Polar Loss for Zero-Shot Object Detection 项目常见问题解决方案

Polar Loss for Zero-Shot Object Detection 项目常见问题解决方案

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. 项目基础介绍

本项目是“Polarity Loss for Zero-shot Object Detection”和“Improved Visual-Semantic Alignment for Zero-Shot Object Detection”两篇论文的官方实现代码，用于训练和评估零样本目标检测任务。主要编程语言为Python。

2. 新手使用时需注意的问题及解决步骤

问题一：环境配置

**问题描述：**新手在使用项目时可能会遇到环境配置问题，无法正常安装依赖。

解决步骤：

1. 根据项目要求，首先需要安装Python 2.7或3.6版本。确保Python版本正确安装。
2. 使用conda环境管理工具，运行以下命令创建新环境并安装依赖：

   conda env create --file=environment_keras_pyZZ.yaml
   

   其中，ZZ应根据Python版本替换为27或36。

问题二：数据集准备

**问题描述：**新手可能不清楚如何准备和放置数据集。

解决步骤：

1. 下载MSCOCO数据集，并解压到项目指定的Dataset目录下。
2. 确保训练和验证数据集分别放置在Dataset目录下的train和val子目录中。

问题三：模型训练和评估

**问题描述：**新手可能不知道如何启动模型训练和评估过程。

解决步骤：

1. 训练模型时，运行以下命令：

   python bin/train_vocab_w2v.py
   

2. 评估模型时，运行以下命令：

   python bin/evaluate.py
   

3. 确保在运行上述命令前，所有环境和数据集准备工作已完成。

以上是针对本项目的新手常见问题解决方案，希望对使用者有所帮助。在使用过程中遇到其他问题，可以参考项目文档或搜索相关技术论坛获取更多信息。

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