入门mmdetection

最新推荐文章于 2024-12-16 14:39:22 发布
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本文详细介绍了使用mmdetection框架训练扑克牌数据集的过程，包括模型训练、测试及评估，解决常见错误如AttributeError，并计算mAP指标，适合初学者实践。
怎么看mmdetection版本_入门mmdetection（壹）
weixin_42355272的博客
12-30 1461
　　一直以来都在玩caffe，沉浸在写反传的快乐中（真的快乐么？？？），然后睁眼看世界发现pytorch已经火得不能再火了，学术界用了都说好，一直想要深入学一学，但是没啥契机和时间。最近复习检测相关的东西，发现mmdetection这个框架用起来很方便，新算法开源得也快，就尝试着读一读里面的代码，也算是借着它一起入门一下pytorch。　　自己比较健忘，就在这边记录一下浏览过的代码好了（不会每一行...
MMDetection框架入门教程（完全版）
热门推荐
Sual
11-14 10万+
  网上MMDetection的教程看似有很多，但感觉都不成系统，看完一圈下来还是不知道MMDetection要怎么用。这里还是推荐直接跟着官方教程，结合源码学习MMDetection，相关链接汇总如下： 官方教程 - MMCV 官方教程 - MMDetection 官方教程 - 不得不知的 MMDetection 学习路线(个人经验版) 西安交大课件 - mmdetection教程(使用篇)   本文会介绍如何在MMDetection中从头开始搭建一套属于自己的算法。前几篇博客算是本人学习过...
「记录」MMDetection入门篇
绿色羽毛
07-27 745
OpenMMLab是一个深度学习高级库，通过OpenMMLab软件栈可以看出来，低层依旧使用的Pytorch，因此用户并不是在学一个全新的库，而是更加高级，更加方便的Pytorch库，OpenMMLab可以给用户带来更高的效率，使得用户只关注核心算法即可，不用再在配置文件上浪费更多时间MMdet主要由4个部分组成，datasets、models、core和apis另外，MMCV是面向整个OpenMMLab所有开源库的，里面都是通用类和工具类，方便下游各个codebase复用。...
MMDetection 入门 | 二
TensorFlowNews
04-21 2772
作者|open-mmlab 编译|Flin 来源|Github 入门 本页提供有关MMDetection用法的基本教程。 有关安装说明,请参阅上一篇的安装文档 。 预训练模型的推论 我们提供测试脚本来评估整个数据集(COCO,PASCAL VOC等)以及一些高级api,以便更轻松地集成到其他项目。 测试数据集 [x]单个GPU测试 [x]多个GPU测试 [x]可视化检测结果 你可以使用以下命令...
MMDetection框架入门教程
ytusdc的博客
12-29 367
带你玩转 3D 检测和分割：MMDetection3D 整体框架介绍。模型部署入门教程：模型部署简介。MMCV 核心组件分析。
MMDetection框架入门教程（二）：快速上手教程
Sual
10-24 2万+
MMDetection框架入门（二）：整体构建流程   本博客基于以下文档和链接内容整理，大家有兴趣可以看看原文。 轻松掌握 MMDetection 整体构建流程(一) 轻松掌握 MMDetection 整体构建流程(二) 1. 算法组件   MMDetection是一个深度学习开源框架，主要是为了解决当前目标检测算法比较复杂，细节比较多，难以复现的问题。目前 MMDetection 已经复现了大部分主流和前沿模型，例如 Faster R-CNN 系列、Mask R-CNN 系列、YOLO
MMDetection框架入门教程（三）：配置文件详细解析
Sual
11-07 1万+
  在上一篇博客中提到，MMDetection搭建训练算法只需要3个步骤：1) 准备数据集 2) 编写配置文件 3) 执行train.py文件开始训练。但上篇博客只是很简略的介绍了一下大体流程，本文将从源码角度剖析配置文件构建机制，主要参考的是官方说明文档（不得不说网上那么多教程，最终发现最好的还是官方文档）。 官方说明文档 - MMCV 官方说明文档 - MMDetection 知乎官方 - MMCV核心组件分析(四)：Config 1. 文件结构   MMDetection已经实现的配置...
MMDetection 0基础入门
m0_58809631的博客
12-16 527
MMDetection可以根据配置文件快速跑许多目标检测/实例分割的算法，本篇文章是本人学习过程中的笔记。因为本人也是深度学习的入门者，所以算法执行过程可能比较不规范，望指正。
【mmDetection框架解读】入门篇三、VOC数据集转COCO数据集，在MMDetection中成功运行
qq_38253797的博客
11-18 3043
mmdetection
精选资源
MMDetection'document.pdf
01-13
### MMDetection 知识点概述 ...通过详细的安装指南、入门教程和技术文档，即使是新手也能快速上手并开始使用 MMDetection 进行研究和开发工作。无论是进行学术研究还是工业应用，MMDetection 都能提供强大的支持。
【mmDetection框架解读】入门篇一、各组件解读，配置文件解读
qq_38253797的博客
10-20 7749
目录前言一、mmDetection构建流程和思想二、训练核心组件2.1、Backbone2.2、Neck2.3、Head2.4、Enhance2.5、BBox Assigner2.6、BBox Sampler2.7、BBox Encoder2.8、Loss2.9、Training trick三、测试核心组件3.1、BBox Decoder3.2、BBox PostProcess3.3、Testing Tricks四、搭建Faster rcnn模型配置文件Reference 前言 我下的是在 2021.09.
