关于mmdetection的一些记录

最新推荐文章于 2024-05-16 13:35:36 发布
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本文档详细介绍了MMDetection框架的基础，包括入门教程和如何使用该框架针对自定义数据集进行训练，适合初次接触者和希望定制模型的开发者。
mmdetection日志
weixin_46365033的博客
08-21 421
文章目录测试VOC数据集数据准备测试命令 测试VOC数据集 数据准备 数据集存放目录为：data/VOCdevkit/VOC2007 and data/VOCdevkit/VOC2012 测试模型存放目录为：checkpoints 配置文件存放目录为：configs/pascal_voc 测试命令 文件：./tools/test.py python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--out ${RESULT_FILE}] [--eval $
使用MMDetection训练自己的数据集
euqlll的博客
10-28 9033
本文主要阐述如何使用训练自己的数据，包括配置文件的修改，训练时的数据增强，加载预训练权重以及绘制损失函数图等。这里承接上一篇文章，默认已经准备好了COCO格式数据集且已安装，环境也已经配置完成。这里说明一下，因为更新至2.x版本之后有些用法不一样了，所以对本文重新更新一下，这里使用的的版本是2.27.0，只要是2.x版本本文都适用的。本文讲述了配置文件的修改和数据增强的添加，另外对绘制损失函数图会出现的一个问题进行了解决，欢迎大家提供不同意见，共同学习！下篇文章将讲述如何修改bbox的字体颜色等等。
mmdetection使用wandb查看训练日志
gy77
09-28 4131
mmdetection查看日志之前一直是在用TextLoggerHook，已经觉得挺方便的了，自从用了wandb之后，发现wandb真不错，看log更方便了，回不去了。
读取mmdetection训练目标检测模型的日志文件（log.json）的各种AP值按epoch写入excel文件
qq_44442727的博客
03-28 6321
最近跑的模型有点多，人工统计训练结果比较耗时间，特别是epoch多，而且统计多个AP值时，特别耗时间。 于是就想直接把结果导入excel，以后就不用单独统计了 目前已有的训练结果日志是json文件，打开work_dir可以找到一个日志文件，采用json格式保存，现在要将这个json文件提取想要的数据处理成excel表格(.xlsx)，使用python程序解决该问题： 如图所示是最终的处理效果： 由于代码不在同一台电脑，所以无法直接附上，只好服务器连接截个图，代码不长，也很简单，主要供自己日后使用和有需要的
MMDetection实用工具详解（上）：日志分析、结果分析、混淆矩阵
最新发布
Mickey的博客
05-16 4012
MMDetection官方除了训练和测试脚本，他们还在目录下提供了许多有用的工具。本帖先为大家重点介绍其中三个简单而实用的工具：日志分析、结果分析、混淆矩阵。
精选资源
MMDetection'document.pdf
01-13
这部分记录了 MMDetection 各个版本的主要更新内容，包括新特性、改进和已知问题的修复等。 #### 六、索引和表格 提供了文档的索引和表格，方便用户快速查找所需信息。 ### 总结 MMDetection 是一个强大的目标...
MMdetection记录
菜鸟中的菜中菜的博客
04-10 4461
MMdetection官方文档： https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/article.html 官方有原文https://zhuanlan.zhihu.com/p/337375549 我只提取我在意的 模块详解 一个batch进来之后到backbone，例如ResNet 输出的单尺度或者多尺度特征图然后到neck进行特征融合或增强，例如FPN 上述多尺度特征最终输入到 head 部分，一般都会包括分类和回归分支输出 在整个网络构建阶段都可以引入
mmdetection学习记录之报错解决汇总
qq_42642142的博客
02-20 2880
报错1： RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one. This error indicates that your module has parameters that were not used in producing loss. You can enable unused parameter detection by (1) passing th
mmdetection训练记录
entropyDJ的博客
07-31 4000
mmdetection多GPU训练说明 1、docker环境： ​ docker exec -it dj_mmdetection /bin/bash 进入docker容器，切换到mmdetection目录 cd /home/mmdetection-envs/mmdetection/ 2、找到对的配置文件： ​ 当前目录下==>configs文件夹中找到对应的py文件，根据py文件顶部base找到对应的base配置文件(没有的话就只有文件本身)。比如faster_rcnn_x101_64x4d_
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...
