FCOS模型发表于ICCV2019，论文全名为FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection。其模型没有anchor box，通过在卷积阶段加入FPN、在计算损失阶段加入centerness这一分支，实现了更高的检测精度；通过调整模型的backbone，可以达到44.7%的AP。
如下为MindSpore使用COCO2017数据集对FCOS进行训练的示例。
Zhi Tian, Chunhua Shen, Hao Chen, Tong He.FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection.论文地址参见
FCOS的网络架构参见原论文图2。
backbone在本实现中采用了ResNet50+FPN，可以使用更为精密的ResNeXt-64x4d-101-FPN来达到论文中提到的44.7AP。
使用的数据集：COCO2017
- 全部下载好后，文件结构为：
└── COCO2017
├── test2017 # COCO2017的测试集，共有40,670张图片
├── train2017 # COCO2017的训练集，共有118,287张图片
├── val2017 # COCO2017的验证集，共有5,000张图片
├── captions_train2017.json
├── captions_val2017.json
├── image_info_test2017.json
├── image_indo_test-dev2017.json
├── instances_train2017.json
├── instances_val2017.json
├── person_keypoints_train2017.json
├── person_keypoints_val2017.json
- 完成下载后可尝试使用dataset/COCO_dataset.py查看是否下载并读取正确。
- 硬件
- 准备Ascend处理器搭建硬件环境。
- 框架
- MindSpore，本模型编写时版本为r1.2，12.30更新由r1.5编写的版本。
- 如需查看详情，请参见如下资源：
通过官方网站安装MindSpore后，您可以按照如下步骤进行训练和评估：
- Ascend处理器环境运行
待完善...
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脚本编写中...
└──FCOS
├── README.md
├── checkpoint # 训练时的checkpoint存储
├── dataset # 数据集处理
├── augment.py # 对数据集进行随机扩充、平移等操作
├── COCO_dataset.py # 对COCO数据集进行处理
├── model
├── backbone # 骨干网络
├── resnet.py # 骨干网络ResNet
├── config.py # 参数配置
├── eval_utils.py # 评估时需要用到的工具
├── fcos.py # FCOS模型网络
├── fpn_neck.py # FPN处理
├── head.py # 生成模型的head
└── loss.py # 生成目标框和loss损失
├── test_images # 测试图像
├── analyze_fail_0.dat # 运行报错时提及的dat文件
├── coco_eval.py # 在coco数据集上评估网络
└── train_coco.py # 训练网络
在config.py中可以同时配置训练参数和评估参数。
#backbone
pretrained=True
freeze_stage_1=True
freeze_bn=True
#fpn
fpn_out_channels=256
use_p5=True
#head
class_num=80
use_GN_head=True
prior=0.01
add_centerness=True
cnt_on_reg=True
#training
strides=[8,16,32,64,128]
limit_range=[[-1,64],[64,128],[128,256],[256,512],[512,999999]]
#inference
score_threshold=0.05
nms_iou_threshold=0.6
max_detection_boxes_num=1000
数据集：coco2017（仅支持解压后的coco2017）
预训练模型：resnet50
启动文件:train_coco.py
数据集路径参数设置：
1.在train_coco.py的56-57行：可以更改数据集及标签路径
2.在resnet文件的784行：可以更改预训练模型路径
3.在config文件中：可以更改ckpt保存路径
运行操作过程：
1.下载coco2017并解压后，将train_coco中的数据集及标签路径修改
2.下载resnet50的ckpt后，将resnet文件中的预训练模型路径修改
3.在train_coco中可以修改运行平台及运行模式
4.运行train_coco.py文件
（运行命令：python train_coco.py）
eval运行说明：
1.在coco_eval的224行：可以修改运行平台及运行模式
2.在coco_eval的228行：可以修改数据集及标签路径
3.在coco_eval的231行：可以修改训练好的ckpt的路径
运行操作过程：
1.得到训练好的ckpt
2.修改运行说明中的参数
3.运行coco_eval.py文件
（运行命令：python coco_eval.py）
目前运行会报错如下：（正在修改）
待完成...
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待完成...
待完善
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待完善
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待完善
| 参数 | Ascend 910 |
|---|---|
| 模型版本 | |
| 资源 | Ascend 910；CPU 2.60GHz，192核；内存 755G；系统 Euler2.8 |
| 上传日期 | |
| MindSpore版本 | 1.2.0 |
| 数据集 | COCO2017 |
| 训练参数 | |
| 优化器 | SGD |
| 损失函数 | Softmax交叉熵 |
| 输出 | 概率 |
| 损失 | |
| 速度 | |
| 总时长 | |
| 参数(M) | |
| 微调检查点 | |
| 脚本 |
代码中对数据集进行了随机augmentation操作，其中含有对图片进行旋转、裁剪操作。
待完善