DSOD-PyTorch: DSOD的PyTorch实现

简介：
简介：DSOD-PyTorch是基于深度可分离卷积的面向对象检测网络DSOD的PyTorch版本，适用于目标检测任务。 DSOD-火炬是Pytorch中的一个实现版本。它基于原始代码和实现在PASCAL VOC数据集上进行训练，并且损失趋于收敛，但是不确定能否达到与原论文相同的分数。需要进一步的调整和完善。 为了运行此项目，您需要安装Python 2.7以及Torch 0.4。首先下载仓库： ``` git clone git@github.com:qqadssp/DSOD-Pytorch.git cd DSOD-Pytorch ``` 然后下载并解压缩Pascal VOC数据集，并将其路径设置为{root_dir}/VOCdevkit。 接着，修改`torchcv/utils/config.py`中的`opt.train_img_root`以使用正确的图像路径。启动visdom服务器后开始训练： ``` python -m visdom.server python train.py main ```