Código do meu trabalho de conclusão de curso. Transfer learning do imagenet para o conjunto de dados ZJU-Leaper http://www.qaas.zju.edu.cn/zju-leaper/
Código de um detector que utiliza o backbone da RetinanetR101FPN3x
Experimento realizado em um container local utilizando a dockerfile aqui disponível.
O main.py é o arquivo que realiza o treinamento. O conjunto de dados deve estar localizado em uma pasta "Dataset" dentro de src (ou alterar o path)
As anotações devem estar no formato do Coco (common objects in context).
O Predict.py realiza as predições em todos as imagens do conjunto de validação e printa alguns exemplos de detecção (quantidade de exemplos pode ser determinada)
O test_predict.py realiza a predições em imagens do conjunto de teste, que não possuem anotações, portanto não é possivel calcular métricas.