centernet-tf2: A Python repository from MAXLAI666

CenterNet:Objects as Points目标检测模型在Tensorflow2当中的实现

性能情况

训练数据集	权值文件名称	测试数据集	输入图片大小	mAP 0.5:0.95	mAP 0.5
VOC07+12	centernet_resnet50_voc.h5	VOC-Test07	512x512	-	77.1
COCO-Train2017	centernet_hourglass_coco.h5	COCO-Val2017	512x512	39.0	57.6

所需环境

tensorflow-gpu==2.2.0
由于tensorflow2中已经有keras部分，所以不需要额外装keras

注意事项

代码中的centernet_resnet50_voc.h5是使用voc数据集训练的。
代码中的centernet_hourglass_coco.h5是使用voc数据集训练的。
注意不要使用中文标签，文件夹中不要有空格！
在训练前需要务必在model_data下新建一个txt文档，文档中输入需要分的类，在train.py中将classes_path指向该文件。

文件下载

训练所需的centernet_resnet50_voc.h5、centernet_hourglass_coco.h5可在百度网盘中下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1IAhc33ifrDFQNVItcJqBTg 提取码: gigx

centernet_resnet50_voc.h5是voc数据集的权重。
centernet_hourglass_coco.h5是coco数据集的权重。

VOC数据集下载地址如下：
VOC2007+2012训练集
链接: https://pan.baidu.com/s/16pemiBGd-P9q2j7dZKGDFA 提取码: eiw9

VOC2007测试集
链接: https://pan.baidu.com/s/1BnMiFwlNwIWG9gsd4jHLig 提取码: dsda

预测步骤

a、使用预训练权重

下载完库后解压，在百度网盘下载centernet_resnet50_voc.h5或者centernet_hourglass_coco.h5，放入model_data，运行predict.py，输入

img/street.jpg

利用video.py可进行摄像头检测。

b、使用自己训练的权重

按照训练步骤训练。
在yolo.py文件里面，在如下部分修改model_path和classes_path使其对应训练好的文件；model_path对应logs文件夹下面的权值文件，classes_path是model_path对应分的类。

_defaults = {
    "model_path"        : 'model_data/centernet_resnet50_voc.h5',
    "classes_path"      : 'model_data/voc_classes.txt',
    # "model_path"        : 'model_data/centernet_hourglass_coco.h5',
    # "classes_path"      : 'model_data/coco_classes.txt',
    "backbone"          : 'resnet50',
    "model_image_size"  : [512,512,3],
    "confidence"        : 0.3,
    # backbone为resnet50时建议设置为True
    # backbone为hourglass时建议设置为False
    "nms"               : True,
    "nms_threhold"      : 0.3,
}

运行predict.py，输入

img/street.jpg

利用video.py可进行摄像头检测。

训练步骤

本文使用VOC格式进行训练。
训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。
训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
在训练前利用voc2centernet.py文件生成对应的txt。
再运行根目录下的voc_annotation.py，运行前需要将classes改成你自己的classes。注意不要使用中文标签，文件夹中不要有空格！

classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"]

此时会生成对应的2007_train.txt，每一行对应其图片位置及其真实框的位置。
在训练前需要务必在model_data下新建一个txt文档，文档中输入需要分的类，在train.py中将classes_path指向该文件，示例如下：

classes_path = 'model_data/new_classes.txt'

model_data/new_classes.txt文件内容为：

cat
dog
...

运行train.py即可开始训练。

评估步骤

评估过程可参考视频https://www.bilibili.com/video/BV1zE411u7Vw
步骤是一样的，不需要自己再建立get_dr_txt.py、get_gt_txt.py等文件。

本文使用VOC格式进行评估。
评估前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。
评估前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
在评估前利用voc2centernet.py文件生成对应的txt，评估用的txt为VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/test.txt，需要注意的是，如果整个VOC2007里面的数据集都是用于评估，那么直接将trainval_percent设置成0即可。
在yolo.py文件里面，在如下部分修改model_path和classes_path使其对应训练好的文件；model_path对应logs文件夹下面的权值文件，classes_path是model_path对应分的类。
运行get_dr_txt.py和get_gt_txt.py，在./input/detection-results和./input/ground-truth文件夹下生成对应的txt。
运行get_map.py即可开始计算模型的mAP。

mAP目标检测精度计算更新

更新了get_gt_txt.py、get_dr_txt.py和get_map.py文件。
get_map文件克隆自https://github.com/Cartucho/mAP
具体mAP计算过程可参考：https://www.bilibili.com/video/BV1zE411u7Vw

Reference

https://github.com/xuannianz/keras-CenterNet
https://github.com/see--/keras-centernet
https://github.com/xingyizhou/CenterNet

MAXLAI666/centernet-tf2