frcnn_fcos

准备环境

pip install -r requirements.txt

准备数据集

链接：https://pan.baidu.com/s/15KBnpV8CKt_XBl2rZ_X1DA 提取码：eq34，存放成如下的目录。

├──frcnn_fcos
  ├── VOCdevkit
    ├── VOC2012
      ├──Annotations
      ├──ImageSets
      ├──JPEGImages
      ├──SegmentationClass
      ├──SegmentationObject

下载预训练权重

链接：https://pan.baidu.com/s/1VOuZMmZL0cl9WH_99QiU_A 提取码：rj72 将pretrain.pth，resnet50.pth存放在save_weights目录下

训练faster rcnn

python train_mobilenetv2.py

训练权重保存在save_weights/frcnn目录下

查看frcnn训练结果

cd runs
tensorboard --logdir frcnn

测试frcnn

下载训练好的权重，链接：https://pan.baidu.com/s/1ug1gu7eo-I8iZSPFUJzfSw 提取码：y15b ,修改名称为frcnn-model.pth，并存放在save_weights/frcnn目录下

python predict_frcnn.py

测试结果保存在同目录下，文件名为test_result.jpg

训练fcos

python train_fcos.py

训练权重保存在save_weights/fcos目录下

查看fcos训练结果

cd runs
tensorboard --logdir fcos

测试fcos

下载训练好的权重，链接：https://pan.baidu.com/s/13zuw2Ak25v_tliDhvFQYWw 提取码：wrq1 ，修改名称为fcos-model.pth，并存放在save_weights/fcos目录下

train predict_fcos.py