EMDFNet是一种高效的多尺度多特征网络,专为交通标志检测设计。该网络结合了多尺度特征提取和多样化特征融合技术,显著提升了交通标志检测的精度和效率。
EMDFNet结合了多尺度特征提取和多样化特征融合技术,通过端到端的训练方法实现高效的交通标志检测。该网络在保持高精度的同时,具有较低的计算开销,非常适合实时应用。
- 高效检测: 结合多尺度特征提取和多样化特征融合,提升检测效率。
- 端到端训练: EMDFNet采用端到端的训练方法,从输入图像直接到检测结果。
- 高精度: 在检测精度上,EMDFNet达到领先水平,尤其在复杂交通场景中表现出色。
- 克隆该仓库
git clone https://github.com/your_username/EMDFNet.git cd EMDFNet
- 安装依赖
pip install -r requirements.txt
- 下载预训练模型权重,并将其放置在
weights
目录下。 - 运行以下命令进行交通标志检测:
python demo.py --image_path /path/to/your/image.jpg
- 检测结果将保存在
output
目录中。
- 准备数据集,并按照以下结构组织:
/data /images /train /val /labels /train /val
- 修改配置文件
config.yaml
,设置数据集路径、模型参数等。 - 运行以下命令开始训练:
python train.py --config_path config.yaml
- 使用以下命令评估模型性能:
python eval.py --config_path config.yaml --weights_path /path/to/your/weights.pth
欢迎对本项目进行贡献!请通过以下方式参与:
- Fork本仓库。
- 创建您的特性分支(
git checkout -b feature/AmazingFeature
)。 - 提交您的修改(
git commit -m 'Add some AmazingFeature'
)。 - 推送到分支(
git push origin feature/AmazingFeature
)。 - 提交Pull Request。
本项目采用MIT许可证。详情请参阅LICENSE文件。