<gh_stars>0
from train_RCNN import train_RCNN, get_model_bbox_detection
from config import *
import utils
import torch
from eval_RCNN import *
#################################################################
# Main function for Keypoint RCNN training and evaluation
#################################################################

def main():
    # get the model using our helper function
    model = get_model_bbox_detection(num_classes)
    
    if not inference_only:
        train_RCNN(model, path2data, path2json, weight_path)
    else:
        eval_RCNN(model, instance_bbox_api)
    print("That's it!")


if __name__ == "__main__":
    main()


#################################################################
# To configure the parameters, modify config.py file
#################################################################

from train_RCNN import train_RCNN, get_model_bbox_detection
from config import *
import utils
import torch
from eval_RCNN import *
#################################################################
# Main function for Keypoint RCNN training and evaluation
#################################################################

def main():
    # get the model using our helper function
    model = get_model_bbox_detection(num_classes)
    
    if not inference_only:
        train_RCNN(model, path2data, path2json, weight_path)
    else:
        eval_RCNN(model, instance_bbox_api)
    print("That's it!")


if __name__ == "__main__":
    main()


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# To configure the parameters, modify config.py file
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################################################################# # Main function for Keypoint RCNN training and evaluation ################################################################# # get the model using our helper function ################################################################# # To configure the parameters, modify config.py file #################################################################