每像素皆关键：基于中心感知特征对齐的域适应目标检测器实现教程

项目概述

此项目实现了欧洲计算机视觉大会(ECCV) 2020论文“每像素皆关键：面向域适应对象检测器的中心感知特征对齐”的代码，提出了一种通过预测像素级对象性和中心性来实现更精准域适应的方法。

目录结构及介绍

以下是EveryPixelMatters项目的主要目录结构及其简介：

- configs/            # 配置文件夹，存放不同的实验配置yaml文件。
- demo/               # 示例脚本或数据，用于快速演示项目功能。
- docker/             # Docker相关配置，便于在容器化环境中运行项目。
- fcos/               # 基于FCOS（一种无锚点的目标检测框架）的实现文件夹。
- fcos_core/          # FCOS核心代码，包括网络架构等。
- figs/               # 图表和可视化结果存储位置。
- scripts/            # 启动脚本，如训练、评估等的bash或Python脚本。
- tests/              # 测试用例和相关代码。
- tools/              # 工具函数，可能包括数据预处理、模型评估工具等。
- flake8              # 代码风格检查配置。
- gitignore           # Git忽略文件配置。
- ABSTRACTIONS.md     # 抽象概念说明文档。
- CODE_OF_CONDUCT.md  # 项目的行为准则文档。
- CONTRIBUTING.md     # 对贡献者指南的描述，如何参与项目。
- INSTALL.md          # 安装指南，详细解释如何设置环境。
- LICENSE             # 许可证文件，说明了项目使用的许可证类型。
- MANIFEST.in         # 包含构建分发包时应包含的额外文件列表。
- MASKRCNN_README.md  # 关于Mask R-CNN的相关读我文件（可能是历史遗留或比较内容的参考）。
- MODEL_ZOO.md        # 模型动物园文档，列出了可用模型及其详情。
- README.md           # 主要的读我文件，项目介绍和概览。
- README_FCOS.md      # 特定于FCOS实现的读我文件，补充说明。
- TROUBLESHOOTING.md  # 解决常见问题的指南。
- requirements.txt    # Python依赖库列表。
- setup.py            # 设置或安装该项目的Python脚本。

项目的启动文件介绍

启动项目主要涉及两个方面：环境配置和执行脚本。

环境配置

根据INSTALL.md文件进行环境配置。这通常涉及安装必要的Python库，激活虚拟环境，以及（可选地）准备Docker环境。

执行脚本

• 训练示例：

  • 使用VGG-16作为骨干网，4个GPU的情况下，可以通过运行scripts/train_ga_vgg_cs.sh或者使用PyTorch分布式运行命令。
  • 单GPU运行，可以使用scripts/single_gpu/train_ga_vgg_cs_single_gpu.sh或者对应的PyTorch命令指定单节点单进程。

• 测试或验证： 通常，在训练完成后，会有相应的脚本来加载模型并进行验证，具体路径或命名可能在文档中指示。

项目的配置文件介绍

配置文件位于configs/目录下，这些.yaml文件包含了模型的结构细节、训练参数、优化器设定、学习率计划等。例如，如果你想要实现论文中的特定设置，比如使用VGG-16或者ResNet-101作为后端，你需要修改或使用对应于此设置的.yaml文件。配置文件是定制项目行为的关键，允许用户调整网络深度、训练步骤、损失函数权重等以满足不同需求。

请注意，对于每个特定实验或场景（如Cityscapes到Foggy Cityscapes的域适配），都有对应的配置文件，确保正确选择和理解这些配置以得到期望的结果。