bottom-up-attention.pytorch

二硫碘化钾kk

已于 2024-05-06 11:00:32 修改

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文章标签：深度学习

于 2024-04-30 20:02:41 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a765528534/article/details/138355465

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本文介绍了如何在特定环境中克隆Detectron2库及其子模块，如bottom-up-attention.pytorch，并解决克隆时的问题。此外，还提到使用FasterR-CNN模型进行Caffe配置的特征提取过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

环境

torch1.5+cu 101+cp38 on 2080ti

# clone the repository inclduing Detectron2(@be792b9) 
$ git clone --recursive https://github.com/MILVLG/bottom-up-attention.pytorch

$ cd detectron2
$ pip install -e .
$ cd ..

detectron2直接克隆有问题，需要把detecron2/detecron2中的所有文件放入detecron2下

git clone https://github.com/ptrblck/apex.git
cd apex
pip install -v --no-cache-dir ./


apt-get install libglib2.0-dev

Faster R-CNN-k10-100 is the default model地址https://awma1-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/yuz_l0_tn/EaXvCC3WjtlLvvEfLr3oa8UBLA21tcLh4L8YLbYXl6jgjg?download=1

python3 extract_features.py --mode caffe \
         --num-cpus 0 --gpus 1 \
         --extract-mode roi_feats \
         --min-max-boxes '36,36' \
         --config-file configs/caffe/test-caffe-r101.yaml \
         --image-dir /hy-tmp/img --out-dir /hy-tmp/out