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首先要配置环境
conda create -n nanodet python3.8 -y
conda activate nanodet确认一下cuda版本
nvcc -V确认是11.3之后#xff0c;要安装11.3对应的pytorch版本。 本机装pytorch1.12.1后面运行的时候会报错#xff08;torch没有经过cuda编译#xff09;3.8 -y
conda activate nanodet确认一下cuda版本
nvcc -V确认是11.3之后要安装11.3对应的pytorch版本。 本机装pytorch1.12.1后面运行的时候会报错torch没有经过cuda编译于是降级到1.11
conda install pytorch1.11.0 torchvision0.12.0 cudatoolkit11.3 -c pytorch然后进入nanodet文件夹
cd nanodet
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop准备COCO数据集数据集可以官网下载也可以代码下载 代码下载见这篇文章
会得到如下数据集文件夹 修改nanodet训练的配置文件在nanodet/config文件夹下自己选一个模型 这里选的是nanodet-plus-m_416.yml 需要修改的有下面几个
save_dir: #训练出的模型保存在哪里
data:train:name: CocoDatasetimg_path: #上面的images文件夹路径ann_path: #上面的annotations文件夹路径/instances_train2017.jsonval:name: CocoDatasetimg_path: #上面的images文件夹路径ann_path: #上面的annotations文件夹路径/instances_val2017.jsondevice:gpu_ids: [0] #想用CPU的这里写-1workers_per_gpu: 10batchsize_per_gpu: 16 #需要根据实际需要修改total_epochs: 50 #训练多少个epoch
val_intervals: 10 #每10个epoch做一次evaluation设置参数 在pycharm的Run-Edit Configurations Parameters里填上面的配置文件nanodet-plus-m_416.yml所在的完整路径
开始训练训练完成后模型model_last.ckpt会保存在save_dir文件夹下。
来测试一下这个模型 选择nanodet/demo/demo.py 设置参数 Parameters里填上
--config ../config/nanodet-plus-m_416.yml --model save_dir路径/model_last.ckpt --path 测试图片路径/people.jpg --save_result image这是训练50个epoch的结果。
