基于detectron2目标检测

预训练权重已验证，模型下载（密码:l4ov）

使用预训练权重eval需关闭MODEL_EMA

nanodet (click to expand)

训练：nanodet模型结构和loss计算均为原版迁移，数据增强已同步，warmup和lr已同步，按道理训练指标不会和原版差异太大
测试：已同步原版，mAP基本无差异

yolov5 (click to expand)

训练：yolov5模型结构和loss计算均为原版迁移，warmup和lr有差异
测试：mAP有点差异，因为预处理用的warpAffine，原版为resize，在大输入模型中尤为明显

TODO

• yolov5关键点
• 添加EMA
• 添加AdamW
• mosaic数据增强
• yolox训练流程

更新

• [2022.02.28] 同步nanodet的warmup和lr
• [2022.02.28] 添加nanodet原版数据增强，添加导出onnx
• [2022.02.10] 同步nanodet-plus、yolov5 训练细节
• [2022.01.21] 添加nanodet-plus，未加AdamW、未加EMA
• [2021.11.09] 添加mosaic 参考mmdet中yolox实现
• [2021.11.07] 添加yolov5_yolox、yolov5
• [2021.10.19] 添加nanodet

参考

detectron2

nanodet

detectron2_ema

yolov5_yolox

yolov5