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  • Language
    Python
  • License
    MIT License
  • Created about 4 years ago
  • Updated about 2 months ago

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Repository Details

一个简单方便的目标检测框架(PyTorch环境可直接运行,不需要cuda编译),支持Faster_RCNN、Cascade_RCNN、Yolo系列、SSD等经典网络。

easy_detection

  COCO和VOC目标检测,基于pytorch,开箱即用,不需要CUDA编译。支持Faster_RCNN、Cascade_RCNN、Yolo系列、SSD。

  对比mmdetection,mmdetection功能很多,但是封装的层数也过多,对于初学者不是太友好。因此将经典的检测模型用简单的方式整理或重写了一下。如果遇到问题欢迎提issue或者与我联系。

介绍

  支持结果可视化、自定义数据集、多卡同步训练。

  训练时间(Faster RCNN):

单卡2080ti 8卡2080ti
VOC 6小时 45分钟
COCO 48小时 6小时

使用说明

安装和使用说明见 使用手册.md.

模型指标和预训练模型

VOC数据集

结构 [email protected] 下载链接 密码 sha256
YoloV2 76.46 [百度网盘] mwik 5d29a34b
FasterRCNN + Res50 + FPN 82.39 [百度网盘] isqt 3d5c3b15
CascadeRCNN + Res50 + FPN 81.90 - - -
SSD300 + VGG16 79.21 [百度网盘] 59y0 106c0fc9
SSD512 + VGG16 82.14 [百度网盘] 0iur 844b40b3

COCO数据集

结构 COCO AP* [email protected] [email protected] 下载链接 密码 sha256
FasterRCNN + Res50 + FPN 35.41 57.11 38.43 [pytorch] - 258fb6c6
CascadeRCNN + Res50 + FPN 38.71 56.61 42.16 - - -
YoloV3 - 55.3 - [百度网盘] cf4j 943b926a
YoloV4 - 62.8 - [百度网盘] nio7 797dc954
YoloV5 - 64.30 - [百度网盘] cssw 8e54a2e8

  *注:COCO AP是IoU@[0.5:0.95]的mAP平均值。

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