VSCode 连接服务器出现“无法连接到远程扩展主机服务器(错误: spawn UNKNOWN)”
Geek_的博客
02-22 1万+
如下图所示，许久未连接远程服务器后发现出现如下问题，上网查资料发现可能是vscode对应版本问题； 所以在cmd路径下用ssh -V查看 在vscode终端下用ssh -V查看 果然是ssh.exe问题 查看vscode remote ssh路径， Ctrl/Command + Shift + P，进入remote ssh 设置， 找到ss路径设置，设置成电脑的openssl的路径，ssh.exe就可以了 ...
如何处理Pygame在visual studio出现无该模块和在PyCharm和VS code出现错误（pygame无init（）和QUIT）
Geek_的博客
04-19 9711
如何处理Pygame在visual studio出现无该模块和在PyCharm和VS code出现错误（pygame无init（）和QUIT） E1101:Module ‘pygame’ has no ‘init’ member，当出现这个情况的时候，我们得先排除各种情况，首先打开cmd输入 pip install pygame，看是否会下载，然后，一般安装的anaconda里自带环境和pytho...
Python Pip安装出现 WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None
Geek_的博客
07-31 8218
这个问题其实以前已经出现过，但没在意，而今天又出现这个问题，为什么呢，它这里的意思应该是说连接超时，即与库服务器没连接上 多方搜索后，找到一个很好的博客，更换国内源即成功安装 具体方法： pip install scikit-opt -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 其中scikit-opt换成你需要下载的包就可以了！ ...
Android studio调用webview出现Webpage not available
Geek_的博客
11-23 7102
题记 今天写一个Android程序时，出现了Webpage not available，如下所示，无法显示浏览器，捣鼓了半个早上。 解决办法： 查看AndroidMainifest.xml是否有开权限和信任未加密流量。 添加的位置如下所示： <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" /> <uses-permission android:name="android.permission.ACCE
CentOS7 升级 GCC 到 7.3.0 版本
Geek_的博客
01-23 6039
今天要配置bert环境，发现在make的时候提示GCC版本不够高，而CentOS自带的版本是无法达到需求的，因此需要手动下载最新的GCC源码进行安装。 1、下载并解压安装包 cd /usr/local/src wget http://ftp.gnu.org/gnu/gcc/gcc-5.4.0/gcc-5.4.0.tar.gz tar -xzvf gcc-5.4.0.tar.gz 2、下载相关依赖组件 cd gcc-5.4.0 ./contrib/download_prerequisites 3、建立一
把BERT模型从单GPU训练转换到多GPU训练但出现StopIteration: Caught StopIteration in replica 0 on device 0.
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今天在尝试把BERT模型从单GPU训练转换到多GPU训练中，步骤如下： 原： # Prepare model model = BertForMultipleChoice.from_pretrained(args.bert_model, cache_dir=PYTORCH_PRETRAINED_BERT_CACHE / 'distributed_{}'.format(args.local_rank), num_choices=4) model.to(de
tensorflow配置GPU环境遇到的问题
Geek_的博客
10-26 4809
下载 tensorflow2.0以上的版本都是CPU和GPU版本放一起了，如果是1.x版本还得分-gpu和-cpu。 解决 tensorflow-gpu 2.x出现错误 “Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll’ “cudart64_101.dll”是cuda10.1这个版本中才含有的，而我的机子上安装的cuda为10.2版本的。因此需要将“cudart64_101.dll”添加到“C:\Program Files\NVIDIA GPU Comput
Bug解决记录
Geek_的博客
08-04 3730
Pip安装出现Microsoft visual c++ 14.0 is required问题
mmdetection入门教程
最新发布
04-01
### MMDetection 入门教程 MMDetection 是由 OpenMMLab 提供的一个开源目标检测工具包，支持多种主流的目标检测算法。以下是关于其入门使用的详细介绍： #### 1. 安装环境 为了顺利运行 MMDetection，需先完成依赖库的安装。推荐使用 Anaconda 创建独立的 Python 环境来管理依赖项。具体步骤如下[^4]: ```bash conda create -n open-mmlab python=3.8 -y conda activate open-mmlab pip install mmcv-full==latest+torch.cuda_version torchvision.torchvision_version -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cuda_version/torch_version/index.html ``` 接着可以克隆并安装 MMDetection 库： ```bash git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git cd mmdetection pip install -e . ``` #### 2. 数据集准备 MMDetection 支持 COCO、VOC 和自定义数据集等多种格式的数据处理方式。对于初学者来说，建议从官方支持的标准数据集入手，例如 COCO 或 Pascal VOC。 COCO 数据集可以通过以下命令下载： ```bash mkdir data && cd data wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip unzip train2017.zip rm train2017.zip ``` 配置文件通常位于 `configs` 文件夹下，可以根据需求调整模型参数和训练设置。 #### 3. 模型训练 MMDetection 集成了大量预训练模型权重，可以直接加载这些权重进行微调 (fine-tune)，从而减少计算资源消耗。启动训练过程非常简单，只需指定对应的配置文件即可： ```bash python tools/train.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py --gpu-id 0 ``` 上述命令表示基于 Faster R-CNN 架构，在单 GPU 上执行训练操作。 #### 4. 结果可视化 通过内置函数实现预测结果的图形化展示有助于直观理解模型性能表现。下面是一个简单的例子用于演示如何绘制边界框： ```python from mmdet.apis import init_detector, inference_detector import matplotlib.pyplot as plt config_file = 'configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py' checkpoint_file = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.pth' model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0') img = 'demo/demo.jpg' # or img = mmcv.imread(img), which will only load it once result = inference_detector(model, img) plt.figure(figsize=(15, 10)) model.show_result(img, result, score_thr=0.3, show=True) ``` 此脚本读取一张图片并通过已训练好的模型对其进行推理分析，最后输出带有标注框的结果图像[^1]。 ---
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