OpenMMLab AI实战营 第5课 MMDetection 代码教学

最新推荐文章于 2025-05-26 16:38:55 发布
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文章标签： 人工智能 目标检测 深度学习
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本教程详细讲解了MMDetection框架的使用，包括环境配置、模型结构、数据集准备、训练策略和配置文件的修改。通过选择基础模型，下载预训练权重，调整学习率和训练轮次，可以对模型进行微调以适应特定任务。同时，文章介绍了COCO数据集的结构和YOLOv3的相关知识。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

第5课 MMDetection 代码教学

  • MMDetection简介
  • MMDetection环境搭建
  • 配置文件
    • 模型结构
    • 数据集
    • 训练策略
    • 运行时环境配置
    • 一些辅助功能
  • MMDetection代码库结构
  • MMDetection配置文件的运作方式
  • 训练自己的模型
    • 微调
      • 降低学习率
    • 具体到MMDetection中
      • 选择一个基础模型，下载对应的配置文件和预训练模型参数文件
      • 将数据整理成MMDetection支持的格式
      • 修改配置文件
        • 数据路径
        • 分类头
        • 加载预训练模型
        • 修改优化器配置
          • 学习率
          • 训练轮次
  • COCO数据集介绍
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  • YOLOv3
【开放词汇检测】基于MMDetection的MM-Grounding-DINO实战
m0_47867638的博客
09-13 3763
基础环境：Ubuntu 22.04、CUDA 11.7Grounding-DINO 是一种先进的开放集检测模型，能够处理包括开放词汇检测（OVD）、短语定位（PG）和指代表达式理解（REC）在内的多种视觉任务。由于其有效性，Grounding-DINO 已被广泛采用为各种下游应用的主流架构。然而，尽管它意义重大，但由于训练代码的不可用性，原始的 Grounding-DINO 模型缺乏全面的公共技术细节。
关于mmdet
nideccy的博客
02-08 216
MMDetection
OpenMMLab-AI实战营第二期——4-2.MMDetection代码课
啷个哩个啷
06-11 1655
MMDetection 支持了各种不同的检测任务，包括目标检测，实例分割，全景分割，以及半监督目标检测。检测是分割的基础，所以它也包含了很多分割任务，和MMSegmentation的区别是：目前，支持的分割任务为语义分割中支持了实例分割和全景分割。超详细！带你轻松掌握 MMSegmentation 整体构建流程语义分割的应用：①自动驾驶；②遥感图像分析；③医学图像分析。所以可以理解为专门为了这三个垂直方向把语义分割方向的模型单独列出来了这个库主要是面向3D的，感觉重点在点云数据上，
OpenMMLab AI 实战第五课笔记——MMDetection代码教学
weixin_47951454的博客
02-08 421
OpenMMLab AI 实战第五课笔记——MMDetection代码教学，本博客图均来源于OpenMMLab Camp AI实战营ppt教程。
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 五 课 MMDetection
qq_53589322的博客
02-08 1191
OpenMMLab AI实战营打卡第5课！最热门的目标检测工具箱 MMDetection 来啦！本节课为如何使用 MMDetection 训练自己的模型！
OpenMMLab AI实战营第二期笔记 MMDetection代码课笔记
weixin_44910571的博客
06-09 237
主要用于通用检测（包括目标检测、实例分割、全景分割等）任务的模型算法框架。
OpenMMlab AI实战营第一期培训
weixin_52836217的博客
03-21 853
OpenMMlab AI实战营培训笔记，内容包括了计算机视觉领域常见的：图像分类，目标检测，语义分割的知识。
【OpenMMLab AI实战营二期笔记】第七天 MMDetection代码课
qq_41776136的博客
06-10 503
本教程采用 RTMDet 进行演示，在开始自定义配置文件前，先来了解下 RTMDet 算法。其模型架构图如上所示。RTMDet 是一个高性能低延时的检测算法，目前已经实现了目标检测、实例分割和旋转框检测任务。为了获得更高效的模型架构，MMDetection 探索了一种具有骨干和 Neck 兼容容量的架构，由一个基本的构建块构成，其中包含大核深度卷积。MMDetection 进一步在动态标签分配中计算匹配成本时引入软标签，以提高准确性。
【OpenMMLab AI实战营第二期】MMDetection安装与使用
JeffDing
06-08 926
MMDetection 是一个目标检测工具箱，包含了丰富的目标检测、实例分割、全景分割算法以及相关的组件和模块，下面是它的整体框架：MMDetection 由 7 个主要部分组成，apis、structures、datasets、models、engine、evaluation 和 visualization。apis 为模型推理提供高级 API。structures 提供 bbox、mask 和 DetDataSample 等数据结构。
