mmdetection学习记录

本文介绍了如何使用Python脚本train.py配置Faster R-CNN模型进行训练,并展示了训练结束后通过analyze_logs.py对loss结果的可视化。具体步骤包括调用faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco模型训练,以及解析并绘制关键loss(如cls_loss和bbox_loss)的趋势图。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.调用模型训练代码

python tools/train.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco.py

train.py后跟想调用的模型的路径

2.显示训练后的loss结果

python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco/20220316_183705.log.json --keys loss_cls loss_bbox --out result

plot_curve 后跟训练后保存的json文件

keys后跟想绘制的损失关键字

out后为输出文件的名字

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