FCOS windows

### FCOS 实现与使用于 Windows 环境

#### 安装依赖项
要在 Windows 上实现和运行 FCOS (Fully Convolutional One-Stage Object Detection)，需先安装必要的软件包。推荐环境为 Python 3.x 和 PyTorch 版本应支持 CUDA 加速以便利用 GPU 进行训练。

conda create -n fcos_env python=3.8
conda activate fcos_env
pip install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

上述命令创建了一个名为 `fcos_env` 的新 Conda 虚拟环境并激活它，接着安装了带有 CUDA 支持的 PyTorch 及其相关工具[^1]。

#### 获取源码
下载 mmdetection 或其他包含 FCOS 模型实现的仓库到本地计算机：

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .

这段脚本克隆了 MMDetection 库至当前目录下，并按照官方文档说明完成了开发模式下的安装过程[^2]。

#### 配置文件调整
对于特定硬件配置（如 Windows），可能需要修改默认配置来适应新的操作系统特性或资源限制。通常情况下，这涉及到更新路径设置、数据集加载器参数以及其他影响模型行为的因素。

例如，在 Windows 中处理路径分隔符差异时可以这样做：

import os.path as osp

_base_ = './path/to/base/config'
data_root = 'D:\\datasets\\coco'  # 使用双反斜杠表示 Windows 文件夹结构
work_dir = osp.abspath(osp.join('..', '..', '_output_', osp.splitext(__file__)[0]))

此段代码片段展示了如何指定 COCO 数据集的位置以及工作目录位置，确保它们指向有效的磁盘地址。

#### 执行预计算目标框操作
为了加速后续训练流程，建议预先计算边界框回归的目标值并将结果保存起来供以后调用。可以通过执行如下指令完成这项任务：

python tools/generate_targets.py --cfg path\to\your_config_file.py

这条命令会读取给定配置文件中的设定，针对预定义网格生成相应的边界框信息，并将其存储在指定输出文件夹内。

#### 训练与推理
一旦所有准备工作就绪，则可以直接启动训练进程或者导入已有的权重来进行预测分析。具体做法取决于个人需求而有所不同；以下是简单的例子用于展示基本方法论：

##### 开始训练

tools/train.py configs/fcos/fcos_r50_caffe_fpn_gn-head_4x4_1x_coco.py

##### 测试图片检测效果

tools/test.py configs/fcos/fcos_r50_caffe_fpn_gn-head_4x4_1x_coco.py checkpoints/fcos_r50_caffe_fpn_gn-head_4x4_1x_coco.pth --show

以上两条命令分别代表了基于标准配置文件开始一轮完整的训练周期，还有就是应用经过良好训练后的模型去评估单张图像上的物体识别精度。