這是一個目标檢測中選擇正負樣本的政策。
1.環境準備
ubuntu16.04
cuda10.1
cudnn7
python3.6
git clone https://github.com/sfzhang15/ATSS.git
cd ATSS
# because of cuda version error: no AT_CHECK defination
sed -i '16 a #ifndef AT_CHECK \n#define AT_CHECK TORCH_CHECK \n#endif' atss_core/csrc/cuda/deform_pool_cuda.cu
sed -i '13 a #ifndef AT_CHECK \n#define AT_CHECK TORCH_CHECK \n#endif' atss_core/csrc/cuda/deform_conv_cuda.cu
2.模型準備
wget https://drive.google.com/u/0/uc?export=download&confirm=xa89&id=1t8RLdQ6fsFXa0kzPIQ7541uZeQeMXP73
3.demo運作
修改:
vim ./ATSS/atss_core/modeling/rpn/atss/inference.py +46
# 修改:
pre_nms_top_n = candidate_inds.view(N, -1).sum(1)
#為:
pre_nms_top_n = candidate_inds.reshape(N, -1).sum(1)
想要儲存結果的話,可以在demo/atss_demo.py的104行添加如下代碼:
save_path = os.path.join(args.images_dir, "save")
if not os.path.exists(save_path):
os.makedirs(save_path)
cv2.imwrite(os.path.join(save_path, im_name), composite)
運作demo:
python demo/atss_demo.py
結果如下:
4.後續
後續有時間的話,看下怎麼加到我們自己的模型中去訓練。