EfficientDet是由Google Brain团队提出的一个高效的对象检测模型，它在模型规模和性能之间取得了良好的平衡。EfficientDet模型基于EfficientNet架构，后者在图像分类任务中已经证明了其高效性。EfficientDet模型通过调整模型的深度、宽度和分辨率，实现了在不同规模上的高效性能。
EfficientDet模型的主要优势在于其在训练周期内的高性能，即使在有限的计算资源下也能快速适应不同数量的类别。这种模型的高性能和可扩展性使其成为对象检测领域的一个有吸引力的选择。
在本文中，将详细介绍如何使用PyTorch实现EfficientDet模型，并在自定义数据集上进行训练和推理。将从数据准备开始，逐步介绍模型训练和推理的整个过程。
在开始模型训练之前，需要对数据进行适当的准备。这包括验证注释的正确性、确保图像的EXIF方向正确、调整图像大小并更新相应的注释，以及进行可能提高模型性能的颜色校正等。此外，还需要将注释格式化以满足模型输入的要求。
为了简化这一过程，可以使用Roboflow Organize这样的数据集管理工具。Roboflow Organize提供了丰富的预处理和增强选项，可以显著减少编写代码的工作量。对于特定的国际象棋问题，Roboflow上已经提供了预处理过的国际象棋数据集。
可以通过创建一个免费的Roboflow账户来获取这个数据集，或者将其导出为COCO JSON格式。在Roboflow中选择数据集后，可以下载数据集，并使用提供的curl脚本将其导入到Colab笔记本中。Colab是一个由Google提供的Jupyter Notebook Python编程环境，它配备了免费的GPU计算资源。
一旦数据下载完成，将检查文件夹结构。COCO JSON数据被分为训练、验证和测试集。在数据集中，这些数据集已经被确定。检查训练文件夹后，可以看到数据以图像集合和注释文件的形式下载。然后，将文件结构制作成模型所期望的样式，但不需要额外的数据清理！
在训练过程中，导入了由signatrix提供的EfficientDet的PyTorch实现。实现使用了EfficientDet-d0的基础版本。从EfficientNet基础骨干网络开始训练，不使用预训练的检测器部分的检查点。在训练集上进行了20个周期的训练。实现自然适应训练类别的数量，这与原始网络在TensorFlow中的发布相比是一个不错的比较。
训练收敛：这个网络的自动性质甚至可以为调整学习率！在训练期间，模型会保存.onnx文件，这些文件可以在推理时轻松调用。调用这些文件来设置推理检测器，只需传递一个图像、类别列表和一个预测阈值即可。预测阈值可以动态调整，以根据用例控制精度和召回率。
见证了快速的推理时间，并且根据一些测试图像，看起来网络很快就适应了自定义对象检测问题！EfficientDet模型似乎很快就泛化到了国际象棋上。
在训练过程中，模型保存了.onnx文件，这些文件可以在推理时轻松调用。调用这些文件来设置推理检测器，只需传递一个图像、类别列表和一个预测阈值即可。预测阈值可以动态调整，以根据用例控制精度和召回率。
见证了快速的推理时间，并且根据一些测试图像，看起来网络很快就适应了自定义对象检测问题！EfficientDet模型似乎很快就泛化到了国际象棋上。