Simple edition of centernet
代码是根据下面官方code改的，官方的太复杂，所以我改的清晰明了；
如果喜欢请star以下哈
Thanks for the code from https://github.com/Duankaiwen/CenterNet
1、安装这个conda环境，自己的环境可能会出现很多错误
conda create --name CenterNet --file conda_packagelist.txt
2、 激活这个环境
source activate CenterNet
3、编译几个角点poolling的c文件
cd /models/py_utils/_cpools/
python setup.py install --user
_cpools编译的py文件保存在编译过程的最下面。
4、编译NMS的c文件 cd /external make
5、安装coco官方包
下载https://github.com/cocodataset/cocoapi 到/data
cd /data/coco/PythonAPI
将makefile中的python改成python3
python3 setup.py install
6、按照以下的方式下载和放置图片
Download the training/validation split we use in our paper from here (originally from Faster R-CNN) Unzip the file and place annotations under /data/coco Download the images (2014 Train, 2014 Val, 2017 Test) from here Create 3 directories, trainval2014, minival2014 and testdev2017, under /data/coco/images/ Copy the training/validation/testing images to the corresponding directories according to the annotation files