FCOS
├── model //FCOS网络结构及设置
│ ├── backbone //Resnet-50 Backbone
│ │ └── resnet.py //Resnet-50
│ ├── fcos.py // fcos网络
│ ├── fpn.py // FPN结构
│ ├── head.py //Head结构
│ ├── loss.py //损失函数
│ ├── metric.py //评价函数
│ └── config.py //模型设置
├── dataloader //VOC加载
│ └── VOC_dataset.py //加载VOC数据
├── VOCdevkit //存放VOC数据集的文件夹，数据下载解压后放在这里
├── weights //存放训练好的模型（.pth文件）的文件夹
├── logs //存放训练验证过程的loss、mAP值等的文件夹，tensorboard可视化用
├── test_images //测试demo的图片
│ ├── input //存放待测试的图片
│ └── output //存放demo测试后的图片结果
├── train_and_eval.py //训练模型和验证模型，输出的结果会存放到weights、logs文件夹（！速度较慢）
├── train.py //训练模型，输出的结果会存放到weights、logs文件夹
├── eval.py //加载训练好的模型（.pth文件），可以得到AP和mAP结果
├── demo.py //加载测试图片，可以得到目标检测结果
└── requirements.txt //环境依赖
cd FCOS
pip install requirements.txt
python train_and_eval.py #速度较慢
或
python train.py #速度比同时train和evaluate要快
默认30个epochs，程序将默认保存每个epoch后的模型 .pth文件
训练完成后可以用tensorboard查看记录的loss
tensorboard --logdir=FCOS/logs
python eval.py
导入训练后得到的.pth文件 ，并在验证集上测试得到所有class的AP和mAP
python demo.py
导入训练后得到的.pth文件 ，并在测试图片上测试得到目标检测结果
VOC2012：
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar
Resnet-50： https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth