FSALICEALEX的博客

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一、数据集的准备（PASCOL VOC）首先将src/tools/get_pascal_voc.sh中涉及的数据集和工具都下载下来，之后在tools中建立voc文件夹，将数据集和工具放入到voc中，运行修改后的脚本：cd voctar xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tartar xvf VOCtest_06-Nov-2007.tartar xvf VOCd...

接上面部分，对五六七部分进行详解，这篇介绍第五部分，也就是model从建立到测试，数据从images到output、dets的详细过程。一、回顾第五部分放入网络中测试，产生输出： output, dets, forward_time = self.process(images, return_time=True)process部分在ctdet.py中： def...

接上面部分，对五六七部分进行详解，这篇介绍第六部分。一、回顾第六部分对得到得dets进行后处理： dets = self.post_process(dets, meta, scale) torch.cuda.synchronize() post_process_time = time.time() post_time += post_pr...

接上面部分，对五六七部分进行详解，这篇介绍第七部分。一、回顾第七部分进行最后的后处理： results = self.merge_outputs(detections) torch.cuda.synchronize() end_time = time.time() merge_time += end_time - post_process_time ...

0.前言这篇文章是使用mmdetection的记录，记录对于代码、设计理念的个人理解。1.记录使用tools.train进行训练。添加如下代码来使用debug模式： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "4" args = ['./configs/cascade_mask_rcnn_r101_fpn_1x.py...

1.collate1.collate用来拼接batch中的数据。与标准的pytorch中的default_collate不同，这里的collate返回的是一个列表，每个列表中的元素是一个minibatch，应该是为了用于多个gpu，每个gpu上运行一个minibatch。collate支持对于DataContainer数据类型的操作，对于meta data，直接拼成minibatch，返回...

0.简介Anchor head主要是为了计算基于Anchor的损失函数，以及简单的回归。其中含有两个单层卷积，一个用来分类，一个用来回归，可以添加多层， 例如Retina head。以下代码的解读均依靠断点调试获得，使用的模型为faster r-cnn1.self.loss def loss(self, cls_scores, bb...

0. 简介anchor_head中的

0. FoveaBox论文： https://arxiv.org/abs/1904.03797代码；mmdetection1. _init_layers网络结构：reg_convs：4个卷积层cls_convs：4个卷积层，如果有deformable卷积。则有2个卷积，一个deform2. loss获得各layer中feature_map的shape，featmap_siz...

cocoeval.py的COCOeval类1. _prepare载入gts和dts，这两个都是列表，每一个元素包含bbox，img_id，类别等信息。如果存在ignore_id的话，将对应gt的’ignore’设置为TRUE self._gts = defaultdict(list) # gt for evaluation self._dts ...