[深度学习 - 目标检测 ] yolact 环境配置

已于 2022-03-29 14:37:31 修改
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分类专栏： 目标检测 深度学习 文章标签： 目标检测 深度学习
于 2022-03-08 14:22:35 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Nine_Yao/article/details/123351947
版权

1. 准备

1.1. 代码库

https://github.com/dbolya/yolact

1.2. 编译教程

  1. 教程一

https://www.bilibili.com/video/av243457426/

  1. 教程二

https://blog.youkuaiyun.com/excelNo1/article/details/122228942

  1. 教程三

https://blog.youkuaiyun.com/qq_41915882/article/details/119971992?spm=1001.2101.3001.6650.4&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ERate-4.queryctrv4&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ERate-4.queryctrv4&utm_relevant_index=6

1.3. 依赖环境

1.3.1. 安装 Conda
  1. 资源路径

https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

  1. 添加 Anaconda 环境变量
    2. <
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yolact 环境配置
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【代码】 yolact 环境配置。
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yolact 在windows10下环境配置 链接: https://github.com/dbolya/yolact. 打开anaconda下prompt，创建一个虚拟环境： conda create --namepy37 python=3.7 切换到环境下运行以下命令： conda activate py37 conda env create -f environment.yml 由于yml文件中含有下载coco文件的语句，运行时报错： Solving environment: failed Res
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yolact windows10 环境配置详细过程 一、下载yolact 1.使用git 命令下载 git clone https://github.com/dbolya/yolact.git //下载yolact cd yolact //进入yolact 2.进入github 手动下载yolact，点击【Code】选择Download ZIP，即可下载。 二、创建环境 1.在【开始】菜单栏打开Anaconda Prompt ，进入base环境 2.创建yolact 环境 conda creat
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【yolact_tutorials】是关于YOLACT（You Only Look At COCO Things）深度学习模型的教程集合，这是一个实时的实例分割框架，主要用于图像识别和物体检测。在这个压缩包中，你可能会找到一系列的代码、数据集、配置...
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支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;支持图片或者视频的检测结果保存；通过网络上搜集关于实际场景中番茄叶疾病的相关图片，并使用Labelimg标注工具对每张图片进行标注，分7个检测类别，分别是[] 最终数据集一共包含700多张图片，其中训练集包含645张图片，验证集包含61张图片，测试图片31张。部分图像及标注如下图所示：YOLO（You Only Look Once）是一种流行的计算机视觉算法，用于实现实时对象检测。
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03-28
乳脂状 这是文件中的代码： 我已经使用并更新了的代码 此存储库将帮助您检测和分割汽车实例： 安装 克隆此存储库并输入： git clone https://github.com/Priyashbhugra/yolact.git cd yolact 创建Anaconda环境： conda create -n yolact 运行以下命令并等待直到创建环境： conda create -n yolact conda activate yolact 运行以下命令并等待直到创建环境： conda env create -f environment.yml ` 评估 这是在COCO数据集上预训练的YOLACT模型： 下载Resnet101-FPN ---------- 我仅使用Resnet101-FPN作为骨干网。 要评估模型，请将相应的权重文件放在weights目录中，然后运行以下
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Ÿ欧唯一一句大号OOK甲吨碳oefficienŤ小号 ██╗ ██╗ ██████╗ ██╗ █████╗ ██████╗████████╗ ╚██╗ ██╔╝██╔═══██╗██║ ██╔══██╗██╔════╝╚══██╔══╝ ╚████╔╝ ██║ ██║██║ ███████║██║ ██║ ╚██╔╝ ██║ ██║██║ ██╔══██║██║ ██║ ██║ ╚██████╔╝███████╗██║ ██║╚██████╗ ██║ ╚═╝ ╚═════╝ ╚══════╝╚═╝ ╚═╝ ╚═════╝ ╚═╝ 一个简单的全卷积模型，用于实时实例分割。 这是我们论文的代码： YOLACT +
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