NAS-FCOS 项目使用教程

NAS-FCOS 项目使用教程

NAS-FCOS NAS-FCOS: Fast Neural Architecture Search for Object Detection (CVPR 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NAS-FCOS

1. 项目介绍

NAS-FCOS 是一个用于目标检测的快速神经架构搜索（NAS）项目，由 Ning Wang、Yang Gao、Hao Chen、Peng Wang、Zhi Tian 和 Chunhua Shen 等人开发。该项目在 CVPR 2020 上发表，旨在通过高效的神经架构搜索方法来优化目标检测模型的性能。NAS-FCOS 基于 maskrcnn-benchmark 实现，提供了训练和推理代码，并附带预训练模型。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你已经安装了以下依赖：

• Python 3.6+
• PyTorch 1.0+
• CUDA 9.0+
• maskrcnn-benchmark（NAS-FCOS 基于此项目实现）

2.2 安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/Lausannen/NAS-FCOS.git
   cd NAS-FCOS
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 安装 maskrcnn-benchmark：

   python setup.py build develop
   

2.3 训练模型

使用以下命令在 COCO 数据集上进行训练：

python -m torch.distributed.launch \
    --nproc_per_node=4 \
    --master_port=1213 \
    tools/train_net.py --config-file "configs/search/R_50_NAS_retinanet.yaml"

2.4 模型推理

使用以下命令在 COCO minival 数据集上进行推理：

python -m torch.distributed.launch \
    --nproc_per_node=1 \
    tools/test_net.py --config-file "configs/search/R_50_NAS_densebox.yaml"

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

NAS-FCOS 可以应用于各种目标检测任务，如自动驾驶中的行人检测、工业检测中的缺陷检测等。其高效的神经架构搜索方法能够快速找到适合特定任务的模型架构，从而提高检测精度。

3.2 最佳实践

• 数据增强：在训练过程中使用数据增强技术（如随机裁剪、翻转等）可以提高模型的泛化能力。
• 多尺度训练：通过多尺度训练可以提高模型对不同尺度目标的检测能力。
• 模型微调：在特定任务上微调预训练模型，可以进一步提升检测性能。

4. 典型生态项目

• maskrcnn-benchmark：NAS-FCOS 基于此项目实现，提供了丰富的目标检测工具和预训练模型。
• Detectron2：Facebook AI Research 推出的目标检测框架，支持多种先进的检测算法。
• mmdetection：OpenMMLab 推出的目标检测工具箱，支持多种检测模型和训练策略。

通过结合这些生态项目，可以进一步扩展 NAS-FCOS 的功能和应用场景。

NAS-FCOS NAS-FCOS: Fast Neural Architecture Search for Object Detection (CVPR 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NAS-FCOS