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FCOS.Pytorch:pytorch1.x中的fcos实现
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2021-05-01
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FCOS:完全卷积一阶段对象检测 由pytorch1.0实现 更新 点击率在注册 吉欧损失 点击率采样 去做 归一化回归目标 要求 的OpenCVPython的 火炬> = 1.2 火炬视觉> = 0.4。 锚点 假设白色框是gt框,不同颜色的点表示在应用ctr采样时不同要素图层的采样点。 结果 在2 1080Ti上进行训练,每个GPU 3 imgs,init lr = 1e-5余弦衰减到1e-6,但是在VOC07test上性能不佳。 在进行中央采样时,也许应该移开中心头。 预先训练的体重 由于计算资源的限制,我无法在COCO数据集上完全训练模型。 我已经将转换为我自己的。 转换后的权重可用,密码:rpni 预处理的正式实现(像素未标准化为0-1,输入img跟随BGR fomat)与我的稍有不同。 其他 基于此仓库的一些出色的工作: FCOS-Pytorch-37.2AP FCOS_
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FCOS_Pytorch-master.zip (26个子文件)
FCOS.Pytorch-master
eval.py 7KB
model
loss.py 13KB
head.py 3KB
fcos.py 10KB
__init__.py 0B
fpn.py 2KB
backbone
resnet.py 7KB
__init__.py 0B
config.py 497B
train_voc.py 3KB
assets
2007_001430.jpg 244KB
2007_000793.jpg 284KB
4.jpg 47KB
tensorboard.jpg 49KB
demo.py 4KB
dataloader
2.jpg 749KB
1.jpg 566KB
__pycache__
VOC_dataset.cpython-36.pyc 6KB
__init__.cpython-36.pyc 125B
VOC_dataset.py 6KB
__init__.py 0B
COCO_dataset.py 6KB
custom_dataset.py 0B
0.jpg 711KB
README.md 2KB
coco_eval.py 7KB
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韦先波
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