mmdetection 训练单类别要注意

最新推荐文章于 2024-10-17 20:25:14 发布
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#深度学习 #pytorch

本文揭示了在进行单类别训练时常见的错误——忽略与其他类别的对比训练，导致keyname error等问题。强调即使是单类别，也需要在训练集中包含其他类别样本，以避免算法出现错误。

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

训练单类别的时候一定要和其他的类别一起训练，即使没有那也得写上几个。如果你选的class_numbers==1的话就等着报错吧，keyname  error好像是这个。所以记住了哦。

mmdetection安装与训练
m0_57084845的博客
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商汤科技（2018 COCO 目标检测挑战赛冠军）和香港中文大学最近开源了一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱mmdetection，支持Faster-RCNN，Mask-RCNN，Fast-RCNN等主流的目标检测框架，后续会加入Cascade-RCNN以及其他一系列目标检测框架。
【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
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使用MMDetection利用自定义数据集进行模型训练、测试、推理
MMDetection——COCO格式数据集显示单类别AP
阿基美德的博客
07-30 2113
问题 COCO格式数据集如何在MMDetection中显示单类别AP 解决方案 1. 进入mmdet/datasets/coco.py 2. 修改363行中的evaluate函数参数：classwise=True 3. iou_thrs可根据自己的情况看是否修改，(输入需是包含float数据的List） def evaluate(self, results, metric='bbox',
【YOLOv3】YOLO3训练自己的单类model
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03-26 1万+
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使用MMDetection3.x训练自定义数据集和类别
MyArrow的专栏
12-15 2255
mmdetection训练自己的数据集和类别
mmdetection从配置到训练
qq_52302919的博客
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mmdetection训练-使用mmdetection训练目标检测算法-支持fasterrcnn+retinanet等算法-项目
最新发布
10-20
值得注意的是，mmdetection不仅仅是一个目标检测算法的实现工具，它还是一个开源项目，拥有活跃的社区和不断更新的算法库。通过该框架，开发者可以在最新的目标检测技术上进行实验，为自己的项目提供最先进的技术...
mmdetection训练单类别数据集
07-28
要使用MMDetection训练单类别数据集，你需要进行以下步骤： 1. 准备数据：首先，你需要准备你的单类别数据集。确保你的数据集包含图像和相应的标注文件，标注文件应该包含每个目标的类别和边界框信息。 2. 修改...
MMdetection训练voc数据集
Maggie's blog
07-22 1332
查看官方的安装文档https//mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/get_started.html#id2。MMdetection支持coco和voc数据集两种格式，也可以自定义数据集。最好使用的是coco格式，我先用的是voc格式，所以介绍一下voc格式。（2）修改模型这里的模型是你需要跑的实验的模型。从git上面下载方法，需要注意最后这个命令。1、安装MMdetection。2、准备voc格式数据集。...
在autodl使用MMdetection训练自己的数据集及训练结果展示
weixin_53622993的博客
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首先，在平台租用实例时，可以在社区镜像中选择mmdetection，这样租用的实例就拥有mmdetection所需要的所有配置。（建议下载点击量第二的那个，第一个使用的是mmcv-full）
20年单类别(One-Class)分类全面综述论文
01-19
本文提供了针对视觉识别的单类别分类OCC的经典统计和基于深度学习的最新方法的全面调研。详细并讨论了现有OCC方法的优缺点，还介绍了OCC的常用数据集和评估指标。单类别分类（One-Class Classification，OCC）是多类别分类的一种特殊情况，其中训练期间观察到的数据来自单个阳性类。
mmdetection 常见问题及错误记录
01-06
1、GPU下出现/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:53: lambda [](int)->auto::operator()(int)->auto: block: [9,0,0], thread: [32,0,0] Assertion `index >= -sizes[i] && index < sizes[i] && index out of bounds` failed.问题 GPU上运行神经网络模型，是使用多线程并行加速的，如果出错，真正的错误信息很容易被cuda的错误信息淹没，所以难以看到错误信息，一般引起问题的原因是
【MMDetection3D实战4】利用mmdet3d进行训练
@bangbang的博客
03-14 3345
MMDetection3D(mmdet3d)和OpenMMlab其他代码库是一样的，在训练的时候需要准备好一个配置文件，在配置文件中定义好所使用的数据模型优化器和一系列参数，对于单GPU我们可以使用启动训练。因为mmdet3d提供了一系列标准的配置文件，通常情况下我们只需要继承这些标准配置文件，然后做一些简单的修改就可以。这些修改包括(数据路径、训练参数相关的修改注意的是，即便我们用的是标准的kitti数据集，在训练前我们还是需要利用mmdet3d提供的工具处理下数据，将零散的标注数据。
yolov5训练单一类别报错
qq_42001765的博客
06-04 5168
Traceback (most recent call last): File "train.py", line 541, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "train.py", line 195, in train assert mlc < nc, 'Label class %g exceeds nc=%g in %s. Possible class labels are 0-%g' % (.
mmdetection多类目标训练查看单类准确率（AP）以及使用模型测试看结果（show）
qq_44442727的博客
07-23 1万+
本文主要是个人笔记，以后便于查询，也供借鉴。通常我们在mmdetection平台上就训练一类目标，训练过程中每跑完一个epoch就可以查看到该目标的0.5，0.75等阈值下的准确率，还有一个整体的mAP。但是，当你跑多类目标时，多个目标一起训练怎么看单类的准确率？mmdetection默认的设置是多类目标一起训练时，打印整体的准确率，如果要在训练和测试的时候查看单类的准确率，可以如下操作（以下操作的前提是已经训练起来了，相关多类训练的多类配置文件修改好了）： 在mmdetection/mmdet/datas
mmdetection训练自己的数据并评估mAP
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洪流之源
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用mmdetection做目标检测的训练还是比较简单的，但是目前代码尚不稳定，其中也有很多的坑，下面简单讲解一下如何用mmdetetection在VOC的数据集上进行模型的训练，算是对mmdetection的简单入门。 1. 制作VOC数据集 mmdetection支持VOC和COCO标注格式的数据集，本次我们使用VOC2007格式数据集，我这里数据集已经制作好了，目录如下： ├── D...
Deep learning下的单类别分类器应用
KAMITA的博客
11-29 5945
单类别分类是什么 单类别分类(One class classification)要做的就是一个二叉分类器，只不过它分出来的结果只有两类：要么是这个类，要么不是这个类。很简单的分类模型。 图片上单类别分类的问题 在这里我们单纯讨论图片的分类问题。如果用简单的224*224的图片做输入，需要分类的唯独就太大了，会导致计算资源消耗很大。 解决办法 使用CNN做特征提取，使用提取出来的特征做用现有的单类别...
LabelImg下载链接，exe文件，无需编译直接运行
weixin_42912072的博客
08-31 2392
http://tzutalin.github.io/labelImg/
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