目标板定位模型

• 因为GitHub无法显示latex公式的原因，将说明文档放在我的CSDN博客上。
• 如果代码对你有帮助，请给我点个star吧~

使用说明

生成数据集

运行create_data.py，将会生成训练，验证，测试集。因为默认生成数量为100000张，时间会很长。生成前，你需要具备逐飞官方数据集，以及背景数据集。背景数据集需要拍摄蓝色赛道背景，几十张就够了。当然，你想更多也行。
生成的数据不需要标注，脚本会自动生成标签。数据标签格式与voc格式不同，是经过编码后的。

训练

运行train.py文件开始训练。建议使用（48，64）尺寸的模型。该模型速度较快，能达到12帧，且精度也较高。当然也可以使用（96，128）尺寸，这个精度会更高些。
训练过程提供了tensorboard回调，可以通过tensorboard可视化训练过程。在每个epoch结束，tensorboard都会将测试集的图片进行可视化一次，可以实时看到训练的结果。

量化测试

运行convert2tflite.py文件，将h5模型量化为tflite模型。该脚本还提供了测试tflite模型的函数，可以看到量化后的效果。

部署

模型的部署不需要标签文件，但需要后处理函数。后处理包括解码以及非极大值抑制。因为现在手上没有art，所以这里暂时不提供脚本。可以参考utils.target_utils下的target_decoder类进行改写。

注意事项

• 本算法为个人解决方案，并非最优方案，欢迎讨论。
• 建议在学习目标检测概念，了解SSD算法后再改写代码。
• 使用前请阅读文档。
• 在识别时建议保证目标的稀疏且不重叠，因为在训练时遵循逐飞上位机坐标生成规则（目标间保持一定距离）。如果想要保证在目标靠得较近时能识别，可以将预测特征层改为（6，8）。