HybridNets目标检测与图像分割融合模型 –Pytorch实现

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目录

1. 所需环境 Environment
2. 注意事项 Attention
3. 模型结构 Network Structure
4. 效果展示 Effect
5. 数据下载 Download
6. 训练步骤 Train
7. 预测步骤 Predict
8. 参考文献 Reference

所需环境

1. Python3.7
2. Pytorch>=1.10.1+cu113
3. Torchvision>=0.11.2+cu113
4. timm>=0.6.11
5. Tensorflow>=2.5.0(非必须)
6. Tensorflow-gpu>=2.5.0(非必须)
7. Numpy==1.19.5
8. Pillow==8.2.0
9. Opencv-contrib-python==4.5.1.48
10. onnx==1.12.0
11. onnx-tf==1.10.0(非必须)
12. onnxruntime==1.12.1
13. onnxruntime-gpu==1.12.1
14. CUDA 11.0+
15. Cudnn 8.0.4+
16. Docker(非必须)

注意事项

1. 实现基于effecientnet骨干的HybridNets，用于检测目标，同时分割关键区域 2．真实框与先验框的标签整定使用借鉴Retina/RetinaFace，https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface
2. 借鉴RetinaFace的检测体置信度、坐标位置误差计算方法
3. 图像分割误差直接使用BCE误差，为避免过拟合可更换为Focal误差
4. 加入正则化操作，降低过拟合影响
5. 数据与标签路径、训练参数等均位于config.py
6. onnx通用部署模型转换位于

./onnx

8. tensorflow pb模型需执行

onnx2pb.py

9. 产出pb模型，tensorflow serving部署指令：

docker run -p 8501:8501 -p 8500:8500 --mount type=bind,source=根目录/pb_model/hybridnet,target=/models/hybridnet -e MODEL_NAME= hybridnet -t tensorflow/serving:版本

10. 本项目提供的pb模型较弱，训练次数较少，仅供参考

模型结构

效果展示

数据下载

BDD100K
链接：https://bdd-data.berkeley.edu/portal.html#download 下载解压后将数据集放置于config.py中指定的路径。

训练步骤

运行train.py

预测步骤

运行predict.py

参考文献

https://arxiv.org/abs/2203.09035