Distilling-Object-Detectors 项目教程

Distilling-Object-Detectors 项目教程

Distilling-Object-DetectorsImplementation of CVPR 2019 paper: Distilling Object Detectors with Fine-grained Feature Imitation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Distilling-Object-Detectors

1. 项目的目录结构及介绍

Distilling-Object-Detectors/
├── configs/
│   ├── _base_/
│   │   ├── datasets/
│   │   ├── models/
│   │   ├── schedules/
│   │   └── default_runtime.py
│   ├── faster_rcnn/
│   ├── retinanet/
│   ├── ssd/
│   └── yolo/
├── data/
│   ├── coco/
│   ├── voc/
│   └── other_datasets/
├── demo/
│   ├── images/
│   └── videos/
├── docs/
│   ├── images/
│   └── tutorials/
├── models/
│   ├── backbones/
│   ├── necks/
│   ├── roi_heads/
│   └── detectors/
├── tools/
│   ├── train.py
│   ├── test.py
│   ├── demo.py
│   └── utils/
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• configs/: 包含项目的配置文件，分为基础配置和各个模型的特定配置。
  • base/: 基础配置文件，包括数据集、模型、训练计划和默认运行时配置。
  • faster_rcnn/, retinanet/, ssd/, yolo/: 特定模型的配置文件。
• data/: 数据集目录，包括COCO、VOC等数据集。
• demo/: 演示文件，包括图像和视频。
• docs/: 文档目录，包括教程和相关图片。
• models/: 模型组件目录，包括骨干网络、颈部网络、ROI头部和检测器。
• tools/: 工具脚本，包括训练、测试和演示脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

tools/train.py

train.py 是项目的主要启动文件之一，用于训练模型。它接受配置文件作为输入，并根据配置文件中的参数进行模型训练。

# 示例命令
python tools/train.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py

tools/test.py

test.py 用于测试已训练好的模型。它同样接受配置文件作为输入，并根据配置文件中的参数进行模型测试。

# 示例命令
python tools/test.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/latest.pth

tools/demo.py

demo.py 用于演示模型的检测效果。它可以接受图像或视频文件作为输入，并输出检测结果。

# 示例命令
python tools/demo.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/latest.pth --input demo/images/test.jpg

3. 项目的配置文件介绍

configs/base/default_runtime.py

default_runtime.py 是项目的基础运行时配置文件，定义了默认的运行时参数，如日志记录、保存间隔等。

# 部分代码示例
log_config = dict(
    interval=50,
    hooks=[
        dict(type='TextLoggerHook'),
        dict(type='TensorboardLoggerHook')
    ])

configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py

faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py 是 Faster R-CNN 模型的特定配置文件，定义了模型的具体参数，如数据集、模型结构、训练计划等。

# 部分代码示例
model = dict(
    type='FasterRCNN',
    backbone=dict(
        type='ResNet',
        depth=50,

Distilling-Object-DetectorsImplementation of CVPR 2019 paper: Distilling Object Detectors with Fine-grained Feature Imitation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Distilling-Object-Detectors