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MMDetection框架入门教程（完全版）
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...原创 2021-11-14 23:27:12 · 96868 阅读 · 33 评论 -
MMDetection框架入门教程（五）：Runner和Hook详细解析
上一篇博客对配置文件进行了详细介绍，本篇博客将对MMDetection中的Hook机制进行介绍。本文主要是对下面内容的总结和梳理。知乎 - 轻松掌握MMDetection整体构建流程(二)知乎 - MMCV核心组件分析(六)：Hook知乎 - 目标检测(MMDetection)-HOOK机制B站 - OpenMMLab开源工具使用教学(一)1. 什么是Hook MMDetection对网络模型、训练流程、测试流程都进行了高度封装，用户只能通过配置文件干预框架内部的运行流程。...原创 2021-11-10 23:08:35 · 12242 阅读 · 4 评论 -
MMDetection框架入门教程（四）：注册机制详解
上一篇博客对MMDetection中的配置文件进行了介绍，其中提到，我们在配置文件中配置到模型、数据集、训练策略等后，通过Config类可以将配置文件中的参数信息以字典的形式进行管理，然后MMDetection框架就会对其自动进行解析，帮助我们构建整个算法流程。MMDetection使用注册机制来实现从配置参数到算法模块的构建。 本篇博客将从源码出发，对MMCV中的注册机制进行详细介绍。官方文档 - MMCV官方知乎 - MMCV 核心组件分析(五): Registry1. 注册器...原创 2021-11-09 01:12:43 · 7508 阅读 · 11 评论 -
MMDetection框架入门教程（三）：配置文件详细解析
在上一篇博客中提到，MMDetection搭建训练算法只需要3个步骤：1) 准备数据集 2) 编写配置文件 3) 执行train.py文件开始训练。但上篇博客只是很简略的介绍了一下大体流程，本文将从源码角度剖析配置文件构建机制，主要参考的是官方说明文档（不得不说网上那么多教程，最终发现最好的还是官方文档）。官方说明文档 - MMCV官方说明文档 - MMDetection知乎官方 - MMCV核心组件分析(四)：Config1. 文件结构 MMDetection已经实现的配置...原创 2021-11-07 17:37:23 · 12135 阅读 · 3 评论 -
nuScenes 3D目标检测数据集解析（完整版附python代码）
NuScenes 3D目标检测数据集解析 最近在用NuScenes 3D目标检测数据集，可能由于官方提供了解析工具包nuscenes-devkit，绝大多数博客只介绍了如何使用工具包进行数据解析和可视化，对于数据解析的内部逻辑就不是很关注了。 我本来是想搜寻一下nuScenes内部如何进行坐标系转换的，但无奈大家都只点到为止，这里只好自己根据源码进行整理。本文内容基本都来自官网以及官方工具包源码的梳理总结，nuScenes论文本身没有什么干货，就是吹了一下这个数据集有多厉害。[官网] NuSc原创 2021-11-02 00:59:39 · 28956 阅读 · 54 评论 -
TensorFlow的reduce_sum()函数
日期：2017.5.20导师让下周二之前用TensorFlow把MNIST跑通，今天看源码碰到这么一行，发现TensorFlow里面的求和函数和其他语言差别挺大，便记录下来。import tensorflow as tf...# 交叉熵评估代价cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indice原创 2017-05-20 09:24:53 · 56216 阅读 · 3 评论 -
TensorFlow的一些基本概念
本篇要点：1. TensorFlow框架的总体认识2. graph的概念3. tensor的概念4. session的概念5. 占位符和feed原创 2017-05-20 21:55:16 · 2584 阅读 · 0 评论 -
基于TensorFlow的Cats vs. Dogs（猫狗大战）实现和详解（1）
2017.5.29 猫狗大战，tensorflow实现，超详细讲解原创 2017-05-29 15:33:48 · 75007 阅读 · 109 评论 -
基于TensorFlow的Cats vs. Dogs（猫狗大战）实现和详解（2）
2. 卷积神经网络模型的构造——model.py 关于神经网络模型不想说太多，视频中使用的模型是仿照TensorFlow的官方例程cifar-10的网络结构来写的。就是两个卷积层（每个卷积层后加一个池化层），两个全连接层，最后一个softmax输出分类结果。import tensorflow as tfdef inference(images, batch_size, n_cla...原创 2017-06-01 14:29:28 · 24239 阅读 · 124 评论 -
MMDetection框架入门教程（二）：快速上手教程
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原创 2021-10-24 13:23:43 · 29216 阅读 · 15 评论 -
MMDetection框架入门教程（一）：Anaconda3下的安装教程（mmdet+mmdet3d）
MMDetection/3D框架入门（一）：Anaconda3下的安装教程 本博客基于下列文档整理得到，有兴趣的同学可以直接阅读原文。GitHub - MMDetectionGitHub - MMCVGitHub - MmDetection3D官方说明文档 - MMDetection官方说明文档 - MMDetection3DStep1: Anaconda虚拟环境搭建 打开Anaconda Prompt，创建一个新的虚拟环境：conda create -n mmdetla原创 2021-10-24 00:35:48 · 23201 阅读 · 13 评论 -
KITTI 3D目标检测数据集解析（完整版）
KITTI官网Vision meets Robotics: The KITTI Dataset1. KITTI数据集概述1.1 传感器配置 由于彩色相机成像过程中的拜耳阵列(Bayer Pattern)插值处理过程，彩色图像分辨率较低，而且对于光照敏感性不高，所以采集车配备了两组双目相机，一组灰度的，一组彩色的。个人猜测为了增加相机的水平视场角，每个相机镜头前又各安装了一个光学镜头。 传感器类型 详细信息 灰度相机 2台140像素的PointGray..原创 2021-07-24 20:32:24 · 44380 阅读 · 18 评论