OpenMMLab AI实战营 第7课 MMSegmentation代码教学

MMSegmentation代码实战：预训练模型与语义分割
最新推荐文章于 2025-12-04 23:20:43 发布
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#计算机视觉 #语义分割

本教程介绍了如何使用MMSegmentation代码库进行语义分割模型的训练和推理。通过提供的链接，读者可以访问GitHub资源，学习配置环境，应用预训练模型，并在自己的数据集上进行模型训练。此外，还涉及了使用PythonAPI和Kaggle代码的实战指导。

第7课 MMSegmentation代码教学

mmsegmentation代码库：https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation以及教程git：https://github.com/TommyZihao/MMSegmentation_Tutorials/tree/main/20230206。

  • 安装配置环境
  • 使用预训练模型进行推理
    • 命令行
    • python api
    • 视频
  • 在自己的数据集上训练语义分割模型
  • Kaggle代码实战
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 七 课 MMSegmentation
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02-11 1457
OpenMMLabAI实战营第7课！语义分割是目标检测和图像分类的进阶工作，它在像素级别给图像内容做标注，把图片中不同的物体分割开。本次课程7 MMSegmentation 代码教学_哔哩哔哩_bilibili会带大家学习语义分割工具箱 MMSegmentation！MMSegmentation 可以在 Linux、Windows 和 MacOS 上运行。它需要 Python 3.6 以上，CUDA 9.2 以上和 PyTorch 1.3 以上。
MMSegmentation 代码实践——OpenMMLab第七讲
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MMSegmentation代码实践
mmsegmentation模型生成代码解析
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这期总结一下mmsegmentation的搭建网络的方法。 ...
【OpenMMLab AI实战训练营 学习笔记DAY（七）-- MMSegmentation框架介绍及代码讲解】
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06-18 1023
主要是对第五、六次实战营的内容进行展示，包括了目标检测代码的粗略内容以及语义分割的详细基础知识介绍。
OpenMMlab AI实战营第七期培训
weixin_52836217的博客
06-18 824
主要是对第六次课语义分割部分的代码实战进行分析，包括了一些代码步骤以及数据集获取。
【OpenMMLab AI实战营第二期】二十分钟入门OpenMMLab笔记
JeffDing
06-01 942
OpenMMLabAI实战营第二期第一课笔记
OpenMMLab AI实战营 第七课笔记
CodeInLinXu
02-11 462
OpenMMLab AI实战营 第七课笔记 目录OpenMMLab AI实战营 第七课笔记import os import numpy as np from PIL import Image import os.path as osp from tqdm import tqdm import mmcv import mmengine import matplotlib.pyplot a...
OpenMMLab-AI实战营第一课学习笔记
qq_44798533的博客
06-01 776
本文不仅仅是对视频内容的总结，还包含了我与OpenMMLab的故事（以一个研究生的视角）。深度学习的发展可以追溯到20世纪50年代的感知机模型，但是由于其限制和性能问题，深度学习的发展一度停滞。直到20世纪80年代，反向传播算法的提出使得深度学习重新焕发生机。但是，由于计算能力和数据量的限制，深度学习的应用仍然受到很大的限制。随着计算机性能和数据量的快速增长，深度学习在21世纪初开始进入快速发展期。
【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
06-05 975
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 实战营打卡 - 第 六 课 语义分割
qq_53589322的博客
02-10 1452
