W1995S的博客

本文章从源码入手，详细的剖析 MMDetection 的训练细节。理解它是如何实现通用，灵活的训练的。MMDetection 支持单机单卡、多卡训练。而且对于训练部分的代码和模型、数据集的代码的耦合性极低。真正实现了支持各种训练模式、各种模型和数据集的通用训练模板。一、tools/train.pytools/train.py 是单机单卡训练时需要运行的文件，其主要使用方法为：python tools/train.py ${CONFIG_FILE} [optional arguments]如果为

以下代码亲测可用自建test.py：# coding=utf-8import mmcvfrom mmdet.apis import init_detectorfrom mmdet.apis import inference_detectorfrom mmdet.apis import show_result_pyplot# from mmdet.models.detectors.base import BaseDetector# 模型配置文件config_file = '/home/c

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1906.07155.pdf源码地址：https://github.com/open-mmlab/mmdetection2019年收集于cs.CV的论文《MMDetection: Open MMLab Detection Toolbox and Benchmark》介绍了具集MMDetection，该工具集支持物体检测，实例分割，它基于2018年COCO挑战赛冠军队MMDet的代码，程序由Pytorch编写，不仅提供了代码，还提供编译好的模型。论文偏

无法import show_result的问题MMDetection教程，我们可以发现很多教程都有这样一句：from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result在2020年4月29号的commit #e8117f0中，这个show_result(img, result, class_names, ...)方法被从该模块中重构掉了（因为与mmdet/models/detectors/base.py中BaseDete

a

https://github.com/open-mmlab/mmdetection新闻：我们在ArXiv上发布了技术报告。文档：https://mmdetection.readthedocs.io/IntroductionMMDetection是基于PyTorch的开源对象检测工具箱。 它是OpenMMLab项目的一部分。master分支可与PyTorch 1.3+一起使用。 旧的v1.x分支可与PyTorch 1.1至1.4一起使用，但强烈建议使用v2.0，以实现更快的速度，更高的性能，更好.