目标检测7日打卡营作业二：RCNN系列模型实战

本文章主要记录《目标检测7日打卡营作业二：RCNN系列模型实战》的yml文件配置更改，主要包括添加FPN，更改backbone等初步方案，在baseline基础上提升检测效果。

如何更改

作为PaddleDetection小白，当然是通过迁移学习了。可以git clone PaddleDetection的工程代码，也可以直接在github中搜索PaddleDetection的工程，然后进入configs目录，就可以找到很多yml文件作为参考。

1. backbone更改 ，yml内容中出现的Resnet、Resnext等主干的地方就是backbone的更改位置。；
2. 然后参照其他yml，本文是将Resnet更改为Resnext，那么就可以参照faster_rcnn_x101_vd_64x4d_fpn_2x.yml进行Resnext的调整；
3. 迭代次数等自定义参数更改 ，1、这个根据个人判断，将参数调整为自己需要的。本文将Epoch设置为20，那么max_iters就是20*593，milestones分别在Epoch为10、15、18时调整学习率；2、pretrain_weights，这是预训练模型读取路径，这里有个技巧就是当你不确定有没有提供一个模型时，可以直接把路径输入浏览器查看，比如https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeXt101_vd_64x4d_pretrained.tar，可以下载，那就提供了，你就可以使用。
4. Reader：一定要详细查看baseline的reader和自己调整后模型对应的reader，比如本人在更改以上参数后，reader使用了baseline的，就报错了。后来发现- !PadBatch
   pad_to_stride: 32
   use_padded_im_info: true ；是需要的，我就干脆直接copy这个Reader，然后参照baseline慢慢调整。

结果

调整完，结果还不错吧，贴一下结果图。

强啊，PaddleDetection，强烈安利一波。地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX