【源码】基于Pytorch的CenterNet目标检测模型实现

项目简介

本项目基于Pytorch实现了CenterNet目标检测模型。CenterNet算法将目标检测问题转化为关键点检测和回归问题，通过预测目标的中心点及其宽高来实现目标检测。项目提供了模型训练、预测和评估等完整功能。

项目的主要特性和功能

1. 模型支持：可使用ResNet50和HourglassNet作为主干网络。
2. 数据集支持：支持VOC和COCO数据集，有对应的下载和处理脚本。
3. 训练功能：支持多种学习率下降法（如step、cos）和优化器（如adam、sgd），支持多GPU训练。
4. 预测功能：支持单张图片和视频预测，还有批量预测功能。
5. 评估功能：能计算mAP（平均精度），并给出详细评估报告。
6. 可视化功能：可对训练过程中的损失和精度曲线，以及预测结果进行可视化。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保安装以下依赖： - Python 3.6+ - PyTorch 1.2.0 - torchvision - numpy - matplotlib - opencv-python

2. 下载项目源码

假设用户已经下载了本项目的源码文件。

3. 数据集准备

• VOC数据集：下载VOC07+12数据集，解压后放于项目根目录。
• COCO数据集：下载COCO2017数据集，解压后放于项目根目录。

4. 训练模型

训练VOC数据集

1. 修改voc_annotation.py中的annotation_mode=2，运行生成2007_train.txt和2007_val.txt。
2. 直接运行train.py开始训练。

训练COCO数据集

1. 修改coco_annotation.py中的参数，运行生成训练和验证集的txt文件。
2. 修改train.py中的参数，指定COCO数据集路径，开始训练。

5. 模型预测

1. 修改centernet.py中的model_path和classes_path，指向训练好的权重文件和类别文件。
2. 运行predict.py，输入图片路径进行预测。

6. 模型评估

1. 修改centernet.py中的model_path和classes_path，指向训练好的权重文件和类别文件。
2. 运行get_map.py，计算并输出mAP评估结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】