动态图中尚未支持Linear lr warm up + Piecewise decay，因此需要自行添加并重新编译paddle。 代码放在文件夹paddle中。
安装cocoapi：
训练前需要首先下载cocoapi：
git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi/PythonAPI
# if cython is not installed
pip install Cython
# Install into global site-packages
make install
# Alternatively, if you do not have permissions or prefer
# not to install the COCO API into global site-packages
python2 setup.py install --user
在MS-COCO数据集上进行训练，通过如下方式下载数据集。
cd dataset/coco
./download.sh
编译安装cython实现的三个函数：
python setup.py build_ext --inplace
解压预训练模型
tar -xvf imagenet_resnet50_fusebn.tar
启动训练
-
单卡训练：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py \ --model_save_dir=output/ \ --pretrained_model=imagenet_resnet50_fusebn \ --data_dir=${path_to_data} \ --use_data_parallel=0 -
多卡多线程训练
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m paddle.distributed.launch --selected_gpus=0,1,2,3 --log_dir ./mylog train.py \ --model_save_dir=output/ \ --pretrained_model=imagenet_resnet50_fusebn \ --data_dir=${path_to_data} \ --use_data_parallel=1
将动态图模型格式转换成静态图格式：
python convert_dygraph.py --model_dir=${path_to_model}
启动评估：
python eval_coco_map.py --pretrained_model=${path_to_model} --use_data_parallel 0 --data_dir=${path_to_data}