Ghlerrix的博客

目标检测数据集可视化，支持COCO和VOC。

训练出现nan在使用MMDetection训练模型时，发现打印信息中出现了很多nan。现象是，loss在正常训练下降的过程中，突然变为nan。梯度裁减在模型配置中加上grad_clip:optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2))降低学习率如果添加了梯度裁剪依旧出现梯度爆炸的问题。那么可以考虑降低学...

自动从训练结果中获取最高的mAP所对应的epoch。<code>import jsonimport os''':param work_dir 训练结果目录:return 最好的map对应的epoch路径'''def getBestEpoch(work_dir): global maxEpoch fileList = os.listdir(work_di...

发现直接使用`matplotlib`绘制曲线在修改图片上一些细节是比较麻烦，因此我决定使用Excel来绘制PR曲线

目录目标检测数据集分析图片数量、标注框数量、类别信息所有图片宽度和高度的散点图所有标注框宽度和高度的散点图标注框宽度和高度之比每一类的标注框数量每一类图片数量每一张图片上的标注框数量不同尺寸的图片数量每一类标注框的宽度高度散点图使用方法InstallUsageExample目标检测数据集分析平时我们经常需要对我们的数据集进行各种分析，以便我们找到更好的提高方式。所以我将我平时分析数据集的一些方法打包发布在了Github上，分享给大家，有什么错误和意见，请多多指教！项目地址图片数量、标注框数量、类别信