基于detectron2目标检测
预训练权重已验证，模型下载（密码:l4ov）
使用预训练权重eval需关闭MODEL_EMA
nanodet (click to expand)
训练：nanodet模型结构和loss计算均为原版迁移，数据增强已同步，warmup和lr已同步，按道理训练指标不会和原版差异太大
测试：已同步原版，mAP基本无差异
yolov5 (click to expand)
训练：yolov5模型结构和loss计算均为原版迁移，warmup和lr有差异
测试：mAP有点差异，因为预处理用的warpAffine，原版为resize，在大输入模型中尤为明显
TODO
- yolov5关键点
- 添加EMA
- 添加AdamW
- mosaic数据增强
- yolox训练流程
更新
- [2022.02.28] 同步nanodet的warmup和lr
- [2022.02.28] 添加nanodet原版数据增强，添加导出onnx
- [2022.02.10] 同步nanodet-plus、yolov5 训练细节
- [2022.01.21] 添加nanodet-plus，
未加AdamW、未加EMA - [2021.11.09] 添加mosaic 参考mmdet中yolox实现
- [2021.11.07] 添加yolov5_yolox、yolov5
- [2021.10.19] 添加nanodet
参考