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MegEngine RetinaNet for AI-Lesson

介绍

本目录包含了采用MegEngine实现的RetinaNet，并提供了在充气拱门数据集上的完整训练和测试代码

安装和环境配置

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

如何使用

本目录提供了run.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

• git clone https://github.com/er-muyue/megengine-retinanet.git

• 关于数据

  • 本目录使用的是充气拱门数据集，可以从这个位置下载：s3://qlm-share/to/public/chongqigongmen，放到当前目录的data文件夹下

  /path/to/
      |->chongqigongmen
      |    |images
      |    |train.odgt/json
      |    |test.odgt/json
  

  • tools/convert_odgt_to_coco.py 提供了将odgt格式转换为标准输入（coco json）的脚本
  • 目前该链接仅可内网访问，公共链接暂不开放

• 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 log-of-模型名目录下。

• 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

  • run.sh提供了一键运行脚本，默认用户已经申请了两块GPU

• 参考链接

  • 如遇问题，请参考 https://wiki.megvii-inc.com/pages/viewpage.action?pageId=248433046 进行修改