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cen/CenterNet