CentripetalNet 开源项目使用教程

CentripetalNet 开源项目使用教程

CentripetalNetSource codes of "CentripetalNet: Pursuing High-quality Keypoint Pairs for Object Detection"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ce/CentripetalNet

1. 项目的目录结构及介绍

CentripetalNet/
├── configs/
│   ├── __init__.py
│   ├── centripetalnet_config.py
│   └── ...
├── data/
│   ├── annotations/
│   ├── images/
│   └── ...
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── centripetal_net.py
│   └── ...
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   ├── loss.py
│   └── ...
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── train.py

• configs/: 存放项目的配置文件。
• data/: 存放数据集，包括标注文件和图像文件。
• models/: 存放模型的定义文件。
• utils/: 存放工具函数和辅助类。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。
• train.py: 项目启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py 是项目的启动文件，负责模型的训练过程。以下是 train.py 的主要功能：

• 加载配置文件。
• 初始化数据加载器。
• 构建模型。
• 定义损失函数和优化器。
• 进行模型训练。

# train.py 示例代码
import argparse
from configs.centripetalnet_config import get_config
from models.centripetal_net import CentripetalNet
from utils.loss import CustomLoss

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="CentripetalNet Training")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="configs/centripetalnet_config.py", help="配置文件路径")
    args = parser.parse_args()

    config = get_config(args.config)
    model = CentripetalNet(config)
    loss_fn = CustomLoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.lr)

    # 训练过程
    for epoch in range(config.epochs):
        for images, targets in dataloader:
            outputs = model(images)
            loss = loss_fn(outputs, targets)
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

3. 项目的配置文件介绍

configs/centripetalnet_config.py 是项目的配置文件，包含了模型训练所需的各种参数。以下是配置文件的主要内容：

# configs/centripetalnet_config.py 示例代码
class Config:
    def __init__(self):
        self.batch_size = 8
        self.lr = 0.001
        self.epochs = 100
        self.data_dir = "data/"
        self.model_save_path = "checkpoints/"
        self.num_classes = 80
        self.input_size = (512, 512)

def get_config(config_path):
    return Config()

• batch_size: 批处理大小。
• lr: 学习率。
• epochs: 训练轮数。
• data_dir: 数据集路径。
• model_save_path: 模型保存路径。
• num_classes: 类别数量。
• input_size: 输入图像尺寸。

以上是 CentripetalNet 开源项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！

CentripetalNetSource codes of "CentripetalNet: Pursuing High-quality Keypoint Pairs for Object Detection"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ce/CentripetalNet