【MMdetection】1.开发环境搭建

最新推荐文章于 2025-11-27 14:26:48 发布
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分类专栏： halcon3d PCL点云处理 深度神经网络 文章标签： 计算机视觉 人工智能 深度学习 MMdetection
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linux_huangyu/article/details/139467510
本文档详细介绍了如何搭建MMdetection的开发环境，包括从GitHub下载代码、安装PyCharm和Anaconda、创建虚拟环境、配置国内PIP源、安装必需的Python包，以及测试CUDA和MMdetection功能。通过遵循这些步骤，可以成功建立用于深度学习目标检测的环境。
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【YOLOV8】1.开发环境搭建
linux_huangyu的博客
06-06 274
(You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙（Joseph Redmon）和阿里-法哈迪（Ali Farhadi）开发。YOLO 于 2015 年推出，因其高速度和高精确度而迅速受到欢迎。2016 年发布的通过纳入批量归一化、锚框和维度集群改进了原始模型。2018 年推出的使用更高效的骨干网络、多锚和空间金字塔池进一步增强了模型的性能。于 2020 年发布，引入了 Mosaic 数据增强、新的无锚检测头和新的损失函数等创新技术。
MMDetection 目标检测 —— 环境搭建和基础使用
Xiao_Ya__的博客
06-21 1188
MMDetection 目标检测 —— 环境搭建和基础使用
mmdetection开发记录
小白的博客
01-24 318
安装mmdetection 检查json文件正确性，运行vis_by_json.py,修改annFile='/data/datasets/BONA_coco/coco/annotations/train.json' 修改imgIds=0 修改img_path= /data/datasets/BONA_coco/coco\ 显示结果正确 返回softteacher,修改soft_teacher_faster_rcnn_r50_caffe_fpn_coco_full_720k.py文件 设置
MMDetection目标检测框架入门指南
gitblog_00255的博客
06-01 487
MMDetection是一个基于PyTorch的开源目标检测工具箱，由OpenMMLab团队开发维护。它提供了丰富的预训练模型和灵活的模块化设计，支持从经典到最前沿的各种目标检测算法。本文将详细介绍如何搭建MMDetection的开发环境，并验证安装是否成功。 ## 环境准备 ### 硬件要求 MMDetection支持在多种硬件环境下运行： - 推荐使用NVIDIA GPU以获得最佳性能 ...
【目标检测】MMDetection专栏之MMDetection入门｜二
深度学习与计算机视觉
03-06 1860
本页提供有关MMDetection用法的基本教程。有关安装说明,请参阅【目标检测】MMDetection专栏之MMDetection安装https://...
MMDetection框架入门教程（二）：快速上手教程
Sual
10-24 2万+
MMDetection框架入门（二）：整体构建流程   本博客基于以下文档和链接内容整理，大家有兴趣可以看看原文。 轻松掌握 MMDetection 整体构建流程(一) 轻松掌握 MMDetection 整体构建流程(二) 1. 算法组件   MMDetection是一个深度学习开源框架，主要是为了解决当前目标检测算法比较复杂，细节比较多，难以复现的问题。目前 MMDetection 已经复现了大部分主流和前沿模型，例如 Faster R-CNN 系列、Mask R-CNN 系列、YOLO
MMDetection框架入门教程（完全版）
热门推荐
Sual
11-14 10万+
  网上MMDetection的教程看似有很多，但感觉都不成系统，看完一圈下来还是不知道MMDetection要怎么用。这里还是推荐直接跟着官方教程，结合源码学习MMDetection，相关链接汇总如下： 官方教程 - MMCV 官方教程 - MMDetection 官方教程 - 不得不知的 MMDetection 学习路线(个人经验版) 西安交大课件 - mmdetection教程(使用篇)   本文会介绍如何在MMDetection中从头开始搭建一套属于自己的算法。前几篇博客算是本人学习过...
3D目标检测框架 MMDetection3D环境搭建 docker篇
黎国溥
09-16 2454
本文介绍如何搭建3D目标检测框架，使用docker快速搭建MMDetection3D的开发环境，实现视觉3D目标检测、点云3D目标检测、多模态3D目标检测等等。需要大家提前安装好docker，并且docker版本>= 19.03。
基于MMdetection框架的目标检测研究-1.环境搭建
图灵追幕者博客录
09-08 1762
瑕疵检测框架MMdetection环境搭建。
浅析mmdetection在windows10系统环境中搭建过程
10-15
- PyCharm：一款流行的Python集成开发环境。 - Git Bash：用于命令行操作和版本控制。 搭建过程包括以下主要步骤： 1. 创建Python环境。使用Anaconda创建一个Python 3.6环境，命名为mmdetection。需要提升Anaconda...
mmdetection_ops.zip
05-03
总的来说，安装和配置MMDetection需要耐心和一定的计算机科学基础，但遵循上述步骤，你应该能够成功在Windows环境下搭建起一个运行CUDA 10.1和Python 3.7的MMDetection环境。在实际操作中，可能会遇到各种问题，如...
快速上手大模型：深度学习11（数据增强、微调、目标检测）
weixin_45728280的博客
11-23 778
本文介绍了深度学习中的三种关键技术：数据增强、微调和目标检测。数据增强部分阐述了翻转、切割、颜色变换等方法，并提供了相关代码实现。微调部分讲解了预训练模型的应用方式，包括冻结层训练和完全微调，并以热狗识别为例演示代码实现。目标检测部分重点介绍了锚框生成、交并比计算和非极大值抑制算法，详细说明了边界框标注和预测的完整流程，并提供了完整的代码示例。这些技术能有效提升模型性能，特别是在数据量有限的情况下。
目标检测YOLO[03]:推理入门
paopao_wu的专栏
11-23 133
本文首先通过生活类比和技术流程解释了AI模型训练与推理的区别：训练是让模型学习知识的过程，需要大量数据和参数调整；推理则是应用所学知识对新数据进行预测。接着介绍了如何使用YOLOv8模型进行目标检测推理，包括代码实现、预测目标类型和不同模型尺寸的选择。文章详细说明了YOLO系列各版本支持的任务类型（目标检测、实例分割、姿态估计等）及其对应的模型文件命名规则，并提供了查看模型任务类型和可预测类别的代码示例。最后指出模型参数越多推理越准确，但计算耗时也更长。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 276
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 810
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
11-25 572
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
信息检索13
2301_80828873的博客
11-26 972
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 749
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
最新发布
Trb201013的博客
11-27 291
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
mmdetection2.训练
03-17
为了成功运行 MMDetection 的模型训练流程，需先完成必要的环境搭建和依赖安装。具体操作如下： 通过 `pip` 工具可以方便地安装所需的 Python 库。首先需要安装 `mmcv-full`，这是 MMDetection 所依赖的核心库之一...
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