【文件属性】：
文件名称：pytorch-retinanet:RetinaNet对象检测的Pytorch实现
文件大小：971KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-28 14:56:02
python pytorch retinanet Python
pytorch-视网膜网
RetinaNet对象检测的Pytorch实现，如林宗义，Priya Goyal，Ross Girshick，Kaiming He和PiotrDollár所描述的的所述。
此实现的主要目的是易于阅读和修改。
结果
目前，此仓库使用Resnet-50主干网以600px的分辨率实现了33.5％的mAP。 公布的结果是34.0％的mAP。 差异可能是由于使用了Adam优化器而不是具有重量衰减的SGD。
安装
克隆此仓库
安装所需的软件包：
apt-get install tk-dev python-tk
安装python软件包：
pip install pandas
pip install pycocotools
pip install opencv-python
pip install requests
训练
可以使用train.py脚本来训练网络。 当前，有
【文件预览】：
pytorch-retinanet-master
----visualize.py(3KB)
----images()
--------8.jpg(84KB)
--------1.jpg(105KB)
--------6.jpg(112KB)
--------3.jpg(148KB)
--------5.jpg(163KB)
--------4.jpg(148KB)
--------7.jpg(183KB)
----train.py(6KB)
----coco_validation.py(1KB)
----LICENSE(11KB)
----retinanet()
--------csv_eval.py(9KB)
--------utils.py(4KB)
--------anchors.py(4KB)
--------dataloader.py(15KB)
--------losses.py(7KB)
--------__init__.py(0B)
--------oid_dataset.py(9KB)
--------model.py(13KB)
--------coco_eval.py(3KB)
----visualize_single_image.py(4KB)
----.gitignore(1KB)
----csv_validation.py(2KB)
----README.md(6KB)