Detectron2篇之测试框架效果

Detectron2实战：快速上手与实例分割
最新推荐文章于 2024-06-12 13:25:54 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-12 13:25:54 发布 · 699 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #深度学习 #人工智能 #机器学习

本文详细介绍了如何使用Detectron2进行图片的实例分割与语义分割，包括配置文件的解读、模型权重的加载以及如何运行demo进行图片处理。此外，还提供了在Colab上运行代码的建议。

Detectron2篇之测试框架效果

在上一篇博客中已经介绍了如何安装，不明白的小伙伴可以再去看看官方文档

demo测试

Detectron2中给出了一个demo让我们使用，下面结合官方文档我来说明一下要如何使用

在这里插入图片描述
从这里可以看到详细的介绍

调用demo进行图片处理

下面先进行最简单的部分，调用demo进行图片处理

在这里插入图片描述
这里提供一张图片进行测试（图片来源于网络）：
在这里插入图片描述
我们cd到demo文件夹之后打开cmd输入这些内容：
这是我的demo文件夹
在这里插入图片描述

python demo.py --config-file ../configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml  --input input.jpg --output . --opts MODEL.WEIGHTS detectron2://COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_5
最低0.47元/天 解锁文章
detectron2训练自己的数据集：批量测试图片
qq_41413211的博客
09-27 578
【代码】detectron2训练自己的数据集：批量测试图片。
detectron2：训练过程
weixin_44768052的博客
07-21 1477
DefaultTrainer从config初始化，包含了一些允许用户自定义的更加标准化的操作，比如优化器的选择、学习率的规划、记录日志、保存模型、评测模型等。1.SimpleTrainer提供了最简单的单损失，单优化器，单数据集的训练循环，没有其它的任何功能（包括保存，记录等），这些功能可以通过hook来实现。,这个函数其实就是平常我们在编写训练过程的代码，例如读数据，训练模型，获取损失值，求导数，反向梯度更新等,只不过在这个类里面没有定义。，用来处理训练之前、之后需要准备、收尾的工作。...
detectron2效果图阈值设置
weixin_44516301的博客
04-02 913
2重写from detectron2.utils.visualizer import Visualizer。detectron2默认打印所有的预测结果，有时为了效果，要设置阈值，操作如下。
detectron2详细使用方法
weixin_43489950的博客
04-07 2368
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/11677086.html
detectron2是什么
weixin_42590539的博客
02-11 950
detectron2 是一个用于图像检测和分割的开源框架。它是由脸书研究实验室开发的，建立在 PyTorch 框架之上，旨在提供现代化的、快速的、灵活的工具，帮助研究人员和工程师构建和部署图像检测系统。detectron2 包含了许多已经在各种比赛和实际应用中得到验证的算法，并提供了丰富的文档、示例代码以及 API 参考文档。 ...
detectron2的安装和测试
sophia_xw的博客
10-15 2万+
detection的安装和inference测试 安装方式1 Python >= 3.6 在anaconda中构建新环境， conda create -n xinwen python=3.6 conda activate xinwen PyTorch 1.3 【报错安装】 也是官网给出的安装方式 conda install pytorch=1.3 torchvision cudat...
【Detectron2】使用 Detectron2 训练基于 coco 数据集的目标检测网络
呆呆的猫的博客
06-15 1万+
用 Detectron2 训练基于 coco 数据集的目标检测网络
Detectron2训练自己的数据集（较详细）
热门推荐
丑小鸭
06-15 3万+
上篇文章讲了如何在Centos7上配置Detectron2的环境查看，这里讲下如何训练自己的数据集，主要是针对目标检测。 在GETTING_STARTED.md官方文档里写了，官方提供了一个教程去将如何训练自己的数据集，但是网址进入，我这边没有访问成功，所以只能自行百度了，好在有好心的博主。 如何训练自己的数据集呢？ 1 需要将自己的数据集转为COCO格式，具体的转换代码，可以参考这个github很详细，足够让您的数据集进行转换了。 2 将数据集注册到Detectron2中，说起来很高大上，其实就是将
Detectron2训练自己的目标检测数据集
weixin_43229348的博客
09-08 4801