mmdetection训练结果可视化之日志分析（一）
mengsheng12的博客
12-26 4066
本文主要介绍了mmdetection训练结果日志分析可视化常用语令
mmdetection 训练时不显示loss日志
机器视觉爱好者的博客
07-31 4877
直接上图： 看日志文件，只输出到开始训练，显示最大epochs,后面的loss一直没有输出。但实际上训练已经完结。 重点来了： 原因：数据集太小，日志输出的epoch间隔太大，导致没有输出。 解决方案：修改自己的配置文件，将log_config中interval从50调整到5. 结果： ...
mmdetection
夏日山间过
08-02 4万+
概述 训练检测器的主要单元：数据加载、模型、迭代流水线。 数据加载 遵循典型约定，使用Dataset和Dataloader用于多个工作人员的数据加载。Dataset返回与模型的forward方法的参数对应的数据项的字典dict。由于对象检测中的数据可能不是相同的大小（图像大小，gt bbox大小等），所以引入一种新的DataContainer类型mmcv来帮助收集和分发不同大小的数据。 模型 ...
MMDetection目标检测实例
weixin_45734379的博客
01-16 2065
MMDetection目标检测实例 MMDetection基于cooc数据集，Faster-rcnn方法的目标识别训练 文章目录MMDetection目标检测实例前言一、MMDetection安装二、数据集介绍二、创建更改相关的py文件1.修改coco.py下的CLASSES=(‘hu’,’shu’)，顺序不要颠倒，因为JSON格式（看上面那个图）的种类顺序就是’hu’,’shu’。2.修改configs/faster-rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py，通过这个找
【mmdetection】使用自定义的coco格式数据集进行训练及测试
YeeKo的博客
05-27 3万+
目录一、mmdetection简介二、环境安装1、安装教程2、运行demo测试环境是否安装成功三、训练自定义的dataset1、准备dataset2、Training前修改相关文件3、Training4、Testing 一、mmdetection简介 项目仓库地址：https://github.com/open-mmlab/mmdetection 香港中文大学-商汤科技联合实验室开源了基于 PyT...
git将本地修改后的文件提交到远程
TTTree_的博客
08-02 8396
初始化版本库： git init 添加文件到版本库（只是添加到缓存区），.代表添加文件夹下所有文件 git add . 把添加的文件提交到版本库，并填写提交备注(必不可少) git commit -m “update readme” 把本地库与远程库关联（如果已经有origin关联则可以忽略） git remote add origin 你的远程库地址 推送（提交）代码： git push <远程主机名> <本地分支名>:<远程分支名> 如：git push ori.
linux环境将python项目打包为docker镜像、上传到docker hub、拉取镜像、修改镜像并保存全过程
TTTree_的博客
03-17 3329
整整搞了大半天才完成这个事，主要网络太不稳定了…… 一、安装docker 这个就不说了，根据操作系统版本自行安装。 二、将python项目打包为docker镜像 首先，python项目应整理在一个文件夹内。进入你运行python项目的虚拟环境，导出运行依赖的第三方库。（这一步也可以自己手写，总之要把得到的requirements.txt文件放入项目文件夹内，方便下一步操作。） pip free...
使用numpy保存多维数组
TTTree_的博客
11-17 3309
1.np.savetxt可以直接保存一维数组，但无法保存多维 2.np.savez(‘data’) 可以保存多维数组，很好用 读取时用 data = np.load(‘data.npz’) data.files data[‘arr_0’] 即可。 python numpy：保存N维数组(ndarray)到本地文件 ...
Windows环境下安装mmdetection详细步骤
"安装mmdetection的心得记录" 在Windows环境下安装mmdetection是一个涉及多个步骤的过程，主要包括CUDA的安装、PyTorch的配置、mmcv-full的安装以及mmdetection框架本身的安装。以下是对这些步骤的详细说明： 1. ...
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