OpenMMLab-AI实战营第二期——4-1.目标检测与MMDetection
啷个哩个啷
06-10 2071
定位+分类DPM：Deformable Part Model，可形变组件模型，于2008年提出，并发表了一系列的cvpr，NIPS。并且还拿下了2010年，PASCAL VOC的“终身成就奖”DPM用到了HOG的东西，是用传统算法做的。详见：优快云博客-DPM（Deformable Part Model）原理详解博客园博客-关于DPM(Deformable Part Model)算法中模型可视化的解释，算法提出者使用的是matlab写得源码。
【七班】MMPose代码实践与耳朵穴位数据集实战【OpenMMLab AI实战营第二期Day3+作业1】
chenghong1的专栏
06-05 818
但是Linux操作系统操作中是有问题的，!wget https://zihao-openmmlab.obs.cn-east-3.myhuaweicloud.com/20220716-mmclassification/dataset/SimHei.ttf -O /environment/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf/SimHei.ttf中，下载的文件似乎有问题无法生效，且下载路径不准确，
OpenMMLab AI 实战营第二期 - 从零到一系统入门计算机视觉（一）OpenMMLab概览&CV视觉任务介绍
fzd6666的博客
06-01 267
OpenMMLab AI 实战营第二期 - 从零到一系统入门计算机视觉（一）OpenMMLab概览&CV视觉任务介绍
OPenmmlab实战营学习笔记——（一）
weixin_51328489的博客
02-02 248
实战营第一课内容
【MMDetection系列 - 2】MMDetection使用自定义数据集训练、测试已有模型
Fate_serendipity的博客
04-16 2750
使用MMDetection利用自定义数据集进行模型训练、测试、推理
阿里开源 CosyVoice2：打造 TTS 文本转语音实战应用
蜗牛的博客
05-23 1822
阿里通义实验室推出的音频基座大模型 FunAudioLLM 包含 SenseVoice 和 CosyVoice 两大模型。CosyVoice 2.0 在多语言支持、超低延迟、高精度、强稳定性和自然体验方面均有显著提升。它支持中文、英文、日文、韩文及多种中文方言，并实现了跨语言和混合语言的语音克隆。CosyVoice 2.0 集成了离线和流式建模技术，首包合成延迟低至150毫秒，发音错误率减少了30%到50%，并在基准测试中达到了最低字符错误率。
YOLO12改进-Backbone-引入Swin Transformer替换backbone
qq_64693987的博客
05-23 1539
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）和Transformer架构分别在不同任务中取得了显著成功。受Transformer在自然语言处理中的启发，研究人员将其应用于视觉任务，但面临计算复杂度高等挑战。SwinTransformer通过引入滑动窗口机制和层次化设计，有效降低了计算复杂度，同时保持了Transformer的建模能力。改进后的SwinTransformer结合了移位窗口自注意力和相对位置偏差，进一步提升了模型性能。此外，SwinTransformer与YOLOv12的结合，通过层次化特征图和移
Prompt Tuning：优化提示调优全攻略
最新发布
ZJQ的博客
05-26 418
Prompt Tuning（提示调优）是一种通过优化提示词来调整预训练语言模型行为的技术。主要变体包括：Prefix Tuning（添加可训练前缀向量）、Hard-Prompt Tuning（直接使用自然语言提示）、Soft-Prompt Tuning（学习通用提示向量）、Prompt Ensemble（多提示集成）和Auto-Prompt（自动搜索最优提示）。其中Hard-Prompt Tuning最为直观，可通过自然语言指令（如"这段文字的情感是积极的"）引导模型输出。代码示例展示了
一、OpenCV的基本操作
qq_48904748的博客
05-23 646
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，包含多个模块，如图像处理、视频分析、机器学习等。基础操作包括图像的IO操作、绘制几何图形、获取和修改像素点、获取图像属性、图像通道的拆分与合并以及色彩空间的转换。此外，OpenCV还支持图像的算术操作，如图像的加法和混合，这些操作可以用于图像增强和合成。通过这些功能，OpenCV能够处理各种图像处理任务，为计算机视觉应用提供强大的支持。
React笔记-Ant Design X样本间对接智谱AI
IT1995的博客
05-26 648
本文介绍了如何将AntDesignX样本间对接智谱AI的API接口。主要步骤包括：1）搭建AntDesignX样本间；2）获取智谱AI的API接入信息；3）修改代码中的请求配置，设置基础URL、API密钥和模型参数；4）调整请求处理逻辑，实现流式响应处理和数据拼接。关键点在于正确配置请求参数和实现流式数据的实时更新，最终完成与智谱AI的对接。
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