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MMDetection 简单教程之配置文件（MMDetection3D也可从此开始学习）
去年打比赛期间，深入学习了mmdetection框架，今年有个项目着急看效果，在A100服务器上重新安装了mm，发现已经是3.X版本了，改动了一些函数，故重新记录一下。
MMDetection中使用Wandb。
即可，一般情况下不调用，④--gpus要使用的gpu数量⑤--gpu-dis要使用的gpus的id这两个参数，仅适用于非分布式训练，如果多卡训练时，需要调用，选择采用的gpu数量和对应gpu的ID。，采用4卡训练，没有定义GPU的ID，...
已经非常的详细了，在此仅记录。
用新版mmdetection跑通自己的数据集。数据集的格式是voc格式的。 解决办法： 一、数据集准备 将所有的图片放在 ./data/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImage 将所有的标签放在 ./data/VOCdevkit/VOC2007/Annotations 将...
MMDetection针对模型在训练过程中意外中断，避免重头训练，设计了断点训练参数 resume，只需要将该参数设置为最后一次训练的权重即可。在实验MMDetection的DAB-DETR模型进行实验时，AP值始终上不去。
mmdetection计算准确率、召回率以及F1值
MMDetection 支持在 Linux，Windows 和 macOS 上运行。它需要 Python 3.7 以上，CUDA 9.2 以上和 PyTorch 1.8 及其以上。从下载并安装 Miniconda。创建并激活一个 conda 环境。基于安装 PyTorch。使用安装和。在 ...
mmdetection3.0推理
mmdetection优雅地中断多GPU训练
MMDeploy学习笔记（三）：MMDetection模型部署
安装MMDetection 参考：安装 — MMDetection 2.22.0 文档 进入openMMLab社区好久了，但是前面都是在学一些基础知识，最近看到了目标检测的部分，然后尝试配置了一下mmDet的环境，过程中踩了很多坑，也用了很长时间...
配置文件结构 在 config/_base _ 文件夹下有 4 个基本组件类型，分别是：数据集(dataset)，模型(model)，训练策略(schedule)和运行时的默认设置(default runtime)。许多方法，例如 Faster R-CNN、Mask R-CNN、...
mmdetection 使用maskrcnn训练自己的coco数据集实现目标检测【过程记录】
mmdetection源码解析
标签： 深度学习
配置文件可以分为如下几块： model：说明model结构及其参数backbone\neck\head （loss是在head里配置的） schedule：说明optimizer和learning policy dataset：train和test时的transform 问题：target在哪里配置...
利用MMDetection已训练出来的权重，分析目标检测各项重要评价指标，mAP，Precision，Recall，FPS，FLOPs
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