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RSS订阅原创 Detectron2 输出计算量和参数量
本文介绍了一个用于分析Mask R-CNN模型计算量和参数的Python脚本。该脚本使用Detectron2框架，通过加载模型配置文件，构建模型后计算其FLOPs（浮点运算数）和参数量。分析过程在CPU模式下进行，避免GPU干扰，并生成模型各模块的详细计算量分布报告。脚本可帮助开发者评估模型复杂度，为优化提供依据，只需替换配置文件路径即可对不同Mask R-CNN配置进行分析。
2025-07-24 16:59:04
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原创 Detectron2 实例分割
本文介绍了在AutoDL服务器上训练SOLOv2模型的完整流程，主要包括：1）环境配置（Detectron2框架安装、CUDA 11.3适配及代码修改）；2）数据集处理（YOLO格式转COCO格式的详细转换方法）；3）模型训练配置（包含路径设置、参数调整等关键步骤）。作者特别强调了4090显卡的CUDA版本适配问题，并提供了针对性的ml_nms.cu文件修改方案，以及从YOLO到COCO格式的完整数据转换代码。最后给出了训练配置文件的关键参数设置和输出路径注意事项。
2025-07-23 21:41:14
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空空如也
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