mmclassification-V0.14.0 安装+使用

最新推荐文章于 2023-03-18 11:11:28 发布
原创 最新推荐文章于 2023-03-18 11:11:28 发布 · 448 阅读 · 0 ·
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本文档指导您如何确保mmclassification的安装与mmcv版本匹配，已安装mmdetection用户可以直接执行pip命令进行安装。详细介绍了在已有基础环境下的简单步骤。

安装

mmclassification 版本需要和mmcv 版本对应

mmdetection 安装参考我的另一篇博客：MMDection-V2.15.0安装+使用(新)

如果已经安装了mmdetection的最新版本，那么对于 mmclassification来说基础环境已经满足了，只需要在代码目录下执行，以下命令即可

pip install -e .  # or "python setup.py develop"

 

mmclassification安装与调试 Python
James_CODER的博客
08-09 269
首先，我们使用 init_model 函数来初始化模型，其中 cfg 参数指定了配置文件的路径，checkpoint 参数指定了预训练模型的路径，device 参数指定了使用的设备。本文介绍了如何安装和调试 mmclassification，包括 PyTorch 和 mmclassification 的安装以及一个简单的图像分类例子。在实际应用中，我们还可以使用 mmclassification 提供的其他功能，如模型压缩、模型蒸馏等，以进一步优化图像分类的效果。
MMclassification的安装
weixin_62381977的博客
01-27 1098
Mmclassification的安装与使用
mmclassification:OpenMMLab图像分类工具箱和基准
03-17
介绍 MMClassification是基于PyTorch的开源图像分类工具箱。 它是项目的一部分。 文档： : 主要特点 各种骨干和预先训练的模型 训练技巧包 大规模训练配置 高效率和可扩展性 执照 该项目是根据。 变更日志 v0.9.0于2021年1/3发布。 有关详细信息和发行历史，请参考 。 基准和模型动物园 结果和模型可在。 支持的骨干网： ResNet ResNeXt SE-ResNet SE-ResNeXt RegNet ShuffleNetV1 ShuffleNetV2 MobileNetV2 MobileNetV3 安装 请参考进行安装和数据集准备。 入门 请参阅为MMClassification的基本用法。 也有用于，，和教程。 贡献 感谢您为改善MMClassification所做的所有贡献。 请参阅以获取相关的指导方针。 致谢 MMClass
mmclassification安装与调试
叶子的博客
06-28 6382
MMClassification 是一款基于 PyTorch 的开源图像分类工具箱，是 OpenMMLab 项目的成员之一 主分支代码目前支持 PyTorch 1.5 以上的版本。 MMClassification包含了诸多经典或高性能图像分类算法，复现了最新的一些论文和成果，特别是包括了大量CVPR论文的复现。 项目地址：GitHub - open-mmlab/mmclassification: OpenMMLab Image Classification Toolbox and Bench
安装MMClassification的详细步骤
weixin_42604188的博客
02-13 361
MMClassification 是一个用于机器学习分类任务的 Python 库，下面是安装 MMClassification 的详细步骤： 安装 Python 环境：在开始安装 MMClassification 之前，请确保您的计算机上已安装最新版本的 Python(推荐使用 Python 3.x)。 安装 pip：pip 是 Python 包管理工具，在安装第三方库时需要用到。如果您的计算...
精选资源
flannel-v0.14.0-rc1.tar.gz
04-25
总体来说，`flannel-v0.14.0-rc1.tar.gz` 包含了 flannel v0.14.0-rc1 版本的所有必要组件，用户可以解压并按照官方文档进行安装和配置，以在 Kubernetes 集群中实现高效的网络通信。由于具体的文件内容未给出，实际...
geckodriver-v0.14.0
02-26
使用geckodriver-v0.14.0时，应确保它与正在使用的Firefox版本匹配，以避免可能出现的问题。 4. **安装与使用**：下载并解压geckodriver后，将其添加到系统路径，以便在运行测试脚本时能够被自动定位。在测试代码中...
精选资源
flanneld-v0.14.0-amd64.docker
08-09
flannel网络插件
apache-hive-0.14.0-bin.tar
09-07
