mobilenetv3_centernet 有一个，使用mobilenetv2进行了培训，它更简单。 介绍 这是一个Tensorflow实现mobilenetv3-centernet框架，可以轻松地端到端部署在Android（MNN）和IOS（CoreML）移动设备上。 目的：在移动设备上工作的光检测算法已被广泛使用，例如面部检测。 因此，有一个简单的项目包含模型训练和模型转换器。 **如果您有问题与我联系** 预训练模型和性能 莫斯科 没有增加测试时间。 模型 input_size 地图 地图@ 0.5 地图@ 0.75 512x512 0.251 0.423 0.258 要求 张量流1.14 tensorpack 0.9.9（用于数据提供者） OpenCV python 3.6 MNN转换器 coremltools 使用情况 MSCOCO 火车 下载mscoco

CenterNet和MobileNetV3的PyTorch实现 介绍 CenterNet，带有基于PyTorch的MobileNetV3骨干头盔检测，仅带有推理代码。 该回购是从分叉和 。 安装 cd $ROOT/lib/models/networks/DCNv2 python setup.py build develop 用法 python demo.py

Pytorch简单CenterNet-45 如果您正在寻找其他CenterNet，请尝试！ 这个仓库是一个简单的pytorch实现的 ，一些代码取自。 顾名思义，此版本简单易读，所有复杂的部分（数据加载器，沙漏，训练循环等）都以更简单的方式重写了。 顺便说一下，还添加了对nn.parallel.DistributedDataParallel的支持，因此该实现的训练速度比正式代码快得多（在8个GPU上约为75 img / s与36 img / s）。 享受！ 要求： python> = 3.5 pytorch == 0.4.1或1.1.0（DistributedDataParallel培训仅在使用1.1.0时可用） tensorboardX（可选） 入门 禁用cudnn批处理规范化。 打开torch/nn/functional.py并找到与torch.batch_norm的行，并

CenterNet编译好的版本（Objects as Points），使用的环境请依照github上的说明自行配置。

CenterNet:Objects as Points目标检测模型在Pytorch当中的实现 目录 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 VOC-Test07 512x512 - 77.1 COCO-Train2017 COCO-Val2017 512x512 38.4 56.8 所需环境 torch==1.2.0 注意事项 代码中的centernet_resnet50_voc.pth是使用voc数据集训练的。 代码中的centernet_hourglass_coco.pth是使用coco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

ctdet_coco_dla_2x.pth, 来自GoogleDrivede的预训练模型，基于COCO数据集训练，CenterNet的backbone网络模型文件，论文为Object As Points

smoke-CenterNet.tar.xz

centernet的dla,hourglass权重,可以让你的模型更好的更快的收敛。可以确保dla的权重是非常没有问题，但是hourglass找了很久，可以进行训练于是就分享给大家，有问题大家可以一起讨论

centernet的demo配置过程中需要的一个包，因为下载特别慢，所以分享出来给大家下载。 centernet的demo配置过程中需要的一个包，因为下载特别慢，所以分享出来给大家下载。 centernet的demo配置过程中需要的一个包，因为下载特别慢，所以分享出来给大家下载。

对于无锚框的目标检测的 center net网络的代码解析，希望帮助你有更好的理解