OpenMMLab AI实战营第六课！语义分割是目标检测和图像分类的进阶工作，它在像素级别给图像内容做标注，把图片中不同的物体分割开。语义分割就是把一个图像上所有像素都把它归类进行分类，从宏观上来看就是抠图的效果。所以表面上来看，它是图像分割，但本质上是像素密度的图像分类。任务：将图像按照物体的类别分割成不同的区域等价于：对每个像素进行分类代码库： https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation。
YOLO v11的学习记录（八） 使用自定义数据从头训练一个目标检测的模型
xulibo5828的博客
12-04 714
imags目录下保存图片，按照用途的不同又分为train（训练集）、var（验证集）和test（测试集），labels目录下保存与images目录下图片文件的同名txt文件，dataset.yaml是训练配置文件。model=yolo11n.yaml：使用的基础模型是 YOLOv11版本（yolo11n），但是不用它的预训练权重（从头训练），如果使用预训练权重，将该段指令改为：model=yolo11n.pt。当小批次运行成功后，修改和优化训练参数，进行正式训练。batch=16：每批处理 16 张图像。
基于检测变换器的无源目标检测
AI浩
12-01 829
在本节中，我们概述了我们的问题设置、基于Mean Teacher的SFOD架构及其更新机制，以及FRANCK的关键组件。CMMB利用伪标签诱导的二分匹配构建类间记忆库进行对比学习，增强特征区分度。OSSR通过基于查询融合的目标性得分分配动态的实例级损失权重来缓解类别不平衡。UQFD通过不确定性加权的、目标性引导的特征蒸馏改进知识迁移。最后，我们介绍了总体训练损失和DTUI，它通过动态调整EMA更新间隔来增强Mean Teacher的鲁棒性。
计算机中的图像是什么？
木梓油
12-01 652
图像处理和“理解”是计算机视觉（Computer Vision）的核心领域。理解图像如何被表示，是第一步也是最关键的一步。所有图像都是“数据”，以某种数据结构被存储和处理的一组组数字。根据表示方式的不同，图像可以分为位图和矢量图两大类。可以把位图想象成一幅巨大的“十字绣”或“乐高拼图”，每一格都有自己的颜色。图像的分辨率描述的就是像素的排列方式，即图像的宽度和高度分别有多少个像素点。 分辨率 = 图像宽度（像素） × 图像高度（像素） 比如 1920 × 1080， 表示图像宽 1920 像素、高 1080
计算机视觉·MaskFormer
2301_80132162的博客
11-30 330
借助了的核心思想，不过将原本的目标检测任务迁移到了语义分割和全景分割领域。
AI训练（目标检测：yolov8）
最新发布
weixin_48036026的博客
12-04 228
本文介绍 YOLOv8 目标检测项目实操全流程：含虚拟环境创建、PyCharm 配置及依赖安装，明确项目目录结构，给出模型预测、训练、验证、测试的终端命令。重点解析训练结果，包括最优与末次训练权重文件，results.png 中各类损失、精度、召回率、mAP 等指标含义，以及数据明细和标签分布，同时提及过拟合、样本不均衡等问题的应对思路，为项目实操与结果分析提供指导。
Java 实现图片清晰化（锐化处理）
qq_27246521的博客
12-01 120
使用「拉普拉斯核（5 为中心权重）」，既增强人脸边缘（如轮廓、眼睛、嘴巴），又不会过度失真（避免影响识别精度）。：直接复制原图边界像素，避免锐化后出现黑边（黑边会干扰人脸识别模型）。格式，去除透明通道（大多数人脸识别系统不支持带透明通道的图片）。方法中添加文件夹遍历逻辑，循环调用。如果需要处理批量图片，可在。
LMM-Det：让大型多模态模型在目标检测中脱颖而出
AI浩
12-01 1314
大型多模态模型因其在多模态理解、推理和上下文学习等方面的卓越能力，在人工智能研究和工业界引起了广泛的关注和兴趣。虽然 LMM 在图像描述、视觉问答和视觉定位等多模态任务上已展现出有前景的结果，但其目标检测能力与专业检测器相比仍存在显著差距。为弥补这一差距，我们摒弃了将重型检测器与 LMM 集成的传统方法，提出了 LMM-Det，这是一种简单而有效的方法，它利用大型多模态模型进行纯目标检测，而无需依赖专门的检测模块。
计算机视觉·DETR
2301_80132162的博客
11-30 296
由于N的数量肯定是大于图像中真实锚框的数量和标签集M，因此作者引入了一个No Object作为新的标签集。，这N个锚框经过FFN分别得到分类结果和锚框坐标。这些query向量首先经过自注意力进行交互。总损失：N个分类损失，M个锚框和GIoU损失。DETR设计了N个可以学习的query。就像NMS一样，作者需要减少锚框的数量。首先通过CNN+1x1卷积得到特征图，，N的数量大于图像中实际存在的数量。，其中N=100，表示查询的数量。得到生成的锚框与真实锚框之间的。，就是一个关系矩阵C。
人工智能实战教学课件与代码详解
本资源包《人工智能实战与应用课件与代码.zip》是一套系统化、结构清晰的人工智能学习资料，涵盖从基础知识到高级应用的完整学习路径。其标题明确指出这是一门“实战与应用”导向的课程，强调理论与实践相结合，适合...
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