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的...
【图像分类】mmclassification 安装、准备数据、训练、可视化
呆呆的猫的博客
01-21 5938
【图像分类】mmclassification 安装、准备数据、 MMclassification 是一个分类工具库，这篇文章是简单记录一下如何用该工具库来训练自己的分类模型，包括数据准备，模型修改，模型训练，模型测试等等。 MMclassification链接：https://github.com/open-mmlab/mmclassification 安装：https://mmclassification.readthedocs.io/en/latest/install.html 训练：https://
mmclassification-master.zip
03-26
mmclassification-master.zip
mmclassification-安装使用（一）
alex1801
08-04 7502
项目地址：https://github.com/open-mmlab/mmclassification 1、环境安装 python 3.6+ mmcv 1.0.3 opencv-contrib-python 4.3.0.36 opencv-python 4.3.0.36 Pillow 7.2.0 pycocotools 2.0.1 torch 1.5.1 torchvision 0.6.1 cuda 10.1 conda install pytorch=1.5.1 cudatoolkit=10.1
MMClassification（一）
梦想是要有的，万一实现了呢！
11-09 1256
1、介绍 一句话总结：基于pytorch的强大模块化组件式的分类框架。 相关资料：中文文档 GitHub 课程学习 深入学习直接使用官方文档学习效果最好，本文记录学习过程知识以便快速回顾和查找。其中包含个人的学习总结，仅做参考。 2、项目结构 该项目结构图适用于openMMLab的其他框架。 主要工作是在配置文件模块：书写该配置文件中各个部分如图所示。 3、分类模型构成 上图展示图像分类的处理流程，下面逐一解释配置文件中参数含义： 3.1、模型结构配置 模型构..
mmclassification使用
xueying_2017的博客
04-20 2216
安装 1. 安装python，cuda，torch 按照官方文档使用cuda按照https://mmclassification.readthedocs.io/en/latest/install.html （1）python3.7 （2）目前cuda支持版本为9.2，10.1，10.2，11.0，11.1 ！！！不支持cuda10，为了同时使用tf1和tf2装的cuda10不可 Windows下可以安装多个版本的cuda：https://blog.csdn.net/qq_17783559/a..
【超详细】MMLab分类任务mmclassification：环境配置说明、训练、预测及模型结果可视化展示
阿旭的博客
03-18 5233
【超详细】MMLab分类任务mmclassification：环境配置说明、训练、预测及模型结果可视化展示
CV-第三方库：OpenMMLab----＞MMClassification
u013250861的博客
02-19 564
MMClassification 是一款基于 PyTorch 的开源图像分类工具箱，是项目的成员之一主分支代码目前支持 PyTorch 1.5 以上的版本。
（一）mmclassification环境配置
Stone_hello的博客
05-19 1409
（一）mmclassification环境配置环境准备1.安装CUDA配置cuda环境变量切换cuda的软链接2.安装cuDNN检查cuDNN是否装好3.安装pytorch4.安装mmcvmmcv github网址安装mmcv-full5.安装mmclassificationmmclassification官网安装教程 环境准备 cuda10.2 cudnn8.2.0 pytorch1.7.0 mmcv1.3.4 mmclassification0.11.0 1.安装CUDA 这方面博文很多，随便找一个：
MMclassfication 自定义数据集训练及可视化
onepunch_k的博客
02-15 1947
在mmclassification上对自定义数据集进行训练测试以及预测和可视化
geckodriver-v0.14.0多平台版本发布及安装指南
- **Linux平台**的`geckodriver-v0.14.0-linux32.tar.gz`和`geckodriver-v0.14.0-linux64.tar.gz`，分别对应32位和64位Linux系统。 - **macOS平台**的`geckodriver-v0.14.0-macos.tar.gz`，适用于苹果的Mac操作系统...
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