FCOS检测模型训练
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这篇教程以fcos-EfficientNet为例，告诉大家如何使用HAT算法包训练一个浮点的检测模型。


数据集准备
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在开始训练模型之前，第一步是需要准备好数据集，这里我们下载\
MSCOCO的 `train2017.zip <http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip>`_ 和\
`val2017.zip <http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip>`_ 做为网络的训练集和验证集,同时需要下载相应的标签数据\
`annotations_trainval2017.zip <http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip>`_ , 解压缩之后\
数据目录结构如下所示：

  .. code-block:: bash

    tmp_data
    |-- mscoco
      |-- annotations_trainval2017.zip
      |-- train2017.zip
      |-- val2017.zip
      |-- annotations
      |-- train2017
      |-- val2017

同时，为了提升训练的速度，我们对原始的jpg格式的数据集做了一个打包，将其转换成lmdb格式的数据集。只需要运行下面的脚本，就可以成功\
实现转换：

  .. code-block:: python

    python3 tools/datasets/mscoco_packer.py --src-data-dir ./tmp_data/mscoco/ --target-data-dir ./tmp_data/mscoco --split-name train --pack-type lmdb
    python3 tools/datasets/mscoco_packer.py --src-data-dir ./tmp_data/mscoco/ --target-data-dir ./tmp_data/mscoco --split-name val --pack-type lmdb

上面这两条命令分别对应着转换训练数据集和验证数据集，打包完成之后，data目录下的文件结构应该如下所示：

  .. code-block:: bash

    tmp_data
    |-- mscoco
      |-- annotations
      |-- train2017
      |-- train_lmdb
      |-- val2017
      |-- val_lmdb

train_lmdb和val_lmdb就是打包之后的训练数据集和验证数据集，也是网络最终读取的数据集。


浮点模型训练
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数据集准备好之后，就可以开始训练浮点的检测网络了。在网络训练开始之前，你可以使用以下命令先测试一下网络的计算量\
和参数数量：

  .. code-block:: python

    python3 tools/calops.py --config configs/detection/fcos/fcos_efficientnetb0_mscoco.py --input-shape "1,3,512,512"

如果你只是单纯的想启动这样的训练任务，只需要修改打包好的数据集的路径，运行下面的命令就可以：

  .. code-block:: python

    python3 tools/train.py --step float --config configs/detection/fcos/fcos_efficientnetb0_mscoco.py

如果想要验证已经训练好的模型精度,运行下面的命令即可：
  
  .. code-block:: python

    python3 tools/train.py --step float --config configs/detection/fcos/fcos_efficientnetb0_mscoco.py --val-ckpt float-checkpoint-best.pth.tar --val-only

如果想要导出onnx模型, 运行下面的命令即可：

  .. code-block:: python

    python3 tools/export_onnx.py --config configs/detection/fcos/fcos_efficientnetb0_mscoco.py --ckpt float-checkpoint-best.pth.tar --onnx-name fcos.onnx

由于HAT算法包使用了一种巧妙的注册机制，使得每一个训练任务都可以按照这种train.py加上config配置文件的形式启动。train.py是\
统一的训练脚本，与任务无关，我们需要训练什么样的任务、使用什么样的数据集以及训练相关的超参数设置都在指定的config配置文件里面。config文件
里面提供了模型构建、数据读取等关键的dict。