CenterNet

基于Tensorflow实现CenterNet

项目结构

    ├──net：存放centernet的基本网络结构代码，包括resnet、hourglass以及loss
    ├──checkpoint:存放模型训练的checkpoint
    ├──train_dataset：训练数据集
       ├──Annotation：保存目标的标记
       ├──ImageSets：记录训练集、测试集和验证集
       ├──JPEGImages：图像
       ├──train.txt：记录训练集，不同于ImageSets里的train.txt，该文件保存了训练集图像的位置，目标信息
       ├──val.txt：同train.txt
       ├──test.txt：同train.txt
       └──train.names：类别名称
    ├──data：保存基础数据，包括类别名称的文件、字体等
    ├──evaluate：对模型进行评估代码
    ├──logs：训练日志
    ├──models：训练保存的checkpoint所在的文件夹
    ├──utils：一些基础方法：如dataloader、callbacks、fit等
    ├──config.py：配置文件
    ├──inference.py：推理文件
    └──train.py：训练文件

训练步骤

在config.py中设置好训练集路径以及配置好训练的参数之后，执行train.py文件即可开始训练。

推理验证

1. 在config.py配置好你的推理参数，然后运行inference.py，查看推理结果
2. 在evaluate文件夹里面有cal_map.py文件对模型的性能进行评估。

更新

1. 20221223：增加了pytorch分支，基于pytorch实现CenterNet

参考

1. 目标检测 Anchor Free：CenterNet