本教程实现使用Detectron2库训练自定义目标检测器。值得注意的是，Detectron2库远不止目标检测，它支持语义分割、关键点检测、掩码和稠密估计。 我们将介绍在自定义对象上训练Detectron2所需的步骤。我们使用公共血细胞检测数据集。 为了训练我们的检测器，我们采取以下步骤: 获取Detectron2的Docker镜像，并创建自己的容器 可视化Detectron2的训练数据 编写我们的Detectron2训练配置 运行Detectron2训练 评估Detectron2性能 在测试图像上运行De
Detectron2 开始训练 | 八
TensorFlowNews
05-23 1297
作者|facebookresearch 编译|Flin 来源|Github 训练 从前面的教程中,你现在可能已经有了一个自定义模型和数据加载器。 你可以自由创建自己的优化器,并编写训练逻辑：使用PyTorch通常很容易,并且使研究人员可以看到整个训练逻辑更清晰并具有完全控制权。 tools/plain_train_net.py中提供了一个这样的示例。 (tools/plain_train_net.py:https://github.com/facebookresearch/detectron2/blob/m
Detectron-maskrcnn 训练自己的数据集
10-31
Detectron-maskrcnn 训练自己的数据集 数据集为Labelme标注json格式
DETR.detectron2:基于detectron2的DETR实现
04-13
基于cvpods的DETR DETR.detectron2已被弃用。 请查看我们基于新实现，该实现更加用户友好。 指示 从安装cvpods cd detr.res50.c5.coco.multiscale.150e.bs16 pods_train --num-gpus 8 结果 配置 可可AP 纸 检查站 detr.res50.c5.coco.multiscale.150e.bs16 38.8不带RC 带RC的39.5 “ RC ”是指RandomCrop，它为纸张带来了1％的AP改善。
Python-开源目标检测框架Detectron的PyTorch实现
08-11
Detectron的pytorch实现。 从零开始训练并可用直接从预训练的Detectron权重推断。
detectron2训练自己的数据集
传统图像处理，深度学习，目标检测（分类，检测，分割），多目标追踪，部署等
11-25 1万+
关于detectron2的代码跑通过程
Detectron2训练自己数据
heroacool的专栏
01-02 615
顺利安装了pytorch1.7，也能够运行detectron2的inference 的demo了。 现在要训练自己的数据。 参考资料 https://zhuanlan.zhihu.com/p/88139849 有源码 https://www.pythonf.cn/read/116630 待验证
【基于detectron2训练数据集】
最新发布
ruotianxia的博客
06-12 705
【代码】【基于detectron2训练数据集】
[Detectron2]使用Detectron2/AdelaiDet训练自己的数据集
Ah丶Weii
10-10 9206
使用配置参数，直接集成进detectron2/detectron2/configs/使用Detectron2/AdelaiDet训练自己的数据集。 AdelaiDet可以算是Detectron2的一个扩展包，基本和Detectron2类似。 buildin.py buildin
ubuntu系统 detectron2训练自己的数据库
gu891221的博客
04-22 1188
@ detectron2训练自己的数据库 注册自己的数据集 detectron2官网地址 https://github.com/facebookresearch/detectron2。安装及环境配置参考官方文档或者其他博客，此处不在赘述，主要描述训练自己数据集的过程。本文使用的数据集为visdrone2018，在训练数据集之前需要将数据集转换为coco格式的json数据集。 方法1 from de...
零基础视角----学习detectron2如何训练自己数据集
weixin_44881441的博客
11-16 6210
前言：关于VOC数据集 下面以VOC 2007为例分析一下里面数据集格式： ├── Annotations 进行 detection 任务时的标签文件，xml 形式，文件名与图片名一 一对应 ├── ImageSets 包含三个子文件夹 Layout、Main、Segmentation，其中 Main 存放的是分类和检测的数据集分割文件 ├── JPEGImages 存放 .jpg 格式的图片文件 ├── SegmentationClass 存放按照 class 分割的图片 └── Segmentatio
Detectron2深度学习目标检测框架详解
标题中的“Detectron2：Detectron21”可能是对 Detectron2 框架的某种误写或版本编号误解，实际上官方并未发布名为 “Detectron21” 的独立版本，因此可以理解为该资源聚焦于 Detectron2 的核心功能与应用实践。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值