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EMDFNet: Efficient Multi-scale and Diverse Feature Network for Traffic Sign Detection

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。

目录

• 简介
• 特性
• 安装
• 使用方法
• 训练模型
• 评估模型
• 贡献
• 许可证

简介

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。

特性

• 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。

安装

1. 克隆该仓库

   git clone https://github.com/your_username/EMDFNet.git
   cd EMDFNet

2. 安装依赖

   pip install -r requirements.txt

使用方法

1. 下载预训练模型权重，并将其放置在weights目录下。
2. 运行以下命令进行交通标志检测：

   python demo.py --image_path /path/to/your/image.jpg

3. 检测结果将保存在output目录中。

训练模型

1. 准备数据集，并按照以下结构组织：

   /data
       /images
           /train
           /val
       /labels
           /train
           /val
   

2. 修改配置文件config.yaml，设置数据集路径、模型参数等。
3. 运行以下命令开始训练：

   python train.py --config_path config.yaml

评估模型

1. 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

贡献

欢迎对本项目进行贡献！请通过以下方式参与：

1. Fork本仓库。
2. 创建您的特性分支(git checkout -b feature/AmazingFeature)。
3. 提交您的修改(git commit -m 'Add some AmazingFeature')。
4. 推送到分支(git push origin feature/AmazingFeature)。
5. 提交Pull Request。

许可证

本项目采用MIT许可证。详情请参阅LICENSE文件。

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