CenterNet for PyTorch [终止随版本演进]
概述
简述
CenterNet使用关键点检测的方法去预测目标边框的中心点，然后回归出目标的其他属性，例如大小、3D位置、方向甚至是其姿态。而且这个方向相比之前的目标检测器，实现起来更加简单，推理速度更快，精度更高。
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参考实现：
url=https://github.com/xingyizhou/CenterNet.git commit_id=4c50fd3a46bdf63dbf2082c5cbb3458d39579e6c -
适配昇腾 AI 处理器的实现：
url=https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch.git code_path=PyTorch/contrib/cv/detection # ModelZoo-PyTorchurl=https://gitcode.com/Ascend/DrivingSDK.git code_path=model_examples/CenterNet # Driving SDK
准备训练环境
安装昇腾环境
请参考昇腾社区中《Pytorch框架训练环境准备》文档搭建昇腾环境。本仓已支持表1中软件版本。
表 1 昇腾软件版本支持表
| 软件类型 | 首次支持版本 |
|---|---|
| FrameworkPTAdapter | 6.0.0 |
| CANN | 8.0.0 |
安装模型环境
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当前模型支持的 PyTorch 版本和已知三方库依赖如下表所示。
表 2 版本支持表
Torch_Version 三方库依赖版本 PyTorch 2.1 torchvision==0.16.0 PyTorch 2.2 torchvision==0.17.0 PyTorch 2.3 torchvision==0.18.1 PyTorch 2.4 torchvision==0.19.0 -
环境准备指导。
请参考《Pytorch框架训练环境准备》。
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安装依赖。
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首先下载Driving SDK仓，进入CenterNet模型代码目录：
git clone https://gitcode.com/Ascend/DrivingSDK.git cd DrivingSDK/model_examples/CenterNet -
源码安装 CenterNet
git clone https://github.com/xingyizhou/CenterNet.git cp -f CenterNet.patch CenterNet/ cd CenterNet git apply CenterNet.patch --reject cp -rf ../test ./ -
在模型源码包根目录下执行命令，安装模型对应PyTorch版本需要的依赖。
pip install -r 2.1_requirements.txt # PyTorch2.1版本 pip install -r 2.2_requirements.txt # PyTorch2.2版本 pip install -r 2.3_requirements.txt # PyTorch2.3版本 pip install -r 2.4_requirements.txt # PyTorch2.4版本说明： 只需执行一条对应的PyTorch版本依赖安装命令。
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根据 Ascend/Apex 代码仓安装步骤，安装apex (https://gitcode.com/Ascend/apex)
git clone -b master https://gitcode.com/Ascend/apex.git cd apex/ bash scripts/build.sh --python=3.7 cd apex/dist/ pip3 uninstall apex pip3 install --upgrade apex-0.1+ascend-{version}.whl # version为Python版本和CPU架构
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安装COCOAPI
git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git cd cocoapi/PythonAPI python setup.py install cd - -
编译可变形卷积（来自DCNv2）
cd ./src/lib/models/networks/DCNv2 python setup.py build develop cd - -
编译NMS
cd ./src/lib/external python setup.py build_ext --inplace cd -
准备数据集
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获取数据集。
用户可自行获取Pascal VOC数据集，将数据集上传到服务器任意路径下并解压；也可以通过下述脚本进行数据集的获取。
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运行脚本：
cd ./src/tools/ bash get_pascal_voc.sh -
上述脚本内容包含：
- 从VOC网站下载、解压缩和移动Pascal VOC图像。
- 下载COCO格式的Pascal VOC注释（从Detectron下载）。
- 将train/val 2007/2012注释文件合并到单个json中。
数据集目录结构参考如下所示。
|-- data |-- |-- voc |-- |-- annotations | |-- pascal_trainval0712.json | |-- pascal_test2017.json |-- images | |-- 000001.jpg | ...... |-- VOCdevkit说明： 该数据集的训练过程脚本只作为一种参考示例。
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备注：Vocdevkit需要用faster rcnn去运行评估脚本。
开始训练
训练模型
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进入解压后的源码包根目录。
cd /${模型文件夹名称} -
运行训练脚本。
该模型支持单机单卡训练和单机8卡训练。
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单机单卡训练
启动单卡训练。
bash ./test/train_full_1p.sh --data_path=数据集路径 # 单卡精度 bash ./test/train_performance_1p.sh --data_path=数据集路径 # 单卡性能 -
单机8卡训练
启动8卡训练。
bash ./test/train_full_8p.sh --data_path=数据集路径 # 8卡精度 bash ./test/train_performance_8p.sh --data_path=数据集路径 # 8卡性能 -
单机8卡评测
启动8卡评测。
bash ./test/train_eval.sh --data_path=数据集路径 # 8卡精度评测 -
多机多卡训练
启动多机多卡训练。
1. 安装环境 2. 开始训练，每个机器请按下面提示进行配置 bash ./test/train_performance_multinodes.sh --data_path=数据集路径 --batch_size=单卡batch_size --nnodes=机器总数量 --node_rank=当前机器rank(0,1,2..) --local_addr=当前机器IP(需要和master_addr处于同一网段) --master_addr=主节点IP
--data_path参数填写数据集路径，需写到数据集的一级目录。
模型训练脚本参数说明如下。
公共参数： --data_path //数据集路径 --num_workers //加载数据进程数 --num_epochs //重复训练次数 --batch_size //单卡训练批次大小 --lr //初始学习率，默认：3.54e-4 --device_list //训练指定训练用卡 --world-size //分布式训练节点数量训练完成后，权重文件保存在当前路径下，并输出模型训练精度和性能信息。
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训练结果展示
表 3 训练结果展示表
| NAME | Acc@1 | FPS | Epochs | global batch size | AMP_Type |
|---|---|---|---|---|---|
| 1p-竞品V | - | 143 | 1 | 32 | - |
| 8p-竞品V | 71.31 | 542 | 90 | 32 | - |
| 1p-NPU-ARM | - | 164.08 | 1 | 32 | O1 |
| 8p-NPU-ARM | 70.4 | 1257.444 | 90 | 32 | O1 |
版本说明
变更
2025.08.11：更新依赖版本。
2025.05.09：更新readme。
2024.12.11: 迁移模型至Driving SDK仓，优化DCNv2和NMS编译方式。
2023.02.14：更新readme，重新发布。
2021.10.09：首次发布。
FAQ
- 若出现无法找到datasets包的问题，本模型使用的是lib目录下的本地文件，请删除环境中同名三方库。