miemieDetection 使用指南

miemieDetection 使用指南

miemiedetection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/miemiedetection

项目简介

miemieDetection 是由 优快云 用户 miemie2013 开发的一个基于 PyTorch 的目标检测库，灵感来源于 YOLOX，并进行了功能增强。本项目支持多种先进的目标检测算法，如 YOLOX、PPYOLO、PPYOLOv2、PPYOLOE、PicoDet 等，且提供 NCNN 导出支持，适用于 Windows 和 Linux 系统，适用于单机单卡至多机多卡的训练场景。

目录结构及介绍

miemieDetection 的项目结构清晰明了，便于开发者快速上手：

miemieDetection/
├── assets           # 资源文件夹，可能存放预训练权重或其他静态资源
├── class_names      # 类名定义文件
├── demo              # 示例代码或脚本
├── docs              # 项目文档
├── exps              # 实验配置和结果存放区
├── mmdet             # 可能是使用的或修改自MMDetection的组件
├── note              # 开发笔记
├── test_code         # 测试代码
├── test_grad         # 梯度测试相关
├── tools             # 工具类脚本，包括训练、评估、预测等
│   ├── tools_game    # 可能是指特定工具或实验模块
├── train_coco        # 训练COCO数据集相关的配置和日志
├── train_ppyolo_in_voc2012 # PPYOLO在VOC2012上的训练配置或日志
├── weixin            # 可能是与微信生态相关的代码或配置
├── .gitignore        # Git忽略文件列表
├── LICENSE           # 开源许可协议
├── README.md         # 主要的项目说明文件，含简体中文介绍
└── README_en.md     # 英文版项目说明

启动文件介绍

miemieDetection 的启动通常涉及到运行训练、验证或推理任务的脚本，这些脚本一般位于 tools 文件夹内。例如，若要启动一个典型的训练过程，你可能会寻找以 train.py 结尾的文件或者专门针对某个模型的训练脚本，如在 exp 或 tools 下的特定实验配置脚本。具体的启动命令示例，依据你的需求，比如训练PPYOLOE，可能会类似这样：

python tools/train.py --config experiments/ppyoloe/config.yaml

请注意，实际命令需参照项目文档中的指示进行调整。

配置文件介绍

配置文件是miemieDetection中非常关键的部分，它们通常位于 experiments 目录下或直接在 tools 中以 .yaml 格式存在。这些文件定义了模型结构、优化器设置、学习率计划、数据集路径、批处理大小等关键参数。一个典型的配置文件结构会详细列出所有这些信息，如：

model:
  type: YourModelType
  backbone: ...
  neck: ...
  bbox_head: ...

train_cfg:
  dataset: coco2017
  batch_size_per_gpu: 16
  epoch_num: 100
  optimizer: 'SGD'
  learning_rate: 0.01
  lr_schedule: cosine
...

data:
  train_ann_file: path/to/train/annotations.json
  train_img_prefix: path/to/train/images
...

配置文件的阅读和理解对于定制化实验至关重要，每个模型的配置文件可能略有不同，务必参照项目文档或相应的.yaml文件注释来正确配置。

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以上是对miemieDetection项目的基本引导。为了更深入地使用该项目，强烈推荐仔细阅读项目内的文档，特别是各个配置文件和示例脚本中的具体说明。

miemiedetection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/miemiedetection