er-muyue / megengine-trafficsign

Traffic sign detection

介绍

本Repo包含了采用MegEngine实现的Faster-RCNN、FCOS、ATSS三个主流模型，并提供了在交通标志数据集(包括红灯，直行路标，向左转弯路标，禁止驶入，禁止车辆临时或长时停放5个类别)上的完整训练和测试代码

相关项目链接

• 本目录下代码基于最新版MegEngine，在开始运行本目录下的代码之前，请确保已经正确安装MegEngine

• Models

如何使用

script目录提供了(frcn__demo, fcos_demo, atss_demo).sh脚本，当准备工作完成之后（如数据、预训练模型等），可以一键跑通训练+测试+推理

• 克隆仓库:

  https://github.com/er-muyue/megengine-trafficsign.git

• 安装依赖包(包含了megengine):

  pip3 install --user -r requirements.txt

• 关于数据

  • 本目录使用的是交通标志数据集，megstudio环境启动之后默认已经包含数据即，（放到当前目录的data文件夹下，待定）
  • annotations 选用 ...traffic5/annotations_train_val_test

  /path/to/
      |->traffic
      |    |images
      |    |annotations->|train.json
      |    |             |val.json
      |    |             |test.json
  

• 关于预训练参数

  • 下载对应模型的预训练参数放到/path/to/weights

  模型	初始化参数
  FRCN	https://data.megengine.org.cn/models/weights/faster_rcnn_res50_coco_3x_800size_40dot1_8682ff1a.pkl
  FCOS	https://data.megengine.org.cn/models/weights/fcos_res50_coco_3x_800size_42dot2_b16f9c8b.pkl
  ATSS	https://data.megengine.org.cn/models/weights/atss_res50_coco_3x_800size_42dot6_9a92ed8c.pkl

• 训练模型

  • tools/train.py的命令行选项如下：
    • -f, 所需要训练的网络结构描述文件
    • -n, 用于训练的devices(gpu)数量
    • -w, 预训练的backbone网络权重
    • -b，训练时采用的batch size, 默认2，表示每张卡训2张图
    • -d, 数据集的上级目录，默认/data/datasets
  • 默认情况下模型会存在 logs/模型_gpus{}目录下。

• 测试模型

  • tools/test.py的命令行选项如下：
    • -f, 所需要测试的网络结构描述文件
    • -n, 用于测试的devices(gpu)数量
    • -w, 需要测试的模型权重
    • -d，数据集的上级目录，默认/data/datasets
    • -se，连续测试的起始epoch数，默认为最后一个epoch，该参数的值必须大于等于0且小于模型的最大epoch数
    • -ee，连续测试的结束epoch数，默认等于-se（即只测试1个epoch），该参数的值必须大于等于-se且小于模型的最大epoch数

• 图片推理

  • tools/inference.py的命令行选项如下:
    • -f, 测试的网络结构描述文件。
    • -w, 需要测试的模型权重。
    • -i, 需要测试的样例图片。

• 一键运行

  • (frcn__demo, fcos_demo, atss_demo).sh提供了一键运行脚本，默认用户已经申请了两块GPU

• 评测结果（COCO Pretrained）—— train set 训练，val set测试，2卡

  Model	AP	AP50	AP75	APs	APm	APl	AR@1	AR@10	AR@100	ARs	ARm	ARl	注
  FRCN	44.5	69.4	49.6	30.3	52.4	67.9	42.3	56.3	56.6	41.6	63.3	76.9	1X
  FRCN	48.0	71.4	55.3	32.7	58.0	74.2	44.7	58.6	58.7	42.3	67.8	81.5	2X
  FCOS	38.2	60.4	41.2	18.8	48.2	68.3	37.5	51.0	52.3	31.7	63.0	80.3	1X
  FCOS	46.6	66.9	51.7	26.3	57.5	75.0	45.0	60.0	60.9	40.8	71.9	84.7	2X
  ATSS	38.4	59.6	42.2	20.4	48.4	65.7	37.6	51.8	52.8	33.3	63.0	77.3	1X
  ATSS	46.8	67.5	52.6	25.7	58.8	75.1	44.3	60.5	61.2	40.3	73.2	85.7	2X

• 参考链接

  • 暂无