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DETR is an object detection model based on transformer. We reproduced the model of the paper.
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git
cd PaddleDetection
pip install -r requirements.txt
python3 setup.py install
python3 dataset/coco/download_coco.py
# GPU多卡训练
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/detr/detr_r50_1x_coco.yml --eval
# GPU单卡训练
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python3 tools/train.py -c configs/detr/detr_r50_1x_coco.yml --eval
# finetune
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/detr/detr_r50_1x_coco.yml -o pretrain_weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/detr_r50_1x_coco.pdparams --eval
# 注:默认学习率是适配多GPU训练(8x GPU),若使用单GPU训练,须对应调整config中的学习率(例如,除以8)
GPUs | learning rate | FPS | Train Epochs | Box AP |
---|---|---|---|---|
1x8 | 0.00001 | 14.64 | 1 | 42.0 |
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