PL-ZSD_Release 项目使用教程

PL-ZSD_Release 项目使用教程

PL-ZSD_Release This repository provides training and evaluation code for paper titled "Polar Loss for Zero-Shot Object Detection." (Arxiv version) and "Improved Visual-Semantic Alignment for Zero-Shot Object Detection" (accepted in AAAI 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/PL-ZSD_Release

1. 项目介绍

PL-ZSD_Release 是一个用于零样本目标检测（Zero-Shot Object Detection）的开源项目。该项目提供了训练和评估代码，支持论文 "Polar Loss for Zero-Shot Object Detection" 和 "Improved Visual-Semantic Alignment for Zero-Shot Object Detection" 的实现。该项目的主要目标是利用极性损失（Polar Loss）来提高零样本目标检测的性能。

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 2.7 或 3.6
• Keras 2.1.4
• OpenCV 3.3.0
• Tensorflow 1.3.0

你可以使用提供的 yaml 文件来创建一个包含所有依赖的 conda 环境：

conda env create --file=environment_keras_py27.yaml  # 或者 environment_keras_py36.yaml

2.2 下载项目

克隆项目到本地：

git clone https://github.com/salman-h-khan/PL-ZSD_Release.git
cd PL-ZSD_Release

2.3 运行示例代码

项目提供了一个示例代码 gzsd.py，用于执行广义零样本检测任务。你可以通过以下命令运行示例代码：

python gzsd.py

确保你已经将预训练模型放置在 Model 目录下，模型文件名为 resnet50_csv_50_focal_seen_w2v.h5。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

PL-ZSD_Release 项目可以应用于需要零样本目标检测的场景，例如：

• 自动驾驶：在自动驾驶系统中，车辆需要识别和检测道路上未见过的物体，如行人、动物或其他车辆。
• 安防监控：在安防监控系统中，摄像头需要识别和检测未见过的物体，如入侵者或异常物体。

3.2 最佳实践

• 数据准备：确保你已经准备好训练和测试数据集，并按照项目要求进行格式化。
• 模型训练：使用提供的训练脚本 train_vocab_w2v.py 进行模型训练，并根据需要调整超参数。
• 模型评估：使用 evaluate.py 脚本对训练好的模型进行评估，确保其在零样本检测任务中的性能。

4. 典型生态项目

PL-ZSD_Release 项目可以与其他开源项目结合使用，以增强其功能和应用范围：

• TensorFlow Object Detection API：可以与 TensorFlow 的目标检测 API 结合使用，以扩展目标检测的功能。
• OpenCV：可以与 OpenCV 结合使用，以实现图像处理和视频分析的功能。
• Keras：作为深度学习框架，Keras 可以与 PL-ZSD_Release 项目无缝集成，以实现更复杂的目标检测任务。

通过结合这些生态项目，PL-ZSD_Release 可以应用于更广泛的场景，并提供更强大的功能。

PL-ZSD_Release This repository provides training and evaluation code for paper titled "Polar Loss for Zero-Shot Object Detection." (Arxiv version) and "Improved Visual-Semantic Alignment for Zero-Shot Object Detection" (accepted in AAAI 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/PL-ZSD_Release