风色幻想的博客

一个 AI 方向的朋友因为标数据集发了篇 SCI 论文，看着他标了两个多月的数据集这么辛苦，就想着人工智能都能站在围棋巅峰了，难道不能动动小手为自己标数据吗？查了一下还真有一些能够满足此需求的框架，比如 [cvat](https://github.com/opencv/cvat) 、 [doccano](https://github.com/doccano/doccano) 、 [label studio](https://labelstud.io) 等，经过简单的对比后发现还是 label studio

最近对目标识别感兴趣，想做一些有趣目标识别项目自己玩耍，本来选择的是 YOLOV5 的，但无奈自己使用 YOLOV5 环境训练模型时，不管训练多少次 mAP 指标总是为 0，而其它 pytorch 项目却能正常运行，尝试解决无果后发现另一个更好用的目标识别库——MMDetection ，最终实现了自己的需求。本文首先介绍了 MMDetection 库在 Windows 11 下的安装方式，及可能遇到的问题和解决方法；然后说明了其自带的单图片检测、视频检测、摄像头检测工具的使用方法，并在此之上扩展了一个同时包