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Thundernet_Pytorch: Thundernet的实现

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简介：
简介：Thundernet_Pytorch是基于Pytorch框架实现的Thundernet项目，旨在提供高效、易用的对象检测模型代码库，适用于各类视觉识别任务。 Thundernet_Pytorch项目已更新：2019年12月22日的更新包括添加数据扩充、多尺度训练以及ONNX支持（正在进行中）。预训练模型和训练代码可以在相应的文件夹中找到，需要使用PyTorch 1.2.0和TorchVision 0.4库。请按照以下步骤准备项目： 1. 克隆GitHub仓库：`git clone https://github.com/ouyanghuiyu/Thundernet_Pytorch.git` 2. 构建依赖项： - 进入lib目录并运行：`python setup.py build_ext --inplace` - 在psroialign/PSROIAlign目录下执行：`sh build.sh` 数据准备： 1. 下载VOC0712数据集 2. 创建符号链接到您的数据路径 训练模型： - 进入script文件夹并运行以下命令： - `train_49.sh` - `train_146.sh` - `train_535.sh` 演示： - 在scripts目录下执行：`pre.sh` 待办事项包括添加COCO支持。

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  • Thundernet_Pytorch: Thundernet的实现
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    简介：Thundernet_Pytorch是基于Pytorch框架实现的Thundernet项目，旨在提供高效、易用的对象检测模型代码库，适用于各类视觉识别任务。 Thundernet_Pytorch项目已更新：2019年12月22日的更新包括添加数据扩充、多尺度训练以及ONNX支持（正在进行中）。预训练模型和训练代码可以在相应的文件夹中找到，需要使用PyTorch 1.2.0和TorchVision 0.4库。请按照以下步骤准备项目： 1. 克隆GitHub仓库：`git clone https://github.com/ouyanghuiyu/Thundernet_Pytorch.git` 2. 构建依赖项： - 进入lib目录并运行：`python setup.py build_ext --inplace` - 在psroialign/PSROIAlign目录下执行：`sh build.sh` 数据准备： 1. 下载VOC0712数据集 2. 创建符号链接到您的数据路径 训练模型： - 进入script文件夹并运行以下命令： - `train_49.sh` - `train_146.sh` - `train_535.sh` 演示： - 在scripts目录下执行：`pre.sh` 待办事项包括添加COCO支持。
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