Cascade R-CNN PyTorch 项目教程

Cascade R-CNN PyTorch 项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/cascade-rcnn_Pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

cascade-rcnn_Pytorch/
├── configs/
│   ├── _base_/
│   │   ├── datasets/
│   │   ├── models/
│   │   ├── schedules/
│   │   └── default_runtime.py
│   ├── cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py
│   └── ...
├── data/
│   ├── coco/
│   └── ...
├── demo/
│   ├── demo.py
│   └── ...
├── mmdet/
│   ├── apis/
│   ├── core/
│   ├── datasets/
│   ├── models/
│   ├── utils/
│   └── __init__.py
├── tools/
│   ├── train.py
│   ├── test.py
│   └── ...
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• configs/: 包含项目的配置文件，用于定义模型、数据集、训练计划等。
  • _base_/: 基础配置文件目录，包含数据集、模型、训练计划等的默认配置。
  • cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py: 具体的 Cascade R-CNN 配置文件。
• data/: 数据集目录，通常用于存放训练和测试数据。
• demo/: 演示脚本目录，包含用于演示模型效果的脚本。
• mmdet/: 核心代码目录，包含模型、数据集处理、训练和测试等模块。
• tools/: 工具脚本目录，包含训练、测试等脚本。
• 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

主要启动文件

• tools/train.py: 用于启动训练过程的脚本。
• tools/test.py: 用于启动测试过程的脚本。
• demo/demo.py: 用于演示模型效果的脚本。

启动文件介绍

• train.py: 该脚本负责加载配置文件、初始化模型、数据集和优化器，并启动训练过程。
• test.py: 该脚本负责加载训练好的模型，并进行测试和评估。
• demo.py: 该脚本负责加载模型并对输入图像进行推理，展示模型效果。

3. 项目的配置文件介绍

主要配置文件

• configs/cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py: 具体的 Cascade R-CNN 配置文件。

配置文件介绍

• cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py: 该配置文件定义了模型的结构、数据集、训练计划和运行时参数。
  • model: 定义了模型的结构，包括 backbone、neck、head 等。
  • data: 定义了数据集的配置，包括训练集、验证集和测试集的路径和预处理方法。
  • optimizer: 定义了优化器的类型和参数。
  • lr_config: 定义了学习率调整策略。
  • runner: 定义了训练的迭代次数和保存模型的频率。
  • checkpoint_config: 定义了模型检查点的保存策略。
  • log_config: 定义了日志的保存策略。

通过以上配置文件，可以灵活地调整模型的训练和测试过程，以适应不同的需求和环境。

cascade-rcnn_Pytorch An implementation of Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/cascade-rcnn_Pytorch